連百事可樂也用!靠AI打造新菜單、新口味,研發時間縮短7成
連百事可樂也用!靠AI打造新菜單、新口味,研發時間縮短7成

萬物皆可用AI,這句話正在慢慢成為現實。

它是工廠裡效率最高的工人,能用來識別敏感圖片,也能做出以假亂真的影片。更重要的是,它已經開始了創造,從寫新聞到寫歌,從畫畫到編故事,它開始創造出一些我們從未見過的東西。

現在,AI也和你的食物息息相關。之前的AI僅能完成基礎的食品加工工作,篩選出合格的食物原材料。但現在,它已經可以創造新菜單,讓你用更短的時間嚐到食物的新口味了。

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▲ 圖片來自:unsplash
圖/ 愛范兒

全球最大的調料公司味可美(McCormick)、包裝食品公司康尼格拉食品(ConAgra)以及讓我們每天都能快樂工作的百事可樂公司都在用人工智慧來創造新的食品口味。

事實上,用人工智慧來創造新口味這事是飲料圈先做的。嘉士伯啤酒(carlsberg)就曾使用感測器和機器學習來創造新的啤酒口味。食品技術公司Foodpairay則把數據處理和機器學習最先用到了雞尾酒新口味的調配上。

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▲ 圖片來自:The Denver Post
圖/ 愛范兒

人的口味非常複雜,它和基因相關,和五感相關,和食物搭配比例相關。你對香菜、魚腥草的喜歡或厭惡可能早早寫在了你的基因裡;而你的口味只有20%和味覺和触覺相關,比它們更重要的是嗅覺;食物搭配更能創造出多種可能性,不知道哪種才能打動你。

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圖/ 愛范兒

和味可美合作尋找新口味IBM研究員RobinLougee就表示迄今為止食品公司在人工智慧方面的投資少於其他一些行業,部分原因是味道這東西太過個人化和複雜化

我們如今還沒有很好的理解味道的科學。

味可美的首席科學家法里迪(Hamed Faridi)則表示自己公司開發新產品的操作很複雜,而人工智慧的介入可以使開發流程變得更短更高效。他們希望人工智慧能夠將新產品的開發過程縮短70%。

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▲ 第一款AI輔助研發的味可美調味料
圖/ 愛范兒

在食品領域,AI不可能完全替代人類。AI在食品領域可以透過提供新的味道搭配來加速原本的試錯過程。而食品公司在測試這些搭配時,仍要依賴人力員工的測試和反饋。在某些方面,AI可以比食品科學家和測試人員做得更快,但在口味、偏好這些方面,它也有自己的局限性。

AI做的更多是收集數據,了解人們的未來口味偏好趨勢,給出一些食品搭配組合的建議。

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▲ 圖片來自:Foodpairay
圖/ 愛范兒

食品技術公司Foodpairay有世界上最大的口味數據庫之一,這些珍貴的數據是其算法的基礎。現在Foodpairay的基本配料配對演算法已被全世界的廚師和調酒師使用,能夠計算出令人驚訝的食物或飲料配對,如果使用更先進的演算法還能生成全新的配方。

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圖/ 愛范兒

而在味可美和IBM的合作中,IBM基於用人工智慧來調配口味的研究經驗創建了一個系統,這個系統會用先進的機器學習演算法篩選數十萬種配方和數千種原材料,幫助廚師創造出令人眼前一亮的口味新組合。

百事可樂用的則是內部技術平台Ada,這個匯總海量數據的平台涉及到了營運的各個方面,包括創新,設計,研究和價格決策。它也會幫助百事可樂公司尋找更多新口味。

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圖/ 愛范兒

百事可樂公司北美的首席戰略官Michael Lindsey表示:

我們最大的挑戰是,能否在人工智慧告訴我們的東西與人類直覺之間找到平衡。

責任編輯:江可萱
本文授權轉載自:愛范兒

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

立即下載 ➤《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》
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