21世紀什麼最貴？在人工智能蓬勃發展的當下，這個問題的答案，也許就是善於運用AI的人才，和人訓練出的高質量AI。計算機專業海歸碩士姜方俊，用自己的創業經歷這樣回答着。

  5年前，姜方俊入局沙拉輕食賽道，躬身研發，聯合高校訓練AI，在行業內率先將AI引入産線，在沙拉之外、品質之上，築起一條由數據壘就的“護城河”。他還在籌備一家無人餐廳，由機器人當服務員，“跟馬斯克的新餐廳一樣”。

  “非常大膽的嘗試”VS“業內AI先行者”

  姜方俊生産沙拉輕食，是從研究製造設備開始的。他和在農機、加工設備領域具有傳統優勢的江蘇大學合作，尋找專業的科技公司，定制了多條個性化的全自動産線。而産線研發出來後，整整2年時間，沒有用於生産。

  産線“沒有用於生産”並不意味着閒置。每天，羅馬生菜、羅莎生菜、芝麻菜、聖女果、胡蘿蔔等食材依然在産線上“川流不息”。它們的“任務”不是進入包裝盒，而是當“模特”——産線搭載的高速高清相機為這些原料蔬菜拍照，再將照片數據投喂給AI設備，工作人員再從這些記錄着不同“高矮胖瘦”、不同“膚色”的照片中選出模樣“標致”、新鮮健康的蔬菜“標準照”，並在這個過程中，訓練AI設備形成一套科學穩定的分揀“審美”。

  邏輯很清晰，而現實很複雜。來自田間地頭的蔬菜，會帶有草根、泥沙，會生蟲；有些大體完好的蔬菜，會有一兩片菜葉出現損傷、腐爛；有時因為工人的接觸，蔬菜中會混入頭髮；又有時因分揀等因素，一堆綠瑩瑩的甘藍裏可能會摻雜幾根紫甘藍，就像在食堂打飯時，番茄炒蛋裏誤入了一粒相鄰餐盒裏的肉丁。

  草根、泥沙、蟲子、爛葉、錯放的菜……對於生産加工食品而言，這些都算異物，也是行業裏“令人頭痛的難點”。實踐表明，工人長時間挑揀菜葉，視覺會陷入疲勞，對爛葉、蟲子等異物的反應會變得遲緩，甚至“自動屏蔽”，“放過”瑕疵品。

  而經過數據訓練的AI設備，能通過數據庫裏大量的“標準照”“異物照”，精準地識別出含有各種瑕疵的不良品，並將其從産線上剔除出去。經過充分的數據積累和模型訓練之後，這條由AI“守門”的産線才正式投産。

  目前，這套AI智能篩選機的挑揀準確率達到99.99%，每小時原料挑揀量超1噸，並且由於“出手”精準，使原料蔬菜的利用率相較人工分揀提高10%以上。“我們交付的産品，異物率在行業裏是最低之一。”姜方俊説，“經過AI嚴選，只有高品質食材能留下。AI不僅能精準提高産品質量，而且效率高、表現穩定。”

  AI火眼金睛、手到“病”除的背後，是數據庫持續不斷的積累更新。即使是同一品種的菜，在不同的季節，葉綠素等的含量也會有所差異，從而在外觀上呈現變化。從産線、設備研發調試到如今已投産數年，AI一直在進行數據學習，定期還會有人加以修正。

  “這些經年累月積攢起來的，包含真實世界裏蔬菜的千姿百態和各種異物狀況的數據資産，是保障我們公司立足行業的最寬‘護城河’。”姜方俊是國內將AI技術運用於沙拉輕食生産線的先行者，推動行業從人工依賴向機器智能化轉型。

  為公司生産沙拉輕食的上海青浦工廠廠長趙建國具有計算機專業背景，在他看來，用AI挑揀葉菜類蔬菜，在行業內是一場非常大膽的嘗試。“在食品生産加工領域，國際上最早出現的智選機是用來篩選糧食的，而葉菜有着不規則的外形、不一樣的大小，又非常嬌嫩，甚至比水果、茄果類蔬菜更難識別、分揀。”趙建國道出個中緣由。“得益於技術和設備的進步，我們跑通了這條路。”他説。

  “上高科技”VS“究竟好不好吃”

  沙拉輕食以食材新鮮天然、烹飪簡單便捷為特點，是“廚房小白”也能自己動手做的飯。既然操作門檻低，大家還有必要專門購買沙拉輕食嗎？

  “單説洗菜，我們工廠洗菜和消費者在家洗菜是兩個概念。”姜方俊介紹，沙拉輕食的原料蔬菜在生産過程中要經過3次篩選、4遍消毒清洗，每道程序不低於60秒，洗菜水要用5℃以下的冰純水，操作環境還要保持無菌。原料蔬菜經過如此操作，異物、農殘、大腸桿菌等通常已不見蹤影，“安全質量甚至能超過GAP（良好農業規範）認證標準”。在青浦工廠，每一份走下産線的沙拉輕食，都擁有自己的原材料檢測和成品檢測雙重報告。“我們不是抽檢，而是每份必檢。”姜方俊説。

  實際上，在姜方俊的公司裏，數字和信息技術已經貫穿生産運營的方方面面。

  原料挑揀和成品分裝環節，基本已實現無人化操作，生産效率提高了一倍，作業過程更加衞生、規範，産品品質“肉眼可見地”提高了。“過去我們經常收到客戶投訴，退貨率也高，每天都有幾十包、上百包，現在一個月都退不了這麼多。同時，客戶復購率從20%-30%上升到了今年的60%-70%，高於行業平均水平。”趙建國説。

  保鮮和運輸環節，和擁有世界一流食品工程專業的江南大學合作開發保鮮技術，全程冷鏈運輸産品，並通過信息技術，在運輸過程中實時掌握溫度控制情況。

  “再怎麼搞創新、上高科技，最終都要落在消費者的感知上，落在沙拉輕食好不好吃、對身體好不好上。”姜方俊説，目前，工廠的沙拉輕食至少能保證出廠5天后依然新鮮，口感脆甜、不苦不澀，“這也體現了原材料標準和加工工藝水平”。

  成本核算和訂單測算環節，也有AI的參與。通過對産品的全鏈路數字化追蹤，系統會自動生成每天的經營數據，並能清晰展示産品各環節、各原料的成本是多少。訂單錄入也是由AI完成的，AI還可根據收到的消費者訂單量，來評估各種原料的採購量。

  還有財務、電商營銷、客戶管理等業務，也都用上了財務雲、客戶雲、ERP（企業資源計劃）雲……

  從半自動化起步，到如今“AI上崗”，姜方俊的前方，還有一個“3.0版工廠”的目標——更高程度的自動化生産。

  “要想實現這個目標，切菜、運菜、包裝等環節還有很多技術難點有待攻克。”姜方俊一一説來，“現在雖然已有切菜機器人，但還做不到讓菜自動來到刀下，還得由人工搬運。切完菜後，還要讓機器學會按照不同産品的配方自動混菜、拌料。”

  讓整條産線像一個人那樣，手、腿、眼、腦協同工作，對AI來講還有一段距離。

  而對於更長遠的未來，姜方俊認為AI賦能生産還有更大的想象空間。“現階段，AI的行業應用主要集中於替代人工、提高精準度。更理想的狀態是AI具有思考能力，能與系統聯動，比如電商系統裏來了訂單，AI就能自動排單，排好單後，産線就能自動生産。”姜方俊憧憬。

  眼下，他正在研發籌備機器人餐廳，預計今年第四季度在江蘇常州開業，餐廳主營沙拉輕食，服務員由機器人擔任，“跟馬斯克新開的特斯拉餐廳類似”。

  “窄小深重”VS“行業頭部”

  姜方俊是德國維爾茨堡大學計算機專業碩士，親歷過國外農業智能化與食品工業的創新實踐，依託自身的計算機專業思維和技術，他萌生了“像製造精密儀器一樣生産沙拉輕食”的想法。

  窄賽道，小産品，深耕供應鏈，重資産運營——通過實地跑市場、分析大數據、研究大趨勢，從傳統“碼農”轉型為農業科技創業者的姜方俊，在沙拉輕食領域，開始了一場“窄小深重”的前行。

  幾年時間裏，姜方俊建起2座現代化工廠，在全國有了10大聯盟基地，南至海南，北至黑龍江，基地種植總面積超3萬畝，工廠年産沙拉輕食達1.5萬噸。

  從田間到舌尖，姜方俊努力用先進理念和技術，賦能最“土”的農業。“我們幫助開發智慧種植系統，使基地提升效率、降低損耗、減少病蟲害。通過這套系統，我們也可實現對原料蔬菜的全流程追溯，助力蔬菜保質、保鮮。”姜方俊説。

  姜方俊的主要精力仍放在産品研發上，給主打健康、營養的沙拉輕食的基底添加膳食纖維、蛋白質、優質脂肪。他總是自己研發産品的“第一個消費者”，有着減肥目標的趙建國，也靠着吃自家沙拉輕食減重20多斤。

  憑藉過硬的産品質量和供應能力，姜方俊的公司成為多家知名商超、連鎖品牌餐廳的供貨商。2023年11月，公司的沙拉輕食品牌進駐電商&&拼多多，運營半年多後，由於品質、銷量、服務等均達&&標準，進一步獲得品牌黑標，如今已成拼多多沙拉輕食品類的頭部商家。

  一家成功的廠商，往往能帶動産供鏈條上的多方共贏。該公司與10大聯盟基地建立了合作包銷模式，簽訂種植品類、種植方式、銷售體量等合同，到了成熟季，只要蔬菜質量達標，該公司就全部收購代銷，農戶不必再為壓價或“菜爛在地裏賣不出去”發愁。青浦工廠裏幾十個品種的蔬菜，均來自這些基地。工廠員工既有周邊居民、臨近鄉村的農民，也有來自河南、雲南、四川、山東、江蘇等的外省務工人員。

  中國社科院大學2025年1月發布的《電商生態高質量發展與就業促進研究報告》顯示，作為新就業形態的主要承載者，互聯網&&發展與就業民生緊密相關。以拼多多為例，截至報告發布時，&&商家數量達1420萬家，在國內累計激發就業崗位5532.1萬個。拼多多的農産品在線銷售規模佔&&總交易額的16.2%，在電商&&中位於前列，直接促使超30萬新農人返回農村就業，間接帶動超2000萬供應鏈相關人員就業。

  “通過數字技術重構傳統農業，這種創新模式生産的優質農産品，是‘千億扶持’計劃重點扶持的品類之一，我們也非常樂意為農業種植的數字化、智能化提供成果轉化的&&。”拼多多“千億扶持”計劃相關負責人稱，該計劃擬於未來3年投入資金、流量等資源超1000億元，加碼高質量電商發展建設，助推&&商家轉型升級。

  在短時間內從“剛入駐”幹到頭部，“鑰匙”是什麼？“産品質量，産品質量，産品質量。”姜方俊説，“在好産品面前，運營並不那麼重要——好産品自己會説話。”（記者王若辰）