雀巢与IBM借助人工智能和深度科技开启包装创新新可能

　　雀巢研发部门正与IBM研究中心合作开发新工具，这些工具将借助人工智能和深度科技的力量，推动突破性创新成为现实。这一研究合作已促成一款生成式人工智能工具的研发，该工具能够识别新型高阻隔性包装材料。

　　包装有助于保护食品和饮料，同时还能减少食物浪费。雀巢一直在不断减少原生塑料的使用，率先采用替代材料和新型技术，并转向可回收的单一材料和纸质解决方案。找到既满足每种产品功能需求，又能确保食品安全与质量的新型包装材料，往往是一项细致入微的工作，在某些情况下，这需要数年的研究。

　　雀巢和IBM的科学家利用基于人工智能的处理技术，从公开和专有文档中构建了一个已知材料的知识库。随后，研究团队在这个精心整理的语料库上对一个专用化学语言模型进行了微调，使其能够学习分子结构的表示方式。借助这一知识，研究团队利用IBM研究中心最近开发的回归转换器，学习关键结构分子特征与其产生的物理化学性质之间的相关性。由此产生的模型现在能够提出全新的高阻隔性包装材料，这些材料可以保护敏感产品避免受潮、温度波动和氧气的影响。

　　雀巢将利用这项新技术来识别未来的包装材料，同时考虑成本、可回收性和功能性。

　　雀巢首席技术官Stefan Palzer表示："这款与IBM研究中心合作开发的新型人工智能驱动语言模型，彰显了雀巢在食品饮料行业数字化转型中的引领地位。未来，这种突破性技术有望用于优化各类产品的更可持续包装解决方案的开发。"

　　雀巢持续利用人工智能、机器学习、数据科学和自动化技术来支持创新并助力管理复杂性。例如，雀巢开发了一款配方优化工具，该工具使用先进算法，帮助产品研发人员更好地平衡原料、营养、成本和可持续性之间的关系，同时仍能满足消费者的期望。

　　雀巢打造人工智能驱动的数字孪生技术

　　雀巢正推出一项全新的人工智能驱动的内部服务，该服务将为电子商务和数字媒体渠道大规模生成高质量的产品内容。

　　这项新的内容服务基于数字孪生技术，该技术在英伟达公司推出的图形与仿真平台NVIDIA Omniverse上开发，并采用OpenUSD标准。数字孪生是物理产品精确的3D虚拟复制品，能够通过数字方式调整或本地化产品包装，使其无缝融入各种环境，如季节性营销活动或特定渠道的格式中。这意味着无需反复重新拍摄，就能利用人工智能生成新的创意内容。

　　此次推出的技术在雀巢内部实现了规模化应用，提高了效率并降低了成本，让公司各地的内容创作者都能便捷使用。

　　在快速变化的数字环境中，社交媒体平台和流媒体服务上的营销活动通常需要6种或更多不同的广告格式才能取得成功，且产品包装也在不断变化，而这项新的内容服务能帮助雀巢更好地定位其标志性品牌。

　　雀巢目前已有4000个3D数字标准产品(主要针对全球品牌)，并计划在未来两年内将全球和本地品牌的10000个产品转化为数字孪生。这项新服务将数字孪生规模化的时间和成本降低了70%以上，意味着能够以更快的速度和更高的质量创建资产。

　　"我们希望在消费者所在的地方，以他们希望的方式，在恰当的时间传递恰当的信息与他们建立联系。这意味着要提供多种格式的引人入胜的内容，以适应各种在线媒体平台和格式。"雀巢战略业务单元、营销与销售负责人David Rennie表示，"我们新的内容架构使我们能够借助现有的优秀团队做得更多，利用他们的技能，在人工智能数字助手和数字孪生技术的支持下，制作高质量、一致且可规模化的内容。这是我们重新构想内容创作、提供卓越数字体验征程中的一大步。"