从2006年开始，IBM连贯性发布五项被认为会在接下来五年中改变人类生活的科技（“5 in 5”), 今年的5 in 5年度预测则是聚焦在食品安全，还有农业、环境以及人类可持续发展的家园，因为这些与我们的生活密切相关。 资料原文：https://www.research.ibm.com/5-in-5/ 在接下来五年内，地球人口将首次突破80亿大关，人类复杂的食品供应链已经在面临气候变化和水源短缺的巨大压力，今后还将接受进一步考验。为满足未来庞大人口的需求，研究人员们正在探索各项新技术、新设备和科学突破，努力以全新的方式思考食品安全与保障问题。 01 数字农业 数字农业：“数字孪生子” (twinning) 用更少的资源养活更多的人口 IBM中国研究院院长林咏华介绍，IBM研究人员通过对农场进行全方位的数据采集，构建出农业决策平台，针对农业构建的虚拟模型——数字孪生子——它实际是对真正耕作的农场进行数字复制，进行360度的数字呈现，在融合高精度的卫星数据进行多方位的深度学习后，决策平台可以在10平方米的范围内预测农业收成，进行农作物的健康管理。 例如IBM在肯尼亚正在研发相关技术，力图利用传感器、根据地下水开采数据分析当地作物的供应与需求规律，在把卫星图像、全球气候数据以及全球上千万个大气压传感器以及物理模型综合的建模，不仅可以帮助农民去预测土壤里面的湿度，进行灌溉的管理以及预防干旱，还可以帮助政府更好的做出决策，帮助食品供应商预测收成，让卫生部门尽早进行可能的病虫害预防。 更进一步，决策平台还可以与农业创业公司合作，开发出数字钱包，可以让整个农业价值链中的各方随时捕获、追踪和共享数据，因此农民们可以很快的从银行获得贷款或其他金融服务。 除了农业领域利用数字孪生子技术，其他各行业其实都可以构建本领域的数字孪生子进行更高效的数字化重塑进之旅。 02 利用区块链减少食品浪费 信息透明预警：利用区块链减少食品浪费 在接下来的五年之内，我们将能够消除食品供应链中许多不为人知的浪费现象。 用大家都熟悉的橙子举例，因为食物供应链中的问题，每年全球有超过1500亿个橙子在还没有放到餐桌之前就已经腐烂，被浪费的不仅仅是橙子，更有为了生产这些橙子所投入的人力、资金以及土地、能源、水等宝贵的自然资源。 据统计，每年全球有三分之一的食物，近一半的水果、蔬菜被浪费，其中绝大部分的损耗发生在运输、包装、储存、分销、零售等环节，浪费问题一部分因为没有办法追踪食物腐败的情况，一部分因为食品供应链过程中信心不透明、信息不积极响应，同样农民在决定种多少、收多少时，往往只能凭猜测行事，商贩们也只能根据不完整的信息预测顾客需求和购买行为。 IBM研究人员利用互联网、区块链、物联网和人工智能，把食品供应链中的相关方联系在一起，共享几百万种食品供应链的环节，帮助把食品供应链进行全新的优化，让运输、温度、湿度、地点等重要信息能被及时监测，食品损耗可以大幅减少，最终摆上餐桌的食物也会更加新鲜。 这一技术下，区块链将帮助实时记录整个食品供应链中从种植到市场预测再到供给的各种数据，物联网技术帮助采集食物重要的信息，包括新鲜度，是否受污染甚至可能的造价，最后利用人工智能技术把整个系统的数据进行分析，来预测消费者的需求，除了整体上对种植、生产以及分配进行更好的决策和预警，或许还将有更具价值的洞察产生。 03 绘制微生物组基因图谱 绘制微生物组基因图谱：保护我们免受食品中的有害细菌 微生物与人类一直共处并无处不在，其中有些对人体无害，有些则不然，如何来辨别它们，并利用它们来为人类服务，要实现这一点，必须先了解它们与人类健康的关系。 据统计，全球每年因误食受过污染的食物而生病的人数多达6亿，目前，专业的食品检测还需要特别复杂的流程和步骤，传统测试要花费数天时间，而且只能证明某一种致病细菌是否存在，因此IBM的科研人员正在研究一种新的更具预测性的方法来进行食物检测，希望可以帮助人类更加迅速的、更加清晰地去了解食物里是否含有病原体。 利用DNA和RNA测序技术，研究人员也许不久便能掌握各食品生产地和运输地的微生物情况，这些分析结果可以用来探测微生物群中是否存在异常，如某份猪肉香肠样本中突然出现了一种意料之外的致病细菌、或者微生物群的整体构成发生了变化等等。 研究人员可以随时利用基因测试在食品的生产和流通的环节去描绘生物组，再通过微生物庞大的参考数据库得到模型，在很短的时间内去分析食物里是否存在对人类有害的微生物。IBM建立了超过500TB的食物复杂微生物群的参考数据库，它包含过去20年里人类发现的所有微生物基因数据，因此，凭借TB级的庞大的基因数据，我们可以很有效区分有害与无害的微生物，同时IBM的科学家还开发了专门辅助微生物研究的云服务，可以有效的开放给各个领域的科学家进行研究合作。 04 人工智能传感器探测病原体 餐盘侦探：人工智能传感器探测病原体 在接下来五年之内，全世界的农民、食品加工商、零售商、以及在家做饭的人，都能不费吹灰之力地查出食物中是否存在危险污染物，食品的检测将不再需要几天，而是几秒即可完成。 所有的物品和物质都有自己独特的光学图案，借助光谱仪识别光学图案，便能知悉这些物质，但光谱仪非常庞大而且昂贵，无法被日常使用，IBM开发了一款功能强大、小巧便携的光学分析仪，可以与手机摄像头配合使用，与此同时，通过训练AI，我们能够得知所呈现的物质的材料或成分。 这项技术可以大幅减少例如大肠杆菌爆发的食品安全事件，还有一个重要因素是，实验室测验成本高、效率低，最多要48小时才能出结果，要想保护自己不受食品中的病原体伤害，我们可能没有那么多时间，这些便携式细菌传感器能够大幅提高病原体检测的速度，将检测时间从几天减少到几秒。这样一来，食品链上的各位参与方都能随时检测出食物中是否存在有害的大肠杆菌或沙门氏菌，将大规模爆发扼杀在摇篮里。 试想一下，未来五年，就餐前那期手机拍摄美食可能不再是为了分享，而是通过手机中接入的AI传感器检测食物的安全，人人可以操作，既然能与手机相结合，更多的AI传感器应用场景将被不断解锁，并从口入的几率将大大降低。 据IBM…