圖片系AI生成
正大食品是正大集團的子公司，該集團是泰國領先的農(nóng)產(chǎn)品加工公司，泰國是中國市場最大的榴蓮出口國之一，每年成千上萬的榴蓮通過正大集團進入到國內(nèi)。榴蓮在進入中國市場之前，至少要經(jīng)歷三個加工階段：在泰國果園的采摘和儲存、跨國物流、以及在中國的物流和儲存，在任何一個階段超長時間的處理和儲存都可能會影響榴蓮的質(zhì)量。
果農(nóng)和商家通常通過榴蓮棘尖的顏色、棘刺的彈性、果殼外的氣味，以及敲打后發(fā)出的聲音等方法來給不同成熟度的榴蓮進行分類，以此來控制儲存時間。這些傳統(tǒng)的分類方法會耗費大量人力和時間，而且非常依賴經(jīng)驗，工作效率低下。有些方法甚至具有破壞性，將影響榴蓮的品質(zhì)。
另外，榴蓮品種不同，判斷其是否成熟的條件也不一樣。光是在泰國，榴蓮品種就多達200多種，這對果農(nóng)和分銷商來說是個不小的挑戰(zhàn)。榴蓮的不同品種和成熟階段，以及復雜的收獲過程，需要經(jīng)驗豐富的農(nóng)民和精細的技術來確保準確的質(zhì)量識別。正大集團之前采用近紅外（NIR）光譜法檢測榴蓮的成熟度和質(zhì)量。然而，這種檢測方法的精度只有50%左右，無法滿足市場需求。
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為了優(yōu)化傳統(tǒng)的判別榴蓮成熟度的方式并統(tǒng)一出口的質(zhì)量標準，泰國正大集團與華為云等多家伙伴創(chuàng)新性地研發(fā)了檢測榴蓮成熟度的設備。
結合近紅外光譜（Near Infrared Spectroscopy，NIR）檢測技術和華為云AI技術，華為云EI的專業(yè)數(shù)據(jù)分析團隊通過收集和分析榴蓮的DM（Dry Matter）數(shù)據(jù)，開發(fā)出榴蓮成熟度檢測算法，可快速將榴蓮分為不成熟、成熟和過熟三大類，果農(nóng)能得到每一枚榴蓮在不同波長的紅外光譜照射下的采集數(shù)據(jù)，并在1-2秒內(nèi)得到榴蓮成熟度百分比數(shù)據(jù)。在不破壞果肉的前提下，果農(nóng)能夠更加快速、準確地識別榴蓮成熟度和質(zhì)量水平，從而實現(xiàn)高效的分類。
結合華為云盤古預訓練Graph大模型，泰國正大集團實現(xiàn)了榴蓮DM結構化數(shù)據(jù)的智能分析，將榴蓮成熟度的預測精度從50%提升至91%。
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