矽谷工程師的餐桌革命!做出好吃、環保又營養的人造食物
矽谷工程師的餐桌革命!做出好吃、環保又營養的人造食物
2016.12.02 | 新創團隊

技術流都有一顆改變世界的心,人類已經活在了一個一切都是自我建造的世界裡,但矽谷技術大神們表示還不夠,他們要把食物,都變成是人造的。

他們要製造出更健康、美好、造福自然的食物。

你也許不知道我們每天大魚大肉背後是一個多麼罪惡的過程,傳統的食物尤其是肉類生產過程會給地球母親製造驚人的污染(據英國查塔姆研究所報告,食品生產所排放的溫室氣體占人類活動所造成的排放總量達三成),讓動物們生不如死,讓人類有染病的風險,最重要的是,對外界以為都與世隔絕的程式師而言,外出就餐要跟櫃檯的服務員小哥小妹打交道,太可怕了!點外賣感覺又很不健康。

So,有不少創業公司開始專注在食物科技這一領域,而且,風險資本也開始進入這一領域。創投Fifty Years就投資了幾家食品科技公司,它的創始合夥人賽斯•班農(Seth Bannon)表示,傳統食物體系正在被從各個方面擊破,他們對環境有害,不具備經濟效益,而且對人類健康不是太好。

食物終結者:代餐粉

其中的極端就是被紐約客稱為食物終結者的Soylent

每天黏在電腦前寫程式、打遊戲的工程師,懶得做飯自然正常,每天點速食的生活更是讓熱愛健康的他們擔心身體表示抗議,啊!所以吃飯真的好煩。

矽谷程式師Rob Rhinehart決定要把吃飯在生活中的存在感降到最低,將人類身體需要的營養資料化,混合成一杯像豆漿一樣的液體喝下去。

帶著這個「程式師福音」一般的美好願望,他發明了Soylent飲料,裡面包含人體所需的營養物質。這種代餐產品有需要衝泡的粉末狀、直接飲用的飲料狀,後來還有「食物棒」,而且Soylent非常便宜,大概比起司漢堡還要便宜,而且非常健康。所以,Soylent說:「我們的願景是,讓這個世界沒有饑餓,沒有營養不良。」

果不其然,程式師非常喜歡,媽媽再也不用擔心我吃得不健康了,我也再也不用絞盡腦汁想每天要吃什麼了,這簡直是「工程師經濟」的典範,這家公司還在今年1月獲得量2000萬美元A輪融資。不過,上市之後幾個月,有用戶反映有強烈的嘔吐反應,Soylent因此下架了這些商品,明年將推出更適合大眾的新配方。

據報導,Soylent的核心腦殘粉,除了代餐類粉末和水之外,什麼都不吃。當然,他們的Rhinehart教主也一樣,一年以來每天只吃Soylent,但現在還活蹦亂跳的。他還說,皮膚更滑了,頭髮更密了,還沒了頭屑,更重要的是,每天多了2小時可支配時間。

有國內媒體編輯表示,在體驗Soylent期間,居然還重了,緩解了由於從小挑食引起的輕度營養不良……這些代餐粉自稱「未來食物」,嗯,他們相信人類未來可以只吃這個,世界會因此變得更美好。中國還出現了學習他們的「若飯」,創始人邵煒同樣是一位程式師。

美國的營養飲料100%Food和Ambronite也在做類似的事。前者的製造商Space Nutrients Station邀請消費者「不要做飯了——像太空人一樣吃!」Ambronite已經獲得60萬美元資金,包括Lifeline Ventures和YouTube聯合創始人Jawed Karim。
從此以後,吃飯變得簡單而枯燥,不對,也許習慣之後你根本不會覺得枯燥,因為你的世界也許已經沒有了「吃飯」這個有儀式感的事情。

啊~未來的世界多麼美好。

看到這裡,想必吃貨們會大喊一聲:Noooooooooo!!!!!

是的,要是這樣,人生還有什麼意義呢?!賺那麼多錢,不就為了吃吃喝喝嗎?(工程師的世界你不懂……)

幸虧,Rhinehart也沒那麼喪心病狂,他並沒想著讓 Soylent 取代所有食物。在接受紐約客採訪的時候,他說:
「未來,飲食將會分成兩種類型,一種是功能性,另一種則是為了體驗和社交。」

中國「若飯」的創始人也說:「若飯只是想解決用戶不方便就餐,沒有精力和時間享受美食的問題,同時,通過若飯均衡的營養搭配,我們的進食也會變得更健康一些。」

正如「若飯」一位用戶回饋說:「一塊精緻的神戶牛排,從切塊開始,到送入口中,再經過咀嚼吞咽下去的那種體驗,是一杯沖泡食品所無法取代的。」

自然的守護者:人造肉

慢著,那地球媽媽怎麼辦,可憐的動物們怎麼辦,上面那位用戶,你知道每生產1公斤牛肉,伴隨的就是56.6公斤的碳排放嗎?

不用怕,為了滿足食肉獸保護大自然的美好願望。早就已經有類似的創業公司開始做「人造肉」了。

據36氪報導,Impossible Foods用植物做出「素肉漢堡」,Memphis Meats使用動物細胞在實驗室培育出了牛肉;而Clara Foods用酵母菌做出了蛋白;Ripple Foods希望用新型的豆漿代替牛奶。

新創公司Impossible Foods獲得超過超過1.8億美元,投資者包括比爾蓋茨和李嘉誠參投。這家公司歷時5年,用植物做出了跟真的牛肉漢堡在色澤、紋理、味道和氣味都非常像的漢堡。

Impossible Burger
圖/ Impossible Burger

據FT中文網報導,這些漢堡開始在精選的高檔餐廳供應。一位美食家品嘗表示,這簡直能媲美真實漢堡的素食漢堡。素牛肉其構成成分主要是:馬鈴薯蛋白,黃原膠,小麥蛋白,椰子油等其他天然香料,所有成分都是純天然的,而且攜帶的熱量比真牛肉要少,蛋白要更多。

Memphis Meats則是一家位於舊金山市灣區的食品科技公司,他們在實驗室培育肉類,利用真正的動物細胞「造肉」,不必真正去飼養或者屠殺真正的動物,Fifty Years也投資了這家公司。

Memphis Meats
圖/ Memphis Meats

Memphis Meats聯合創辦人兼執行長Uma Valeti把這種方法叫做「二度飼養」。「我們飼養了動物,把它們的細胞製成食物或飲料,如今,我們開始飼養動物細胞本身。」

不過,之前用這種方式培育肉類,做出來的漢堡成本高達數千美元。Memphis Meats希望10年之內,將肉丸價格從每克40美元降至每克幾美分。

看完上述這些食物科技公司,大家可能才發現這才是黑科技。對於崇尚自然的寶寶們,可能覺得大自然創造出來的東西才是最合適人類的,其他都是反人類,表示從價值上反對一切轉基因和人工合成食物。

但是,我們吃的那麼多調味料和各種零食,不全都是人工合成的嗎?我們依然吃得那麼幸福。

本文授權轉載自:36氪

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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