Vincent's Talk

  人工智慧（AI）在食品業的應用 人工智慧（AI）近年來一直在引領標題，因其快速的成長、聊天機器人的崛起以及其提升業務運作方式的能力。 在食品業中，AI優化食品安全、品質控制、供應鏈管理等方面，AI的應用非常廣泛。食品企業面臨許多重大的安全和品質挑戰，包括品質控制不一致、運營效率低下、勞動力成本上升和追溯性不足等問題。 然而，在當今快節奏的世界中，品質和安全標準至關重要，AI已成為現代品質管理的一個改變遊戲規則的技術。這項創新技術不僅最大限度地提高了品質，降低了風險，還徹底改變了組織保持卓越承諾的方式。毫無疑問，AI正在重塑品質管理，這項技術可以顯著提升以下方面： AI的應用範疇 供應鏈可見性：AI可以精確地追蹤產品在供應鏈中的移動，確保它們在受控環境中安全運輸。 產品深度監控：AI可以監測並分析品質參數，確保從產地到消費者手中的整個供應鏈都保持最高標準。 效率和透明度：AI精簡操作、提高效率、確保品質、增強透明度。 速度和準確性：AI技術幫助許多食品企業提高自動化程度、效率、精確性和安全性，節省寶貴的時間和資源。 預測分析：AI技術分析龐大的數據集，能夠及早主動地識別品質問題，減少昂貴的中斷。 風險降低：AI充當警戒守衛，立即向管理人員發出設備故障警報，降低風險，確保運營連續不斷。 產品檢查：AI敏銳的眼睛能夠精準檢測產品中的缺陷和差異。 數據驅動的決策：這項技術發現趨勢、收集洞察，賦予知情決策能力，並促進持續改進。 預先準備：AI利用預測措施來預測潛在結果，使品牌能夠為未知挑戰做好準備。 品牌的AI應用實例 許多知名品牌如 Domino's、Panera、Wingstop、Del Taco、希爾頓酒店、萬豪等正在積極使用AI進行以下應用： 分析龐大而複雜的數據：AI技術可以分析大量的數據，以改善供應鏈管理、預測需求模式、優化人員和生產計畫，並進行更明智的決策。 優化操作：AI提高生產力、效率、利潤和產品質量，同時減少浪費、成本（包括勞動力成本）和錯誤。 改善品質控制：AI技術可以分析大量的數據，準確檢測缺陷、污染物或異常，有助於提高產品品質（及品牌聲譽）。 提高食品安全：利用AI實時檢測污染物或變質情況，提升食品安全、符合法快、更準確的召回。 改善法規合規性：AI可以幫助食品企業遵守嚴格的法規標準和框架，確保食品安全、標簽準確性和其他關鍵品質標準。 提...

飯店業智慧應對：AI 興起解決勞動力瓶頸 隨著勞動力問題不斷升級，酒店業正積極引進自動化和人工智慧技術，以提高效益。 前亞裔美籍酒店業主協會主席、藍籌酒店管理合夥人 Neal Patel 在名為「Tech Talk：酒店的現實解決方案」的討論會上指出，酒店業面臨兩大挑戰：勞動力短缺和技術應用。 他提到，他的酒店已開始使用即時客服連接的自助服務台，取代前台員工，以因應勞動力短缺。他認為這種技術在解決人手不足問題上扮演了關鍵角色。 「現在已經完美嗎？我認為還不夠，但對我們來說，這是整個酒店業務中的一個關鍵資源，因為我們沒有其他選擇，」他表示。 Stayntouch 飯店物業管理系統供應商的執行長 Jacob Messina 表示，酒店業必須在填補職位方面有創意。有些酒店業主已轉向來自零售和餐飲等其他行業的員工。 Messina 指出，為了吸引這些員工並減少他們對複雜系統的壓力，他的公司確保其物業管理系統在核心功能上簡單易用但功能豐富。 他說：「一個人可以來自另一個行業，然後在短時間內真正掌握這個平台。這使我們可以輕鬆拓展勞動力來源。」 Oracle Hospitality 的副總裁 Tanya Pratt 指出，尤其對於年輕一代，他們希望使用簡單且能快速完成工作的技術。因此，這些平台需要能夠在不同功能領域之間無縫切換。 Pratt 表示：「從技術角度來看，我們需要持續支持新團隊成員輕鬆上手...並提升和支援新的商業模式，這將有助於提高收入、提高運營效率並提供更佳的客戶服務。」 Choice Hotels International 的資訊長 Brian Kirkland 表明，現代技術和自動化已經在酒店業得到應用，收入管理系統就是一個例子。 他說：「這些系統的規模遠超人類能力，每天的操作次數也高於任何人，同時提高了準確性和效能，使酒店經理和業主節省了時間，使業務更具盈利性。」 應對勞動力危機的新思維 Messina 表示，相對於人工智慧，自動化技術在酒店業的應用更為重要且迫切。 他說：「如果我們可以透過信息服務減少重複性工作，員工就能更真誠地與客人互動，而不是不斷敲擊鍵盤...這將有助於提供更親切的體驗。」 Kirkland 表示，人工智慧實際上已存在一段時間，例如 ChatGPT 於 2015 年成立。不過，現在的追求在於提高其可近性和相關性。 公司和企業如 Chat...

AI 趨勢：馬力不夠，別急著上車！ 人工智慧（AI）或許能帶來生產力的多項好處，但一位業界專家在周二提醒，該技術的普及應用可能將超越某些國家的電力需求。 阿姆斯特丹自由大學的博士候選人兼研究公司 Dichotomist 創辦人 Alex de Vries 在期刊 Joule 的評論文章中，探討了 AI 自 2022 年迅速增長以來對日常任務（如編碼、寫作，甚至駕駛汽車）的影響。「從對 AI 服務的需求增長來看，與 AI 相關的能源消耗在未來幾年將大幅增加的可能性非常高」，de Vries 在一份聲明中說道。 😨太「花香力氣」了！AI 能源消耗大增 AI 最快速的擴展形式是生成 AI，這是一種允許用戶使用最簡單的需求生成新的文本、圖像、視頻和其他數據的工具。OpenAI 的 DALL-E 和 ChatGPT 就是其中的代表。其中後者是一個談天賽群豪的 AI 聊天機器人，僅用了兩個月就吸引了 1 億名用戶，尤其受到高中生的歡迎。 許多人對生成 AI 的抄襲問題表示擔憂，但這並未阻止像 Alphabet、Microsoft 和 Facebook 這樣的公司迅速開發自己的 AI 平台。de Vries 認為，技術的快速擴展是有問題的，因為它的基本過程潛在地對環境造成了高昂的代價。 像 ChatGPT 和 DALL-E 這樣的工具使用自然語言處理，有初始訓練階段和推理階段。這兩個階段都需要大量的數據來為特定輸出進行訓練，因此消耗了大量的能源。de Vries 解釋道，訓練階段中，AI 模型通常會被提供大型數據集來調整其初始參數，以使預測輸出與目標輸出一致。 對於像 ChatGPT 這樣的大型語言模型，這個過程可以使 AI 模型根據上下文預測具體的詞語或句子，從而指導其行為。訓練本身就消耗大量能源，de Vries 指出，一些大型語言模型在訓練階段將使用從 324 到 1,287 兆瓦時的電力。以此為背景，消耗 433 兆瓦時電力的 AI 工具足以為 40 個美國家庭每年供電。 每個語言模型都是在寬闊的數據集上進行了訓練的，而且參數多達 1750 億個，或更多，de Vries 寫道。 當模型進入推理階段時，它會根據新的數據生成輸出。對於 ChatGPT，這是當聊天機器人根據用戶的回應生成新的輸出時進行的過程。根據估計，這個過程每天將消耗 564 兆瓦時的電力。 雖然公司正努...