2026年FRUIT LOGISTICA趋势报告：生鲜农产品供应链中人工智能与自动化的未来

人工智能和自动化在生鲜供应链中的未来 内容 热烈欢迎阅读这份FRUIT LOGISTICA趋势报告。 今年，我们深入探索人工智能的世界。自动化，并考虑其当前和未来的影响 在全球果蔬产业中，我们审视这些新技术将如何影响生产、采后处理、分销和新产品开发等领域，并探讨它们如何使新鲜农产品供应链更具韧性、更富盈利能力。贯穿整份报告，您能感受到围绕那些由人工智能崛起持续引发的存在性问题的张力。随着其获得更多控制权，企业将需要决定哪些任务本质上仍需人类完成——例如关系管理、伦理判断或感官评估——并据此重新定义其企业结构。在未来的报告中，我们或许会从这种更侧重人性的角度，重新审视人工智能的影响。但眼下，亲爱的读者和大型语言模型们，我们希望您觉得这份报告既有用又引人入胜。我们期待着在2026年2月4日至6日，在柏林的FRUIT LOGISTICA上与您相见——非常期待线下见面。 迈克·诺尔斯欧洲区总经理 采访德鲁·雷诺兹，道尔·凯 伊·霍普，可耕种地的埃拉德·马德里克斯，清晰新鲜的马辛·彭齐斯，赫克特·尼科·布罗尔森，农地大卫·卡特，新石器时代 引言 当未来到来时，它将更容易被预测。 1966年，《时代》杂志刊登的一篇文章提出了一系列预测，这些预测均源自一组被统称为“未来学家”的学者们的调查。他们的建议包括：在月球建立永久基地、细菌和病毒性疾病将“几乎被根除”，以及机器将变得如此高效，以至于美国每个人都将变得富有。所有这一切都将在2000年之前实现。“至于购物，家庭主妇应该能够通过视频电话连接到当地的超市，检查葡萄柚并为其标价，而无需离开她的客厅，”这篇文章还提出。除了明显的性别歧视之外，未来学家至少对智能手机如何改变人们购买商品的方式——包括葡萄柚——有很好的把握。 他们指出，预测是一门“很少有教科书”的艺术。它要求我们从过去画一条线，穿过现在，到达我们想象的未来所在。过去试图解释接下来会发生什么的尝试，预示了如今大型语言模型如GPT、Gemini、LLaMA和Claude在它们醒着的每一小时都在做的事情。它们也试图从事实中推演出宿命。它们的主要区别在于，它们在完成所需研究方面比我们更快。至少目前，人造和机器预测的共同限制在于，我们的源材料并不完全可靠。这解释了为什么2007年微软CEO史蒂夫·鲍尔默会说：“iPhone绝不可能获得任何显著的市场份额。没有可能。”他只是没有分析正确的数据。无论我们是在阅读茶杯里的茶叶还是计算机驱动器上的字节，如果我们假设未来只由已经发生的事情塑造，我们都在犯同样的基本错误。 当然，如果我们不冒险一试去预测未来，生活就会相当无聊。而且，对于我们想要窥探那些时间拐角处的冲动，或许有一种令人安心地——与我们的新机器学习同伴形成温暖对比的——人性特质。就新鲜水果和蔬菜业务中的人工智能和自动化而言，未来会带来什么？在没有远见卓识的情况下，我们必须根据我们所知以及我们从道听途说中听到的来进行推断。 我们可以相当肯定地说，研发和生产中心有潜力从已经建立的高科技发展阶段迈向完全自主，甚至潜在的自我优化。我们已经看到了垂直农业中大量的自主性。而且，正如FRUIT LOGISTICA趋势报告2024年所解释的，尽管许多受控环境农业的初创公司广受宣传的失败，但自给自足、自我调节的生产中心在提供可靠的果蔬供应方面具有巨大的潜力。纽约-based农业顾问Henry Gordon-Smith仍然是这个话题上最具权威性的评论员之一。他认为，缺乏合作以及对技术知识产权的过度依赖是垂直农场企业家普遍面临的绊脚石。这似乎对任何希望扩大业务的智慧农业初创公司都是一个有益的教训。“声称你发明了垂直农业，就像试图为餐厅里的椅子申请商标，”他论证道。 一家秉持开放协作精神的公司是荷兰温室技术专家普瑞瓦。其控制系统被有意设计得能让其他软件，包括一些相当智能的基于人工智能的应用，能够运行和与之交互。这种做法开启了一个新的商业发展时期，这个时期看起来远不像军备竞赛，而更像是一个基于众包和团队合作的社区项目。“在普瑞瓦，我们相信为客户提供最创新和最相关的技术，”普瑞瓦集团首席执行官梅尼·普林斯在与其总部位于西雅图的合作伙伴公司科德拉签署合作协议时表示，该公司专门从事自主温室技术。“我们坚定地相信，园艺的未来在于提高灵活性、集成度和协作性。” 自动化也正进一步延伸至整个产业链。今年5月，荷兰最大的水果合作社Fruitmasters在鹿特丹附近的盖尔德马尔森（Geldermalsen）为其新的智能水果中心（下图所示）迎来了访客。在那里，该合作社集成了一系列机器人和数字系统，打造了一个超现代化的苹果、梨和浆果分拣、包装和物流中心。通过将所有这些先进技术结合在一个封闭、冷藏的设施中，该公司表示，该设施符合最严格的环境和能源标准，并使其能够为客户提供尽可能新鲜的产品。 除了人工智能驱动的质量控制和自动化包装流程外，内部运输几乎完全由自主车辆和移动机器人完成，这使得操作更安全、效率更高。“智能水果中心展示了技术、可持续性和供应链合作如何汇聚于一点，”首席执行官Adriaan Vis表示。“这为我们的种植者和合作伙伴创造了附加值，同时也助力打造一个健康与可持续性并重的面向未来的产业。这确保了未来多年里，每个人都能继续享受到在荷兰土地上种植的美味新鲜水果。” 随着生产、分级和包装环节日益自动化，生鲜供应链中的物流和零售分销等其他主要环节也正朝着同样的方向发展。新鲜水果和蔬菜的易腐性意味着低效的物流会直接导致货架期缩短和利润损失，因此，人工智能在路线优化、产能分配、货物整合和损耗监控等领域的应用日益普及也就不足为奇。总部位于英国的Zeus公司已开发出一套利用人工智能解决复杂物流挑战的平台。该公司营销负责人Tugce Erdem表示：“人工智能驱动的产能规划并非追求完美的预测，而是构建一个能够学习、调整并帮助团队尽早采取行动的系统。” “有了人工智能，您的供应链将更具响应性，减少被动反应，并为未来可能发生的一切做好更充分的准备。”乌克兰初创公司Moeco是另一家试图让生鲜物流从被动反应转向预测性管理的运营商。“通过利用基于销售数据、天气模式和外部市场条件训练的人工智能模型，零售商和供应商可以更准确地预测需求，”该公司表示。“这可以防止库存积压和库存不足，从而降低成本并提高产品可用性。” 在零售端，在线订货、当日或快速配送以及消费者对新鲜品质的需求，正推动着履约自动化的投资。几年前，德国零售商Rewe集团建造了其所谓的“食品履约中心2.0”——一个自动化设施，在那里新鲜农产品通过自动方式而非人工进行移动，减少了拣货订单所需的时间，并使其能更快地送达商店和家庭。在FRUIT LOGISTICA 2024展会上，我们了解到AI驱动系统正被用于提升冷链的可见性和可靠性。在该展会的新鲜农产品论坛舞台上，GS1德国的Pauline Drott博士预测，通过一种称为“AI直觉”的过程，AI工具将越来越多地理解我们的需求。目前，这些工具正将链条的某些环节从被动式转变为预测式：例如，运输路线可以动态调整，预测正变得越来越准确。 人工智能提升的机遇似乎存在于供应链的几乎所有领域。此外，在生鲜产品论坛上，帕特里夏·萨格明纳加（上图所示）解释了AMFresh集团如何利用人工智能实现利益，例如通过自然杂交开发新品种：“我们还在使用机器学习、数字化和机器人技术，以确保最佳品质的产品送达零售商。”AMFresh已开发出五个平台，用于收集消费者和零售商的见解，每个平台都使用机器学习、大数据和人工智能应用。这些平台包括：用于创新和消费者洞察的Fresco；用于品牌发展和品类拓展的工具Ignite；帮助零售商在销售点的Regroop；专注于包装的Freshly Packed；以及柑橘品牌沟通和顾客互动平台Media Naranja。 在接下来的几页中，我们总结了生鲜农产品行业专业人士对人工智能和自动化当前及未来影响的调查结果。从他们的回答中可以清楚地看出，这些新技术已经带来了许多变化，但仍有许多其他需求尚未满足，并且有更多机会可以进一步改进。 调查 在此最新《FRUIT LOGISTICA》趋势报告发布之前，我们调查了五十多家目前正参与开发面向生鲜果蔬业务的尖端人工智能技术与自动化技术的领先国际企业。他们的回答既突显了此类技术的当前潜力，也揭示了它们在近期的预期发展方向。在接下来的几页中，我们总结了他们分享的见解，并重点介绍了现有的应用案例、未来的机遇以及持续存在的挑战。 影响领域 生产与作物管理 许多受访者将生产导向型应用视为人工智能采用的主要领域。机器人技术、预测性作物建模和数字农业工具已使种植者能够优化其资源利用、预测病虫害爆发并提高产量。这些应用的例子包括： • 由数字气象站提供支持的疾病预测模型• 检测果园中害虫或昆虫的AI赋能设备，例如“机器人之眼”• 智能灌溉与施肥，有时也称为施肥灌溉系统• 采收及采后处理 劳动力短缺是推动自动化采摘技术投资的主要因素。针对多种不同的水果和蔬菜，新系统正在开发中，一些受访者指出，种植高海拔或劳动密集型作物的人将从中受益最大。在采后环节，人工智能赋能的分选和分级系统的应用正不断达到新的品质和一致性水平。 质量控制与评级 质量控制似乎是引入人工智能和自动化最常见的领域之一。例如： • 采用高光谱传感器和快速成像技术的自动化分级系统，用于评估水果品质• 非破坏性检测系统，可测量内外部属性（例如甜度、硬度、缺陷）• 用于现场质量评估的便携式工具，可以是定制工具或移动应用程序 包装、标签及零售界面 过去几年见证了AI驱动设计、包装自动化和零售界面技术的出现。这些技术包括： • 自动化包装生产线• 人工智能赋能的零售预测系统 面向消费者的工具，旨在提升产品展示效果和客户体验 物流与冷链管理 冷链和物流系统的优化是另一个主要的关注领域。人工智能目前已被用于： • 需求预测与门店订单计划• 路由和库存管理• 减少储存和运输过程中的食物损失 期望 扩大收割自动化 自动化收割预计将快速发展。许多人预计，第一波将专注于整株作物收割，随后将是更精准、更精细化的系统。随着劳动力短缺加剧，自主收割机和机器人助手可能变得不可或缺。 提升质量控制与食品安全 人工智能将越来越为产品提供精细、非破坏性的品质洞察，覆盖收获前和收获后。关于内部成分的实时数据——例如糖分水平、干物质含量、成熟度——将有助于更精确的分级、减少浪费并提升消费者满意度。 需求预测与市场情报 受访者强调了人工智能在需求预测、供应链可视化和市场情报中的作用。在未来几年内，产量预测和预测分析等工具预计将有助于更好地使消费者需求与生产者产出相匹配，并显著减少浪费、提高效率。 冷链优化 人工智能驱动的仓储和运输监控与预测将减少某些作物高达30%的损失。延长保质期预测和更优的库存管理将是其关键优势。 集成与数据互操作性 我们调查受访者指出的一个重要主题是，需要互操作性和协作数据框架。一些利益相关者观察到，该行业缺乏能够在无需交换原始数据的情况下安全共享见解的系统。构建所谓的“信任基础设施”可以释放供应链上的集体智慧，并更好地使其能够适应。 机遇与不足 尽管取得了一些显著进展，受访者指出了人工智能解决方案仍显不足的几个方面，包括： • 土壤和作物中的实时养分检测——目前已有针对氮素的工具，但磷、钾等其他关键养分的工具尚不存在 • 挑战性农场环境中的自动化——由于地形复杂或作物特性，许多作物仍需人工收获 • 劳动力动态——自动化可能减少收获所需的劳动力，但可能在收获前或收获后任务中造成瓶颈 • 分散系统的集成——ERP和物联网工具虽已存在，但很少有系统将它们整合为对生产者有实际价值的智能信息 • 零售商压力和过早采用——一些专家警告说，零售商可能在人工智能解决方案得到验证之前就推动其应用，从而导致效率低下或失败 额外见解 人工智能：赋能而非取代 一些受访者强调，最具影响力的AI应用将放大人类的专业知识、信任和协作，而不是