随着世界人口增长，全球粮食需求也在不断增加，但食品损失和浪费仍是重大挑战。
防止食品损失需要向循环食品系统转变，而可追溯性是推动这一转型的关键因素。
两位获奖者在“循环可追溯挑战赛”中开展的一项试点项目，展示了可追溯性与技术如何改变我们从农场到餐桌的食品管理方式。
随着全球人口增长，对食品的需求也随之增加，食品损失和浪费依然是重大挑战。事实上，大约全球13%的食品在收获至零售环节之间即已损失——在到达消费者手中之前。
预计对于水果和蔬菜等易腐、对温度敏感的商品，这一比例会更高，这些商品特别容易变质和受损。由于食品质量是从农场到货架价值的关键驱动因素，因此在整个供应链中保持食品质量至关重要。
防止食品损失需要向更高效、循环的食品系统转变——这种系统主动减少浪费，而非仅仅被动应对。可追溯性——即在价值链的每个环节监控食品及其原料的能力——是推动这一转型的关键因素。
如今，无损检测、人工智能（AI）和物联网（IoT）等新兴技术正在推动可追溯性发展。通过收集实时数据并生成可行的洞见，这些工具可以帮助监控食品、迅速识别低效环节，并借助高级分析在变质发生之前预测变质情况。
可追溯性与技术的融合正在改变我们从农场到餐桌的食品管理方式。通过为供应链中的每个参与者提供更高的可见性和更智能的决策工具，我们可以更有效地防止食品损失，并加快向更具韧性、可持续的食品系统转型。
AI辅助的食品质量检测
传统上，食品质量评估在很大程度上主观、劳动密集且往往具有破坏性。然而，数据驱动的无损技术——如高光谱成像光谱技术和电子传感器——如今能够对食品质量进行快速、可靠和客观的测量。
这些技术生成的数据可以利用AI进行分析，从而提高质量评估的准确性和可扩展性，并货架期预测。这一进步改善了食品安全，减少了浪费，并优化了供应链效率。
农业科技初创企业Neolithics利用人工智能（AI）辅助的无损技术实现生鲜农产品质量控制自动化。该食品质量检测技术将高光谱光学传感与常规彩色成像相结合，分析营养成分、布里克斯甜度（Brix）、干物质、成熟度、异常情况以及有机化合物的分布等内外部特征。借助集成软件，它能够实现更精准的分级、货架期预测和全面的数据管理。
通过数字化质量控制流程，Neolithics将人工检测时间减少了高达90%，并将准确率提高了15%以上。该创新还将库存损失和废弃物管理成本降低了约65%，对生鲜农产品供应链的效率和可持续性产生了重大影响。
冷链物流中的物联网与AI辅助物流监控
除食品质量检测之外，冷链物流中的物联网和AI等创新正帮助各相关方保持稳定的食品质量并减少食品损失。物联网技术用于监控运输过程，追踪温度波动、湿度、乙烯水平以及其他直接影响产品质量和货架期的关键因素。
这些技术所实现的实时可见性使供应链管理更加灵活、响应更迅速——能够动态调整运输路线和储存条件，以保持新鲜度并减少浪费。
科技初创企业Dockflow提供一个物流赋能平台，通过汇总地理位置数据以及监测运输途中温度和湿度的物联网传感器数据，实现实时集装箱追踪。
由于低效的冷链物流会导致大量食品损失，其AI驱动的系统可对温度偏差发出即时警报，从而促成及时的纠正措施。为打造无缝、智能和可持续的物流生态系统，Dockflow提升了决策能力和供应链响应速度，帮助合作伙伴防止食品损失。
生鲜农产品供应链中的食品质量可追溯性试点
由于生鲜农产品极易腐坏，因此在供应链中特别容易遭受损失。根据国际生鲜农产品协会（IFPA）近期开展的供应链项目，78%的相关方认为食品损失是由低效且不透明的数据流造成的主要挑战，这凸显了协作和无缝数据交换的必要性。
为应对这些挑战，循环加速器网络——由埃森哲、UpLink和世界经济论坛组成的合作伙伴关系——与Neolithics和Dockflow合作，二者为循环可追溯挑战赛的获奖者，共同开展了一项试点项目，重点改善食品质量可追溯性，并实现整个供应链的实时数据共享。
该试点将Neolithics基于AI的检测与Dockflow的实时集装箱追踪及物联网监测（例如温度、湿度）相结合，数据通过Dockflow的共享平台集成并可见。目标是加强对牛油果的食品质量监控，减少食品损耗和损失。在此语境下，食品损耗指可供零售的牛油果数量或质量的减少，而食品损失指被转作堆肥或厌氧消化的牛油果。
在一个专家顾问委员会的指导下——成员包括国际生鲜农产品协会、世界资源研究所、Avery Dennison、消费品论坛、Sensitech、Foodcareplus和Food Waste Free United——这些技术在牛油果供应链中进行了测试，合作方为全球鲜果供应商Westfalia Fruit及其供应商Granot Fresh。
尽管这只是一项早期试验，仅追踪了一个集装箱的牛油果，并将其与前一年一周的运输量进行了比较，但该试点取得了令人鼓舞的成果。自动化和数字化检测显著减少了人工切开牛油果的需求，使Granot的损耗降低高达100%，Westfalia降低67%，并使Westfalia的检测时间缩短了15%。总体而言，Westfalia的食品损失及相关温室气体排放减少了17%。食品损失的减少还使收入增长了1.15%，更多牛油果得以送达零售商。
然而，必须指出，这些结果仅适用于单个集装箱，不具有广泛的普遍性；需要开展涵盖多个集装箱的更长时间试验，以考虑其变异性。尽管如此，研究结果表明，AI和物联网赋能的技术在减少食品损失和改善质量管理方面具有潜力。
可追溯性与响应式供应链管理是减少食品损失的关键
食品损失仍是供应链中的一项长期挑战，尤其是对于易腐产品，应对这一问题需要更具雄心的系统层面方法。这意味着要超越各自为政的努力，转向综合性、数据驱动的策略，以提高效率并实现更具响应性的供应链管理。
可追溯性和数字技术已在帮助各相关方更有效地监控食品及其质量。要推广这些解决方案并使其影响最大化，生产者、零售商、物流服务商和技术创新者之间的跨行业协作至关重要。
要实现损失和浪费得到主动预防的食品系统，有赖于紧密的价值链伙伴关系和无缝的数据交换——从而能够更快地应对问题、采取纠正措施并保护产品价值。
作为食品质量可追溯性试点的成果，循环加速网络发布了一份《食品损失预防手册》，总结了可追溯性、数字化解决方案和新兴技术如何减少食品损失和损耗的关键洞见，并附有分步指南，介绍试点项目的主要经验，以帮助行业设计类似的举措。
食品创新者网络，隶属于世界经济论坛的食品创新中心全球倡议，汇聚了200多位全球创新者，包括专家、企业家和农民。它营造了一个充满活力的交流空间，促进网络联系和知识交流，目前主要关注蛋白质创新和数据就绪，服务于食品系统。
