据估计，全球约有 40% 的水果和蔬菜最终都被浪费掉了。这造成了巨大的食物、水、土地和能源浪费。通常，这种浪费是由于供应链中的某个环节，例如运输、储存或销售过程中，农产品的质量未能达到标准造成的。但如果在每份水果或蔬菜开始运输之前，就能准确了解其质量，那该多好？Neolithics 公司正在致力于解决这个问题。
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初创公司 Neolithics 是 Brightlands Campus Greenport Venlo 和 EIT Food 联合举办的"人工智能与农业机器人技术演示日"的获奖者之一。该公司开发了一种解决方案，可在不损坏产品的情况下，全自动测量水果和蔬菜的内外品质。
无需切开即可查看水果和蔬菜的内部
目前，该行业的质量检测主要依靠人工操作，且样本量较小。Neolithics 提供了一种更精准、更快捷的替代方案。Neolithics 的业务拓展经理 David Kat 解释说："例如，目前每千公斤牛油果仅检测三到五个。为了（主观地）判断品质，需要切开牛油果，这会造成破坏。而且样本量太小，无法得出有意义的结论。我们实现了检测的完全自动化，无需触碰即可检测每一颗水果或蔬菜。"
Neolithics 通过高光谱光和普通 RGB 视频的独特结合实现了这一目标。高光谱光可穿透农产品内部深达 1.5 厘米，揭示其糖度（白利糖度）、酸度、硬度以及内部腐烂的早期迹象等特性，甚至在外部显现之前即可检测到。RGB 相机捕捉这些视觉特征。综合这些图像，即可对每件产品进行完整的质量评估，并可应用于所有库存。
速度远超人工检测
人工检测员每年大约检测 300 公斤蓝莓，而 Neolithics 的创新技术在一台桌面大小的设备中每分钟可检测 6 公斤。换句话说，它一小时的检测量比人工一年的检测量还要多。对于分拣线上的牛油果，该技术每小时可检测 8 吨。这使得对整条产品流进行检测和分拣成为可能。
测量结果会立即通过人工智能进行分析，该人工智能已使用 20 种水果和蔬菜的参考样本进行训练。训练数据中使用的每颗水果都先经过扫描，然后人工切开进行评估，使人工智能能够准确学习内部品质与摄像头检测到的品质之间的对应关系。因此，新的模型可以在一天之内构建完成。
减少浪费，提高价格
Neolithics 的解决方案旨在解决全球食物浪费问题。例如，种植者或贸易商可以决定哪些蓝莓适合长途海运到欧洲，哪些更适合在当地销售。这可以防止产品在抵达目的地后被不必要地拒收或丢弃。
David 表示："如果能够在供应链的多个环节衡量品质，就可以在问题出现之前进行干预。这样不仅可以防止浪费，还能提高农民和消费者的收益。因为食品系统中巨大的浪费现在都已计入价格中。"
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来自 Neolithics 的设备
David："我们希望让食品系统更高效、更公平、更可持续。未来的食品供应链将提供更稳定的产品和更优质的体验。"
透明的食品系统
Neolithics 目前正与南美、美国和荷兰的蓝莓和牛油果供应链中的创新企业合作。未来几年的目标是利用高质量的数据，追踪从采摘到消费者购物篮的每一个环节。
Neolithics 表示，有了更完善的数据，种植者可以更高效地采摘，物流合作伙伴可以优化冷藏，零售商可以做出更明智的采购决策，消费者则可以获得更优质的产品。David 总结道："我们希望让食品系统更高效、更公平、更可持续。这并非通过革命，而是通过成熟的技术和循序渐进的信任建设。未来的食品供应链将提供更稳定的产品和更优质的体验。"
了解更多信息：
Neolithics
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https://www.neolithics.ai/
