“香蕉，扔掉！”

“车厘子，扔掉！”

“西兰花，扔掉！”

“这些，这些，还有这些，

统统扔掉！”

这一幕经常在零售店上演，听起来像是暴殄天物对吗？但实属不得已而为之。因为这些本应进入消费者肚子的美味，还没走到销售环节就已经腐烂了。

对被扔掉的食品而言，垃圾桶并不是它们生命的结束，而是另一种“新生”的开始：它们被运到垃圾填埋场，经过掩埋与焚烧后，以二氧化碳、甲烷的形式重新回到人们的生活之中。

据联合国估计，全球每年约有1/3的食物在生产与消费过程中被损失和浪费，因浪费食物造成的温室气体排放约占全球温室气体排放量的8%。

新鲜在左，腐烂在右

与分散在千家万户饭桌上的食物浪费相比，减少供应端的食物浪费在理论上更可控，因为食物浪费于他们意味着利润减少，他们更有动力干预食物浪费。

零售端的食物浪费中，以生鲜尤甚。管理新鲜果蔬需要实现一种微妙的平衡，店家要储备足够的胡萝卜、草莓、生菜和其他产品来满足需求，但如果订货数量超出顾客实际所需，他们就得蒙受腐烂食品带来的损失。

消费者购买生鲜食品很简单，如果Ta想做个西兰花炒虾仁，只需找到一家超市，然后把货架上的西兰花放到自己的购物篮。但对超市来讲，“每天采购多少西兰花”是一个非常复杂的问题，因为它涉及很多变量：

▍首先，超市需要知道现有库存中西兰花的数量以及每件的剩余保质期；

▍接下来，他们需要预测相关时间范围内对西兰花的需求；

▍此外，他们还要考虑西兰花的运输频率和保质期、货架的保鲜力、当前和计划的促销活动以及店员可用性。

毫无疑问，生鲜管理对零售商是个巨大的挑战。

然而实际生活中，你可以看到一些果蔬店主借助纸笔记录，并仅凭直觉做出重要决定；

你也可以看到一些以创新性著称的超市，使用依赖永续库存模型和自动订单履行的计算机辅助订购(CAO)系统，对可以储存六个月的薯片和保质期按天计的蓝莓一视同仁。

这些过时做法，每年造成了大量食物浪费和利润损失。

AI与食物浪费的斗争

事实上，生鲜管理虽然很难，但并非不可能。

位于美国旧金山的AI公司Afresh，基于人工智能和机器学习算法推出生鲜操作系统，对每件新鲜商品的复杂动态进行优化，以生成最佳订单推荐。

该系统搭载杂货商现有系统，获取销售、定价和发货数据后，将其编译到一个单一界面，供写订单的零售商通过平板电脑查看。

它利用机器学习从复杂的数据中提供建议，例如每日变化的客户需求、不断变化的产品成本、零售价格波动、季节性、销售策略，甚至每个特定商品的易腐烂程度。

零售商在平板电脑上使用Afresh

Afresh还建立了一个置信度评分系统来每天评估输入数据的质量。每当数据质量得分较低时，系统会提示用户手动输入他们认为适合商店订购的数量。使用Afresh前端工具的人员会定期手工清点库存，这有助于训练AI驱动的模型。

通过其独特的人工智能和机器学习功能，零售商能够对需求、库存和消费者购买行为的变化做出响应，以盈利的方式运营生鲜部门。

Afresh正在帮助美国多家零售商每年订购数十亿美元的易腐食品，同时减少了25%的缺货问题和80%的食物浪费。迄今为止，该公司已经消除了万磅的食物浪费，而且这个数字还在成倍增长。

可以看到，作为人工智能的一个分支，机器学习正深入到各行各业，在全社会范围内制造颠覆性变革。

许多组织都渴望利用AI为生产力赋能，但AI转化为真正的价值并不像打开一个开关那样容易，尤其随着大规模参数级应用涌现，AI对IT设施提出更高要求，基础架构的性能表现一定强弱程度上影响了AI的落地时间。

在复杂的环境中，选择一个值得信任的供应商至关重要。

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同时，戴尔易安信PowerScale是适用于高性能机器学习和大规模深度学习的全闪存基础架构，凭借可实现低延迟、高吞吐量和大规模并行I/O的卓越功能，从存储方面为用于AI工作负载的GPU加速计算提供了有益补充，可有效地压缩针对多PB数据集训练和测试分析模型所需的时间。

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写在最后

我们从小就被教育要节约每一粒粮食，食物浪费不仅仅是对投入其中的种子、化肥、劳动力和金融资本等宝贵资源的践踏，更会让地球付出昂贵代价。

食物的最终归宿不该是垃圾场，而是填满餐盘，滋养人们的身体。遏制食物浪费，光靠AI等技术手段还不够，我们每个个体更要树立珍惜食物的意识，造福自身，造福地球。

END

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