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餐饮行业规模体量巨大(超过7990亿美元),但信息秩序却空前混乱,消费满意度与流行趋势的能见度和确定性非常差,在这个利润如剃刀般微薄的市场中,从餐馆老板,主厨到跨国食品公司,面对飘忽不定的餐饮潮流风向都时常感到无助和恐慌。

Alon Chen曾是谷歌以色列和希腊的首席营销官,也曾是世界经济论坛的全球负责人,近两年前开始尝试用人工智能技术为动荡不安的食品和饮料世界带来可预测性和确定性。今天,Alon Chen和联合创始人Eyal Gaon正式推出了Tastewise:一家位于特拉维夫的创业公司,其平台结合了人工智能(AI)、预测分析、计算机视觉和自然语言处理,为餐馆,酒店集团和品牌提供美食家级别的数据分析。

“今天,我们中很多人都喜欢冒险,不断寻找新的食物体验,但同时又会优先考虑健康因素,”陈说。“在这个新环境中,所有包装食品和餐馆,无论大小,都必须像流动食品车一样保持积极的竞争活力。Tastewise为他们提供最新鲜的分析,帮助他们保持领先地位。”

Tastewise是怎么做到的?首先是食品大数据的采集,Tastewise平台会收集用户食品查询的数十亿个数据点,以及过去一个月用户在社交媒体上晒出的近10亿张食物照片(编者按:微信的大数据团队显然也有足够多的年夜饭照片来分析和预测中国人的饮食趋势),此外Tastewise还会分析来自顶级餐厅的153,000份菜单中的1300万件物品和约100万份家庭食谱。基于这些数据,加上Tastewise专有的机器学习算法,经过大量训练后,人工智能技术将可以识别餐桌上的菜肴趋势,并且“感知”人们对餐具和食材的偏好。Tastewise不仅能够分析当前的烹饪趋势,还能提供对未来流行菜肴的预测。

以Tastewise最近的披萨市场分析为例。它成功发现了费城的Blazin Flavorz的芝士披萨椒盐脆饼是这个类别的“爆款”,其次是洛杉矶的Pizza Romana辣味炸鸡披萨。意大利辣香肠在热门食材中名列前茅,其中鸡肉排在第二位,培根排在第三位。(意大利香肠和拉猪肉几乎与“增长最快”的肉类成分并列。)

Gastrograph的食品感官量化分析

当然,使用AI来预测食物趋势甚至提出新的食谱并不是什么新鲜事。IBM最近宣布与McCormick&Company 合作,通过机器学习创造出新的口味和食品。IBM的  Watson大厨是一个有趣的研究项目,旨在通过分析数百种不同成分的化学成分来创造新的配方,生产了10,000多种新颖的配方。(其创作的食谱于2015年出版)纽约创业公司Analytical Flavor Systems的平台 –  Gastrograph (上图) – 利用感官数据和机器学习算法来提升产品的风味特征并确定需要改进的领域。将美食玄学变成量化科学,这可以看作是“食品数字化和智能化”的一个重要突破。

与此同时,总部位于洛杉矶的  Halla的I/O平台  使用人工智能为杂货店,餐馆、外卖应用程序和网站提供类似Netflix的分析推荐,所用数据来自餐馆菜肴、食谱、配料和杂货品味道和风味属性。此外,诸如Foodpairing、Plant Jammer和Dishq,也都提供符合个人喜好的专有推荐系统。

但陈说,Tastewise的服务远远超过食品成分分解量化分析。根据Tastewise成立时发布的报告,其工具识别出了美国各地对健康食品餐馆的90亿美元需求(以及圣安东尼奥市对“手工制作食品”的巨大需求未被满足)以及pegged spam musubi、骨髓、ube和松露正在成为美国人菜单上的新宠。

“通过与Tastewise的合作,我们能够通过实时行业数据和预测分析转变我们的战略和决策,”万豪国际拥有的Pure Grey Culinary Concepts Hospitality Group全球副总裁Guy Heksch说道。一份声明。“这远比简单地了解消费者偏好更深入,他们的见解帮助我们选择目标受众,捕捉从邻居到州一级的微观趋势,并设计菜单以满足客人的口味,甚至精确指导如何制作爆款鸡尾酒。”

本文来自:Venturebeat   www.lzyq988.com编译

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