劉勛菊，鄭智心，糾松濤，徐巖，張才喜*

（1. 上海交通大學(xué)農(nóng)業(yè)與生物學(xué)院，上海 200240；2. 上海交通大學(xué)密西根學(xué)院，上海 200240）

葡萄與葡萄酒的生產(chǎn)是一個(gè)傳統(tǒng)的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，隨著全球人口的老齡化加速發(fā)展，以及現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)進(jìn)步帶來的工作與生活方式快速變化，解決勞動(dòng)力短缺和效率低下、破解生產(chǎn)過程的復(fù)雜性、提升流通環(huán)節(jié)和消費(fèi)的智能化，成為葡萄和葡萄酒產(chǎn)業(yè)未來可持續(xù)發(fā)展的巨大挑戰(zhàn)。中國作為亞洲第一大葡萄酒消費(fèi)國，葡萄種植面積現(xiàn)已居全球二。據(jù)國際葡萄與葡萄酒組織（OIV）的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，從2000年到2016年，中國的葡萄酒產(chǎn)量從10.50億 L上升至13.22億 L，比重從全球葡萄酒總產(chǎn)量的3.76%上升至4.80%，并保持緩慢增長。與此同時(shí)，中國的葡萄酒進(jìn)口量從0.32億 L迅速攀升至6.39億 L，比重由全球總進(jìn)口量的0.62%升至6.30%，并保持高速增長。雖然中國的葡萄酒出口量起伏波動(dòng)較大，但僅占全球總出口量的0.06%左右，仍處于極低的水平（圖1）。

21世紀(jì)信息技術(shù)飛速發(fā)展，利用現(xiàn)代信息技術(shù)改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，是葡萄與葡萄酒產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展的必然趨勢。人工智能（Artificial Intelligence，AI）通過分析研究人類智能活動(dòng)的基本規(guī)律，建構(gòu)一套能夠模擬人類思維活動(dòng)的人工系統(tǒng)，從而讓機(jī)器智能替代人類完成一些基礎(chǔ)性工作。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、機(jī)器視覺、人臉識(shí)別、語言識(shí)別、專家系統(tǒng)、自動(dòng)規(guī)劃、博弈、智能搜索、智能控制、遺傳編程等。知識(shí)庫系統(tǒng)（Knowledge Base System，KBS）在葡萄種植園的監(jiān)管、葡萄酒釀造工藝的完善、葡萄酒品質(zhì)的評(píng)價(jià)、營銷方式等葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展上具有廣泛的應(yīng)用前景[1]。KSB僅僅是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合的一個(gè)實(shí)例，它幾乎可以應(yīng)用于葡萄酒產(chǎn)業(yè)的每個(gè)階段，從監(jiān)控葡萄園到提高生產(chǎn)效率，再到評(píng)價(jià)葡萄酒的質(zhì)量與葡萄酒的銷售。

1 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)與葡萄種植

葡萄酒的品質(zhì)很大程度上取決于葡萄原料是否優(yōu)質(zhì)，如何生產(chǎn)出優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)的葡萄就是其中的關(guān)鍵。人工智能系統(tǒng)在葡萄生產(chǎn)中的研究與應(yīng)用比比皆是，從葡萄園栽培管理、品種鑒別、煙霧污染評(píng)估，到收獲管理和產(chǎn)量預(yù)測，各種智能系統(tǒng)層出不窮，這表明人工智能技術(shù)在葡萄酒產(chǎn)業(yè)發(fā)展中具有良好的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

1.1 栽培管理

圖1 2000—2016年中國葡萄酒產(chǎn)量、進(jìn)口量、出口量占全球的比重Figure 1 The proportion of global wine production, imports, and exports in China from 2000 to 2016

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)是提高農(nóng)場效率的戰(zhàn)略核心，葡萄的種植也不例外[2]。澳大利亞葡萄酒公司與數(shù)字地球（Digital Globe）和Consilium Technology合作開發(fā)了一款農(nóng)業(yè)地理空間人工智能軟件——GAIA，它利用人工智能和數(shù)字地球的衛(wèi)星圖像庫，可精確定位和監(jiān)測澳大利亞各個(gè)葡萄園的生長狀況。高分辨率衛(wèi)星圖像能提供有關(guān)植物細(xì)胞密度（PCD）和歸一化差異植被指數(shù)（NDVI）的直接信息。深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使GAIA能夠利用這些信息不斷優(yōu)化葡萄的種植方案。它既可以評(píng)估水肥狀態(tài)，也可以預(yù)測病蟲害，甚至可以預(yù)判果實(shí)品質(zhì)。南澳科技公司Ailytic開發(fā)了一種使用規(guī)范分析技術(shù)簡化葡萄酒生產(chǎn)的人工智能軟件，這項(xiàng)人工智能研發(fā)技術(shù)已獲得在阿德萊德（Adelaide）舉辦的2017年葡萄酒行業(yè)影響力獎(jiǎng)（Wine Industry Impact Awards）的提名。當(dāng)前，葡萄酒行業(yè)與人工智能方向早已密不可分，在葡萄病蟲害防治中有許多功能強(qiáng)大的系統(tǒng)，例如，葡萄白粉病決策系統(tǒng)Dionys，葡萄蠹蛾綜合病害管理專家系統(tǒng)Lobexp，葡萄粉虱病、葡萄霜霉病智能檢測系統(tǒng)均能夠協(xié)助葡萄園管理者進(jìn)行栽培管理和病蟲防治[3-6]。

1.2 品種鑒別

葡萄品種繁多，肉眼很難區(qū)分，但精細(xì)的算法可以解決。1989年，Alleweldt和Dettweiler構(gòu)建包含不同葡萄品種葉片、果實(shí)、種子特征的數(shù)據(jù)庫，利用數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)描述模型進(jìn)行測驗(yàn)[7]。而后，人們只需通過比對(duì)待測葡萄的圖像，就快速準(zhǔn)確的鑒別葡萄品種信息[8-9]?？梢詫?shù)據(jù)庫上傳至網(wǎng)絡(luò)或保存至智能手機(jī)或平板電腦上，但遇見未知品種的葡萄時(shí)，用戶只需要拍攝一張照片，在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行比對(duì)就可以準(zhǔn)確識(shí)別。這一功能類似于微信公眾號(hào)“識(shí)花君”，只需要拍攝一張植株的照片，即可自動(dòng)識(shí)別植株的種類。

1.3 煙霧污染評(píng)估

以森林大火附近的葡萄為原料生產(chǎn)的“煙霧污染”葡萄酒，具有令人不快的煙熏味和皮革味[10]。在生產(chǎn)上要準(zhǔn)確判斷哪些葡萄受到了污染是很困難的，因?yàn)樗鼈兣c未受污染的葡萄差異很小。目前，區(qū)分葡萄是否被污染的主要方法是借助繁瑣而昂貴的實(shí)驗(yàn)室分析，但成本昂貴且費(fèi)時(shí)費(fèi)力。在人工智能的協(xié)助下，一種搭載了熱紅外成像裝置的無人機(jī)可以監(jiān)測葡萄樹冠的溫度[11]。紅外熱成像是每個(gè)像素都是溫度而不是光的度量圖像。由于煙霧污染會(huì)破壞葡萄樹冠的溫度，因此測量葡萄樹冠的溫度并進(jìn)行分析，就可以快速判斷哪些植物受到了叢林火災(zāi)的影響，以便剔除這些劣質(zhì)葡萄原料。

1.4 收獲管理

農(nóng)業(yè)是世界工業(yè)的支柱，也是國家經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。因此，農(nóng)業(yè)科學(xué)創(chuàng)新和技術(shù)應(yīng)用已成為支撐現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要力量[12]。通常，生產(chǎn)者通過到田間采集葡萄品嘗或化學(xué)檢測（糖分和酸度）來確定葡萄采收時(shí)間。2015年，日本軟銀集團(tuán)旗下PS solutions公司開發(fā)的小型農(nóng)業(yè)傳感器E-Kakashi，不僅可以記錄空氣和地面溫度、日照和累計(jì)溫度等數(shù)據(jù)信息，還能夠分析這些數(shù)據(jù)，及時(shí)提醒生產(chǎn)者合適的葡萄收獲時(shí)間[13]。E-Kakashi最大的優(yōu)勢是它擁有先進(jìn)的人工智能技術(shù)，可將專業(yè)的數(shù)據(jù)分析與生產(chǎn)者的經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，并通過在葡萄園內(nèi)分散多部傳感器來降低誤差，既可收集分析當(dāng)?shù)仫L(fēng)土環(huán)境的大數(shù)據(jù)，也有助于建立不同產(chǎn)地葡萄酒的品牌特性。

1.5 產(chǎn)量預(yù)測

產(chǎn)量信息對(duì)任何作物來說都是非常重要的，但由于要考慮的因素太多，例如氣候、病蟲、水肥管理等，要準(zhǔn)確預(yù)測作物的產(chǎn)量并非易事。預(yù)估產(chǎn)量，對(duì)于生產(chǎn)者規(guī)劃收獲和物流安排尤為重要。通過人工智能測量的葉片色彩分布、每株葡萄的穗數(shù)、每穗漿果的數(shù)量和漿果的重量等生長指標(biāo)，然后將其推廣到整個(gè)園地，能夠快速預(yù)測大致的產(chǎn)量[14]。此外，從特定的葡萄園獲取歷史數(shù)據(jù)，如土壤數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)、氣象信息和每個(gè)季度的實(shí)際產(chǎn)量，將其輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，能夠從生長的早期階段預(yù)測下一個(gè)階段的產(chǎn)量。除此之外，人工智能還可以預(yù)測當(dāng)年釀酒所需的材料和成本。只要統(tǒng)計(jì)分析歷年的葡萄產(chǎn)量、氣候、人力財(cái)力開銷等數(shù)據(jù)，建立合適的模型從而進(jìn)行預(yù)測。之后只要輸入已有的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，就可以預(yù)測當(dāng)季釀造所需的原材料等數(shù)據(jù)，如需要雇傭的人員數(shù)、需要準(zhǔn)備的發(fā)酵罐、木桶數(shù)、最佳釀造時(shí)間和預(yù)期品質(zhì)，等等。這些數(shù)據(jù)模型的應(yīng)用，可以大大降低成本，提高效益。

2 AI與葡萄酒釀造

采用各種物理、化學(xué)及生物等手段，將葡萄原料潛在質(zhì)量表現(xiàn)出來的過程就是葡萄酒的釀造。人工智能在釀造工藝流程設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)勾兌方案最優(yōu)化等方面均有很好的應(yīng)用[15-16]。而在釀造過程中，發(fā)酵遲緩嚴(yán)重影響葡萄酒的品質(zhì)。發(fā)酵控制的改進(jìn)降低品質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)，但停止發(fā)酵的經(jīng)濟(jì)成本仍然很高。酵母、缺氮、硫胺耗竭、缺氧和殺蟲劑殘留等均會(huì)導(dǎo)致發(fā)酵停滯[17]。因此，很難準(zhǔn)確預(yù)測發(fā)酵延緩的原因。而處理這種多參數(shù)的難題正是人工智能的強(qiáng)大優(yōu)勢。群體數(shù)據(jù)處理方法適用于非線性、復(fù)雜或鮮為人知的過程。它構(gòu)建一個(gè)多項(xiàng)式模型，可將數(shù)據(jù)處理方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合進(jìn)而預(yù)測酒精發(fā)酵動(dòng)力學(xué)。

據(jù)Global NEWS報(bào)道，美國加州的兩位紅酒愛好者James和Boyer于2014年開發(fā)可通過手機(jī)控制的容器“Miracle Machine”，它利用水、酵母和葡萄濃縮汁來發(fā)酵釀酒，并通過這個(gè)App程序加以控制，能釀造出具有典型果香和風(fēng)味的葡萄酒。該程序既能適合蘋果iOS系統(tǒng)，也兼容Android系統(tǒng)，只需把原材料加入機(jī)器，然后通過該App選擇自己需要的葡萄酒風(fēng)格，程序可自動(dòng)控制發(fā)酵，并在發(fā)酵完成之后發(fā)出指令。試驗(yàn)表明，用這樣的機(jī)器釀造出來的葡萄酒與使用傳統(tǒng)發(fā)酵方式釀造的葡萄酒風(fēng)味基本一致，但是售價(jià)才2美元/瓶，非常具有競爭力。雖然這款產(chǎn)品在傳統(tǒng)意義上并不能算得上葡萄酒，但是它無疑為葡萄酒釀造帶來了全新的思路。

3 AI品酒師

同一本書，一千個(gè)讀者的心中便有一千個(gè)哈姆雷特；同一杯酒，一千個(gè)品酒師便有一千種評(píng)價(jià)。味蕾上的味覺感受分子對(duì)于某些化學(xué)物質(zhì)呈現(xiàn)特殊的感覺就是人的味覺。人工智能并沒有“味覺”，但AI品酒師，在嗅覺與味覺傳感器技術(shù)的輔助下，可區(qū)別來自不同生產(chǎn)商、生產(chǎn)年份和不同葡萄品種的葡萄酒[18-19]，同時(shí)能鑒別不同品牌、不同等級(jí)的葡萄酒，因?yàn)樗梢跃珳?zhǔn)測量出葡萄酒中各種對(duì)味蕾產(chǎn)生刺激的物質(zhì)含量[20-21]。每個(gè)人的味蕾對(duì)于某些物質(zhì)敏感度的差異可能導(dǎo)致品酒師對(duì)同一款葡萄酒的主觀評(píng)價(jià)不同，但AI品酒師不會(huì)存在任何的主觀誤差，能夠直接獲取真實(shí)可靠的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，消費(fèi)者可以根據(jù)AI品酒師給出的葡萄酒成分和比重選出最適合自己口味的酒款[22-23]。

4 AI侍酒師

幾十年來，許多葡萄酒愛好者均有這樣的焦慮：市場上的葡萄酒種類繁多，到底哪些葡萄酒適合我？如今，有了人工智能的輔助，你不必再和葡萄酒銷售員尷尬地交談，可通過與AI侍酒師溝通來挑選最適合自己的葡萄酒。AI侍酒師的優(yōu)勢在于其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和對(duì)數(shù)據(jù)的忠誠度。目前市場上已有很多AI侍酒師，例如，iWine App、Wineapp、也買酒、紅酒世界，等等，隨著AI的不斷發(fā)展，它們的功能將更加強(qiáng)大，以提供更加個(gè)性化的服務(wù)。

4.1 Wine Ring

Wine Ring成立于2010年，總部位于紐約雪城。Wine Ring數(shù)據(jù)庫中含有50萬個(gè)標(biāo)簽，包括5萬多個(gè)品牌以及上千個(gè)葡萄品種，可為消費(fèi)者提供個(gè)性化的葡萄酒選擇體驗(yàn)。與其他基于配對(duì)或?qū)＜以u(píng)分提供葡萄酒購買建議的應(yīng)用程序不同，Wine Ring是根據(jù)消費(fèi)者的個(gè)人喜好提供建議。這款應(yīng)用程序使用先進(jìn)的算法，根據(jù)你對(duì)葡萄酒的評(píng)級(jí)來建立個(gè)人檔案，然后根據(jù)你的口味檔案來推薦葡萄酒。消費(fèi)者參與評(píng)價(jià)的酒越多，應(yīng)用的配置信息就越準(zhǔn)確，AI侍酒師推薦的酒也就越適合消費(fèi)者的偏好。目前，Wine Ring已升級(jí)至V.1.1.6版本，可免費(fèi)在安卓手機(jī)客戶端安裝使用。

4.2 Google

谷歌推出的“我的葡萄酒指南”也可為消費(fèi)者提供葡萄酒購買建議。雖然“我的葡萄酒指南”目前在深度人工智能和個(gè)性化的葡萄酒建議方面仍有所欠缺，但它的優(yōu)勢在于可將簡單的對(duì)話格式與基于計(jì)算機(jī)的葡萄酒查詢集成在一起。展望未來，“我的葡萄酒指南”可能會(huì)變得更加實(shí)用，它可能會(huì)采納食物搭配建議，然后為你提供各種不同價(jià)位的葡萄酒進(jìn)行搭配推薦。

4.3 Vivino

號(hào)稱擁有世界上最大的葡萄酒數(shù)據(jù)庫的Vivino，包含近4億款酒標(biāo)，擁有超過1000萬款葡萄酒，囊括近3000個(gè)葡萄酒產(chǎn)區(qū)的20萬個(gè)酒莊信息，已為全球3000萬用戶服務(wù)，是全球排名第一的葡萄酒識(shí)別應(yīng)用。Vivino中已有6700萬條葡萄酒評(píng)分，2200萬條酒評(píng)，利用標(biāo)簽識(shí)別技術(shù)來幫助消費(fèi)者選購合適的葡萄酒。使用Vivino，用戶只需拍下他們感興趣的葡萄酒標(biāo)簽照片，就能立即從用戶社區(qū)獲得葡萄酒的評(píng)級(jí)、平均價(jià)格和相關(guān)評(píng)論。系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)跟蹤和整理消費(fèi)者對(duì)酒款的評(píng)分和評(píng)論，探索建立個(gè)人的葡萄酒品味，隨時(shí)為消費(fèi)者推薦合適的酒屆新秀。人工智能的發(fā)展已將消費(fèi)者偏好和葡萄酒選購聯(lián)系得更加緊密。

5 展望

經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展、大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來和機(jī)器學(xué)習(xí)的興起更是大大推動(dòng)了AI的研究與應(yīng)用。全球葡萄種植產(chǎn)業(yè)欣欣向榮，葡萄酒行業(yè)具有良好的發(fā)展?jié)摿ΑｋS著國際葡萄酒市場的競爭加劇，葡萄酒產(chǎn)業(yè)信息化是產(chǎn)業(yè)興盛的關(guān)鍵。AI在葡萄酒產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用還有許多，例如，智能葡萄酒瓶Kuvée，可保證開瓶后葡萄酒保鮮30 d以上，還可連接WiFi，為消費(fèi)者訂購葡萄酒給出個(gè)性化的推薦以及分享餐酒搭配技巧[24]；新潮團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建的Sicao智能酒柜，既提供了恒溫恒濕的儲(chǔ)藏環(huán)境，還能提供智能銷售和儲(chǔ)酒信息管理業(yè)務(wù)；Aveine推出的一款智能葡萄酒醒酒器Aerator，可通過設(shè)置精確地醒酒時(shí)間，精準(zhǔn)滿足消費(fèi)者所需的開味程度；Coravin智能取酒器，既可提高葡萄酒保存時(shí)間，也可實(shí)時(shí)監(jiān)測瓶內(nèi)剩余氣體量等。AI是一個(gè)發(fā)展中的高科技產(chǎn)業(yè)，雖然它可能存在數(shù)據(jù)誤差等缺點(diǎn)，但是隨著科技不斷進(jìn)步，AI在葡萄酒產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用將會(huì)越來越多：通過多方協(xié)作，建立更加完善的數(shù)據(jù)庫；借助現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)，優(yōu)化生產(chǎn)流程；聯(lián)系基礎(chǔ)理論和新興技術(shù)，開發(fā)更加系統(tǒng)化、產(chǎn)業(yè)化、專業(yè)化的智能控制系統(tǒng)。