根據聯合國，全球生產的糧食近三分之一被損失或浪費。台灣也不例外，亞太糧損資料庫最新顯示，台灣每人每年平均浪費約 160 公斤的食物，等同於每人每天平均浪費約 3 個超商三角飯糰。

2017年成立的美國新創Afresh認為，造成食物浪費的原因可能是食品零售商的供應鏈庫存管理方式已經過時。的AI平台就像超市「店長」的角色，負責確認店中各生鮮食品的批貨數量、訂單、管理商品庫存。

Afresh在2020年時估值就達1億美元（約新台幣32.6億元），之後在2022年的B輪募資獲得了1.15億美元（約37.5億元）的資金，前Whole Foods執行長Walter Robb也是投資人之一。如今Afresh仍不斷成長，業務範圍橫跨美國40個州，與3,000多家零售業者合作。

開發AI「店長」，解決食物浪費

根據美國非營利組織ReFED的，美國整體零售通路有約3成的食物被丟棄。每年產生約725萬公噸的食物浪費，造成數十億美元（約新台幣326億元）的損失。

Afresh共同創辦人Matt Schwartz長期關心食安問題，工作初期曾於健康食品廠商Simple Mills服務。畢業於南加大商學院後，他選擇在顧問業短暫工作了一段時間，但他發現食品除了是他生活中很重要的一部分，顯然也有許多痛點需要解決。之後，Matt Schwartz持續深造於史丹佛大學的MBA，決定創立Afresh。

Afresh的AI平台針對各生鮮業者客製化設計，在北美擁有2,200多家生鮮超市的Albertsons是公司最大客戶，而Afresh每個月向其每個門市收取數百美元的訂閱費。

與Afresh合作的零售業者需提供門市近6年的生鮮銷售數據給公司，Afresh會對這些數據進行研究，並將已有的生鮮產品數據，例如效期、保存方式、運輸時間，和各門市當地消費者的購買習慣相結合，讓AI自動推算門市的商品訂購量、庫存管理量、及營運及銷售量，就像一位很有經驗的超市店長。

▲ 合作零售業者需提供Afresh近六年的生鮮銷售數據，Afresh會以此數據基於此數據進行研究，並將生鮮產品的效期和當地消費者的購買習慣相結合，讓AI去做推算。（Source：）

只是超市店長做不到的是一有數據就馬上做決策，因為在進貨前有太多數據需要交叉比對。

舉例來說，針對酪梨這個產品的進貨數量，店長會需要先去了解門市的消費者習慣何時購買酪梨？用什麼價格購買？再去了解每個品種的酪梨變質的速度有多快，進而建議儲存多少貨量。而Afresh平台已將這些數據整合至後台，為零售商的供應鏈庫存管理提升效率。

Matt Schwartz表示，商家因為使用了該平台而減少了四分之一的食物浪費，有些門市的生鮮產品利潤甚至提高了40%，營收成長了2-4%。

AI進入食品產業

要解決糧食問題，除了Afresh從零售業者的供應鏈面向下手，食品的供應鏈錯綜複雜，也有很多新創從農民、盤商、物流等面向下手。

例如，一家2016年在西雅圖成立的公司，致力於提供零售商易腐商品的上、下架時間預測，減少員工因「丟錯商品」而造成的食物浪費。特別的是，Shelf Engine在提供零售商服務之餘還與供應商建立合作關係，Shelf Engine保證收購零售商的商品，並靠供應商、零售商之間的商品差價獲利。

另一家新創也建立了一個B2B供應鏈管理AI平台，中盤商可以直接在平台瀏覽零售商家的需求量、農民的供貨量以及物流業者當天的載貨量。

Shelf Engine共同創辦人Stefan Kalb表示，零售商品的利潤是微薄的，盈利和不盈利的雜貨店之間的區別往往只是幾美分。

零售商品包括生鮮食品，多是以量制價，因此商品種類眾多難以有效管理，且供給和需求會因季節、節慶而異。如今，各方業者嘗試導入AI管理食品類商品，Afresh更是從最需要「效率」的生鮮食品下手，在解決糧食問題之餘也為業者帶來更多獲利空間。

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