【新興領域：4月焦點4】AI塑造食品科技新未來|FINDIT:臺灣新創募資第一站

隨著越來越多的消費者在線上購物，生意完全數位化，食品業得以積累大量的數據。根據Pitchbook近期的分析師報告指出，資訊的保存形式由紙本移轉至線上，使AI能協助企業削減成本並掌握消費者的口味。該報告關鍵結論包括： 1.AI正在藉由加速食譜的開發，來改變如植物肉等新型食品的研發。 2.來自電子商務、產品標示和其他來源的數據，可用來打造個人的購物和結帳體驗。 3.在雜貨店和生產設備中部署AI平台，能大幅減少食物浪費。

一、前言

近年來，能透過機器捕捉的食品系統數據種類已大幅擴展，包括透過電商平台取得的消費者偏好數據、食品和營養成分數位化，以及可以藉由消費和工業設備取得大量生產和分銷數據。不只是數據量的成長，在蒐集和處理數據的速度上也幾乎能做到同步。這些進展均為新一代利用食品系統數據的食品科技公司奠定了基礎資源，並能藉此構建出能用在各面向的AI工具，包括預測消費者趨勢、減少生產設施中的食物浪費，並協助消費者找到產品。

使用AI的食品科技公司案例，包括Givaudan（SWX：GIVN）最近推出AI驅動的食品和風味配方平台，可加速食譜生成過程並減少試誤；AI工具也能用於找到植物性食品的最佳配方比例，可用於複製口味、香氣，和真肉的紋理，例如瑞士公司Firmenich最近與微軟合作開發了具碳烤牛肉風味的植物肉；在食品製造業部份，新創公司Seebo利用AI幫助企業減少食物浪費，據報告顯示，其客戶平均減少25％-70％的廢棄物，從而省下數百萬美元的成本。

這些早期的成功案例正推動食品製造商增加對AI導入計畫的投資。雀巢公司在2020年的年度報告中，援引了多種AI計畫，包括開發如烹飪助理的聊天機器人，以增加消費者的參與度、提高與生產、行銷和消費者相關的機會的數據分析能力，以及數位化和自動化工廠營運。家樂氏(Kellogg's)也宣布導入AI以改善行銷工作，並著重於客戶的個人化和參與度；麥當勞則在2019年便已收購AI客製化平台Dynamic，以改善得來速服務。

Pitchbook預計AI將對食品產業產生漸進式的影響，因為既有的企業仍持續採用AI解決方案。但是AI在短期內不會產生破壞性的影響，其競爭優勢將來自於生產時間縮短、成本和浪費的降低，以及客戶體驗的改善，故可能會產生許多策略和財務投資機會。該報告說明AI如何從以下五個面向影響食品生態系：

食品製造研發
食品安全及減少浪費
餐廳及廚房營運
雜貨店效率
消費者體驗

(一)採用AI的誘因：

1.改善蒐集資料的基礎設備：

數位購物在2020年激增，為電商提供了前所未有的消費者購物行為資訊。2021年2月透過餐飲外送app所帶來的營收年成長率為119％，證明了COVID-19和封城使得線上訂單大幅增長。線上市場(online marketplace)和其他數位供應商正收集大量有關消費者消費習慣的數據，可輸入AI工具。

2.持續進行的數位轉型：

除了數據可用性之外，總體趨勢推動AI應用的案例包括廣泛數位化的食品業。肺炎疫情加速大規模的數位化，因為線上交易在疫情下已成為許多企業做生意的唯一選擇，消費者的購物行為也由實體轉往線上。在對完全數位化營運的關注越來越多的情況下，使AI在分析、自動化和客戶參與相關的潛力應用案例也因此增加。

3.越來越關注降低食物浪費的議題：

食物浪費的成本是企業和消費者迫在眉睫的擔憂。每年零售商浪費的食物價值約182億美元，相當於餐廳銷售金額的28％-35％，非常可觀。同時，廢棄的食品對環境也有影響，在美國，估計每年浪費6,300萬噸的食物，包含被送到垃圾掩埋場或棄置於田間腐爛，被浪費的食物已成為一個至關重要的議題，因而為食品公司創造了提高其供應鏈價值的機會。

4.個人化策略：

食品個人化已成為過去十年創新的重要動力。在媒體和科技的驅動下，消費者對於食物對健康、福祉和環境的影響更加了解。數位服務創造出消費者對加快速度和便利性，以及更具個人化食物體驗的需求。虛擬烹飪助手Plant Jammer藉由協助消費者利用廚房暨有的食材建立食譜，進而減少食物浪費，且企業已意識到此事，並開始針對消費者的需求打造個人化的飲食體驗。

5.創投資金推動AI創新：

根據2020年PitchBook的《人工智慧和機器學習（AI＆ML）報告》指出，投資者投注在AI和機器學習公司的資金創新高至521億美元，年成長率為31.5％，表示食品產業的AI支出也有所成長。

(二)AI相關風險及顧慮：

1. 資料可用性及資安風險：

隨著能取得的資料越來越多，AI工具也變得更加準確。數據可用性低會導致品質風險，並增加對人工流程的依賴。但讓AI工具得以使用大型資料集，也會產生資料隱私風險，及竊取知識產權（IP）的疑慮。

2.資料完整性及內在偏誤：

AI工具可以快速準確地運作，是因為允許偏誤，但當演算法訓練不足或取得的數據受限時，可能會導致歧視。雖然隱含內在偏誤相對於其他領域，如金融產品，僅限於食品業內，但資料的完整性還是值得列入考量。

3.冗長的實施過程：

企業在評估AI工具時，必須了解部署工具需要時間。起初，AI工具的結果相較於人類可能比較不準確，但是隨著時間的推移，當AI吸收更多數據後，準確度也會提高。企業可以決定是否要透過提前部署來加快開發速度，或是等待準確性的建立。

4.推翻既有工作流程：

儘管有些工具可能比較容易與AI進行整合，但有些工具則需要重組整個工作流程。例如，在產業鏈下游的農民，通常是透過人工的方式評估咖啡豆品質。但新創公司Demetria開發了一種移動式的咖啡豆品質感測器，可在供應鏈中的任何位置進行快速測試，從而破壞了傳統的品質評估流程。

二、市場潛力

食品業範圍廣，其成長的區塊可區分為以下兩部分：

(一)雜貨：雜貨店銷售的商品，例如包裝食品、農產品和飲料等；

(二)食品服務：餐廳、咖啡廳、商用廚房和其他提供者販賣的預製食品。

全球雜貨市場在2019年在整個食品業中貢獻了11.7萬億美元的營收，預計複合年成長率(CAGR)為5％，到2027年將達到17.3萬億美元，主要是因為經濟發展使可支配收入增加，增加了線上雜貨店的選擇，例如包裝食品和線上雜貨商和COVID-19疫情帶動的需求增加。

2018年，全球食品服務市場的營收達到3兆4千億美元，預計將以3.6％的複合年成長率增長，於2024年達到4兆2億美元，大部分的營收來自於全方位服務的餐廳。然而，便利性的重要日益提高，推動快速服務餐廳 (quick-service restaurants, QSR)和快速休閒模式強勁增長。肺炎疫情也加劇了消費者重視線上訂購和非接觸式交易的趨勢。

根據Gartner Research的研究，近幾年雜貨店、餐廳和飯店在資訊系統（IT）的支出一直在成長，並在2019年全球超過760億美元。受肺炎疫情影響，2020年的成長趨勢放緩，為因應經濟上的挑戰，餐廳和旅館的IT支出較去年下降22％。但Pitchbook預計IT支出在接下來的五年中將加速成長，隨著科技在商業策略上的重要性日益提升，最終將達到13%-14%的增長速度。

創投和企業策略投資者正提高對食品科技公司投資的原因之一，是預期食品科技支出將成長。Pitchbook統計2020年對食品科技公司的投資金額達181億美元，年成長率9％，企業正對能改善食品體系或破壞式創新的科技進行大量投資，從長期來看，Pitchbook認為投資者對AI支持的食品科技存在相當高的興趣。

三、近期募資交易

(一) 食品製造研發：

表4-1、主要食品研發公司募資概況