随着食品饮料行业的不断发展，每年都会产生大量的糟渣，包括酒糟、果皮、豆渣等。这些“副产物”经常被视为生产产品的“废弃物”，最终流入垃圾场或被简单处理。然而，在现代科技的推动下，这些糟渣的价值正在被重新定义，成为一项宝贵的资源。未来在人工智能（AI）技术的助力下，食品饮料糟渣的资源化开发利用将迎来一场革命。
路德生物环保科技股份有限公司，一直致力于酿造副产物资源化、高值化利用的研究，积极探索如何将这些传统副产物转化为高附加值资源。同时公司正在尝试借助AI技术推动行业创新，如在关键酶改造方面，AI技术的加持正在为路德生物环保科技带来前所未有的创新。通过智能化的算法，优化酶的结构，精准地调整酶的活性和选择性，推动了更加高效、绿色的生物转化过程。目前公司通过AI技术的应用，在γ-氨基丁酸的研究已经取得显著进展。
同时公司正在智能制造方向进行积极探索，包括利用近红外光谱分析设备（NIRS）对海量的糟渣样品进行智能分析，建立全面的分析数据库；传感技术应用于发酵、干燥等设备，实现精准的发酵过程调控；亳州工厂建立了可视化的操作系统，用智能人机互动替代传统的人工监测。
展望未来，AI技术在糟渣资源化领域的应用将更加广泛和深入。随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI将在以下几个方面发挥更大的潜力。
原料快速检测：近红外光谱（NIRS）与AI结合
Rapid Raw Material Detection: Integration of Near-Infrared Spectroscopy (NIRS) and AI
NIRS技术作为一种非破坏性、快速的原料检测技术，已广泛应用于饲料原料分析中，能够快速测量糟渣中的蛋白质、纤维、脂肪等关键成分。传统NIRS依赖于经验和校准模型，但通过引入AI，机器能够自动从大量的检测数据中学习特征，提高了分析的精度和可靠性。例如，AI可以通过大数据学习发现与成分相关的微妙变化，提升预测精度。同时，AI可以处理NIRS数据中的多个参数，不仅能识别常见成分，还能预测多个成分的含量。通过深度学习，AI还能够对复杂样品的组成进行精确建模，突破传统方法的局限。
AI系统结合NIRS数据与历史处理数据，通过机器学习算法进行分析，实时调节处理参数，为后续的资源化路径选择提供科学依据。例如，对于富含蛋白质的酒糟，可以优先用于饲料生产；而纤维含量较高的果皮则可能更适合用于发酵处理或生物能源生产。通过这一方式，AI能够根据实时监测到的化学成分进行动态调整，最大化地发挥每一批糟渣的资源价值。
Intelligent Fermentation Control: AI Makes Fermentation More Efficient
发酵过程通常需要严格控制温度、pH值、氧气等气体浓度等多项参数，以确保微生物活性最优，实现资源的最高转化效率。然而，传统的发酵控制往往只能依赖人工干预或是定期人工抽检，这不仅效率低下，而且难以实现精确的实时调控。
引入物联网（IoT）传感器后，实时监测温度、pH值、气体浓度、湿度等关键变量成为可能。在发酵或酶解过程中，AI系统不仅能够实时监控并调整参数，还能根据反馈数据进行持续优化。例如，如果在某一阶段AI系统检测到某些酶的活性不足或发酵温度波动过大，系统可以自动发出警报并调整工艺条件，确保发酵过程始终保持在最佳状态。
AI还能够与现有的生产控制系统（如PLC、DCS等）结合，形成一个闭环控制系统。通过与机器设备的协同工作，AI可以在发酵过程中实时调整设备的运行状态（如加热、冷却、搅拌等），使得发酵工艺始终处于最优状态，减少能耗并最大化产率。
更进一步，AI可以结合长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型，对历史发酵数据进行学习，预测发酵进程，并提前识别潜在问题。通过这些预测，AI不仅能对当前的发酵过程做出动态调整，还能在发酵过程的不同阶段提出优化建议，例如调整搅拌速度、调节氧气供应量等，从而提高产率，减少浪费。
Resource - based Product Development: AI Enables More Precise Innovation
AI能够分析不同酶组合对糟渣分解的影响，筛选出最适合的酶种或微生物菌群。例如，针对果渣，AI可以根据果渣中的果胶含量和其他有机成分，优化果胶酶的使用量和类型，从而显著提升酶解效率。AI还能够实时监控反应过程中的各种数据（如pH值、温度、酶活性等），并根据这些数据调整酶解条件（如酶浓度、反应时间等），以保证反应的最优效果。
通过机器学习模型的支持，AI还能够在酶解过程中自动选择最佳的微生物菌群，增强糟渣的生物降解效率。AI的这些应用能够帮助生产企业不仅加速糟渣分解，还能降低能源消耗和物质浪费，从而提高资源的回收利用率，推动环保和可持续发展。
糟渣的产量与需求受多种因素影响，包括季节性变化、气候条件以及下游工业的生产计划等。传统的供应链管理通常依赖人工或历史数据进行预测和调度，难以应对快速变化的市场需求和生产波动。AI技术通过结合大数据和先进的机器学习模型，能够实现更精准、实时的供需匹配，从而提高供应链的效率和可持续性。
时间序列模型（如ARIMA、LSTM等）可以有效预测区域内糟渣的季节性产出。通过分析历史数据，AI能够识别出不同季节或天气条件对糟渣产量的影响。例如，某一地区的出酒生产季节性较强，AI可以基于过去几年的数据，预测该区域在不同时间点的糟渣产量，从而帮助下游产业（如饲料厂、生物能源厂等）提前规划资源采购需求。例如，在某些地区，冬季糟渣产量减少，但生物能源厂或饲料厂在此时仍然有稳定的需求。AI可以通过分析这些趋势，提前协调和优化物流调度，确保糟渣的运输和储存能够精准匹配生产需求。通过这种精确的供需预测，AI不仅提高了资源的利用效率，还能有效减少浪费，降低库存管理成本。
AI技术可以结合实时交通数据、天气预报以及供应链网络的状况，优化糟渣的物流调度。传统的物流调度往往依赖人工操作，且很难实时应对突发情况（如天气变化、交通拥堵等）。通过AI预测和动态调整运输路线、运载能力等，企业能够最大化地提高运输效率，减少运输过程中的能源浪费和排放。
AI还可以根据预测的需求量动态调配不同地区的糟渣存储和配送资源，避免因运输不当而造成的过度存储或短缺问题。此外，通过对物流成本的智能优化，AI可以为企业节省物流支出，提高整体供应链的成本效益。
在糟渣资源化过程中，特别是将糟渣转化为生物饲料等高价值产品时，产品质量的稳定性和一致性至关重要。传统的质量检测方法通常需要大量人工干预，且依赖人工判断，这可能导致检测成本高昂且不够准确。AI则能通过对生产过程的监控和数据分析，实现更加精准、高效的质量预测和控制。
AI可以通过训练回归模型（如线性回归、支持向量回归SVR、随机森林回归等）来预测资源化产品（如发酵饲料）的质量等级。生产过程中的多个因素，如温度、湿度、发酵时间、微生物种类和浓度等，都会影响产品的最终质量。通过采集这些关键因素的数据并结合产品最终质量进行训练，AI系统能够建立模型，自动预测资源化产品的质量。例如，在生物饲料生产过程中，AI可以通过实时监控发酵温度、湿度、pH值等参数，结合过往数据和质量标准，预测最终产品的质量。如果某些生产条件未能达到预期，AI可以提前识别潜在问题，并向生产人员提出调整建议（例如增加或减少发酵时间、调整温度等）。
另外，AI在质量控制方面的应用还可以进一步扩展。例如，AI可以结合图像识别技术，自动检测发酵饲料等资源化产品的外观质量，识别杂质或不符合标准的颗粒；或者通过与物联网技术结合，实时监测生产环境中的微生物活性和发酵过程中的变化，进一步确保产品的生物活性和稳定性。
随着消费者对产品来源和生产过程透明度的要求越来越高，尤其是在环保和可持续产品方面，区块链和AI的结合为糟渣资源化产业提供了一种创新的解决方案。这种结合不仅提高了生产过程的透明度，还增强了消费者对可持续产品的信任。
区块链技术可以记录和存储糟渣资源化全过程的数据，包括原料来源、处理工艺、污染物检测结果、生产过程控制参数、最终产品质量等。这些信息一旦记录在区块链上，就无法篡改，确保了数据的真实性和安全性。对于消费者而言，通过区块链溯源系统，任何一批发酵饲料或其他资源化产品都可以追溯到其最初的糟渣来源和处理过程。消费者可以通过扫描二维码或通过平台访问区块链网络，查阅产品的生产履历，了解产品是否符合环保标准，是否符合有机农业认证等。这种透明的追溯系统大大增加了消费者对产品的信任度。
AI可以结合区块链上的数据进行分析，进一步挖掘这些数据的价值。例如，AI可以通过分析资源化过程中的各项数据（如污染物检测、生产过程中的控制参数、环境影响等），提供实时反馈并预测可能出现的质量问题。通过AI的智能分析，消费者可以更容易理解产品的生产过程和质量状况，从而提高对可持续产品的认可。
在食品饮料糟渣资源化的过程中，尽管AI技术可以为行业带来了诸多创新和进步，但仍然面临着一些问题和挑战，特别是在实施、技术完善、市场适应等方面。
技术适配与集成的难度：AI技术虽然在许多领域取得了显著进展，但其在传统制造业中的应用仍面临一定的技术适配和集成问题。食品饮料行业涉及的生产流程复杂且多样，如何将AI技术有效融入现有的生产系统，尤其是在酶改造、发酵过程监控等环节中，需要解决技术集成、硬件与软件的兼容性、数据实时处理能力等问题。
数据质量与数据采集问题：AI的有效应用依赖于大量高质量的数据，然而在糟渣资源化的过程中，数据的采集和质量控制仍然是一个较为困难的任务。尤其是在酶改造和发酵过程的实时监控中，数据的准确性和完整性对AI模型的训练至关重要。
AI模型的精准性与可解释性：虽然AI在数据处理、预测分析等方面展现了巨大的潜力，但在食品饮料行业中，AI的决策过程仍然存在一定的不确定性。尤其是在酶改造和发酵工艺的优化中，AI模型的预测与优化结果有时难以完全解释和理解。
高成本的技术投入与运营维护：尽管AI技术能够带来长远的效益，但其初期投资和后期运营维护成本仍然较高。尤其是在技术不断更新和迭代的背景下，企业可能面临持续的投入压力。
尽管AI技术在食品饮料糟渣资源化的应用中展现出巨大的潜力，推动了生产效率、质量优化和绿色转型，但仍然面临技术适配、数据问题、成本压力、行业标准滞后等多重挑战。对于路德生物环保科技股份有限公司来说，解决这些问题需要在技术创新、人才培养、行业合作等方面不断努力，同时也需政府、行业协会等各方共同支持和推动，才能充分释放AI技术的价值，推动整个行业的可持续发展。
作者：郑应家
编辑：李佳薇
审核：刘菁、季维宽
