根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，從 1960 年代至今，啤酒的受歡迎程度每年增加，逐漸成為了消耗量更大的飲品之一。
到2017 年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，中國人均啤酒年消耗達(dá)到了60 瓶之多。
每一杯啤酒，都蘊藏著復(fù)雜的制作工藝
從釀制配方、發(fā)酵技術(shù)、再到殺菌灌裝，這些大型酒廠的生產(chǎn)流程，都經(jīng)歷了好幾代人漫長的探索。
如今，在傳統(tǒng)的制作工藝之上，酒廠都希望人工智能對自己進(jìn)行升級改造，以獲得更高的生產(chǎn)效率和更好的味覺體驗。
啤酒：最古老的飲料之一
除了在餐桌上頗受歡迎，啤酒也是最古老的飲品之一。
啤酒，最早可追溯到距今 4000 多年的兩河流域文明，人們?nèi)粘Ｖ惺Ｓ嗟墓任?，在雨水的浸泡下，和自然存在的酵母結(jié)合，產(chǎn)生了最原始的「啤酒」。
大自然的這一意外產(chǎn)物，因為美味和補充能量等原因，隨著農(nóng)耕文化的發(fā)展，逐漸開始在部落里流行。個有據(jù)可依的啤酒的配方，出現(xiàn)在了蘇美爾人寫給啤酒女神寧卡西的贊美詩中。
到了公元前 1700 年，啤酒的影響力更進(jìn)了一步，甚至成為了交易的籌碼。巴比倫的《漢謨拉比法典》，就記載了啤酒的釀造條例和配給制度。
古埃及文化中啤酒也是重要的元素
中世紀(jì)時期，啤酒花被次加入到啤酒中，這一配料的加入使得啤酒的口感和風(fēng)味都更加醇厚，也延長了啤酒的保質(zhì)期，得到改良的啤酒逐漸開始風(fēng)靡。
中世紀(jì)德國的啤酒制造廠
但長久以來，啤酒的釀制都沒發(fā)生大的改變。直到工業(yè)革命的爆發(fā)，機器生產(chǎn)流程和工業(yè)化的方式，以及新的發(fā)酵工藝，實現(xiàn)了啤酒的快速生產(chǎn)，量產(chǎn)的啤酒也隨著輪船和蒸汽車，被帶向了世界各地。
現(xiàn)如今，啤酒是我們?nèi)粘Ｉ钪凶畛Ｒ姷娘嬈?，夏季里一杯冰?zhèn)的啤酒，能成為各種美食的完美搭配。
技術(shù)，給啤酒生產(chǎn)帶來生機
世界上的啤酒共有120 多種釀制工藝，從發(fā)酵上主流的兩種方式包括：Ale 艾爾，Lager 拉格，主要的差異在發(fā)酵方式制作工藝，它們分別是高溫發(fā)酵、低溫發(fā)酵和常溫發(fā)酵。
數(shù)千年的探索確定啤酒的核心原料：
大麥芽、啤酒花、酵母和水
根據(jù)統(tǒng)計， 80%的啤酒都是工業(yè)啤酒，比如百威、雪花、青島等。
工業(yè)啤酒會因為追求成本用大米、玉米和淀粉等原料取代麥芽，造成啤酒麥芽汁濃度非常低，口感偏淡。
而精釀啤酒，和工業(yè)啤酒在原料上有所不同，精釀啤酒只使用麥芽、啤酒花、酵母和水進(jìn)行釀造，不添加任何人工添加劑。
工業(yè)啤酒和精釀啤酒：發(fā)酵工藝的區(qū)別
通常精釀啤酒采用的是艾爾工藝（Ales，上發(fā)酵工藝），工業(yè)啤酒采用的是拉格工藝（Lagers，下發(fā)酵工藝），二者在發(fā)酵過程中酵母的位置和發(fā)酵溫度不同。
近幾年來，精釀風(fēng)潮逐漸走進(jìn)普通人的世界。這反應(yīng)了消費力提升的同時，人們對啤酒質(zhì)量的要求也變的更高。
但如何做出質(zhì)量上乘，風(fēng)味更佳甚至是個性化的啤酒， AI 等技術(shù)的介入，會給啤酒釀造行業(yè)帶來全新的視角。
啤酒生產(chǎn)：完美配比由 AI 計算
嘉士伯是的啤酒廠商，在 2017 年，他們就開始與微軟等機構(gòu)合作，進(jìn)行了一個為期三年的啤酒制作計劃「啤酒指紋追蹤項目」。
主要的目的就是利用人工智能、傳感器，界定啤酒的口味和氣味差別，從而提升在開發(fā)新品、產(chǎn)品品控和質(zhì)量檢測時的度。
傳統(tǒng)的品酒師會根據(jù)自己實際的品嘗體驗來鑒定品質(zhì)，但因為個人口味差異、味蕾功能、身體狀態(tài)，都會影響指標(biāo)。
Microsoft 微軟和兩所丹麥大學(xué)的科研團(tuán)隊參與，為該項目開發(fā)了復(fù)雜的算法模型，還與嘉士伯研發(fā)實驗室共同開發(fā)感應(yīng)技術(shù)，希望更好的改善啤酒的質(zhì)量。
研究人員分析不同的添加材料對啤酒口味的影響
比如研究人員在全球 140 個飲料品牌中，使用先進(jìn)的傳感器和分析技術(shù)，繪制和預(yù)測酵母和其他成分產(chǎn)生的風(fēng)味，以此來找出更好的搭配。
而計算機模型已經(jīng)能夠辨別這些細(xì)微的差別，在實驗中，訓(xùn)練后的模型可以迅速檢測出 Carlsberg Pilsner、 Tuborg Pilsner、Wiibroe 和 Nordic 四款啤酒，在效率和精準(zhǔn)度上，都遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于專業(yè)人士。
實驗人員的目的是盡可能完整地
制定麥芽制造、釀造和發(fā)酵操作的科學(xué)依據(jù)
他們最終設(shè)想為每個樣品繪制風(fēng)味指紋，并大幅度縮短研究風(fēng)味組合和配比過程所需的時間。
根據(jù)最新的資料，此舉能將這一過程的時間縮短三分之一，以幫助公司更快地將不同口味的啤酒推向市場。
嘉士伯認(rèn)為，這項技術(shù)將幫助其提高自身啤酒在市場中的地位，并帶動一批周邊產(chǎn)業(yè)——比如研究人工智能感應(yīng)味覺的科技公司。
啤酒灌裝：用機器學(xué)習(xí)優(yōu)化質(zhì)量控制
AI 除了能夠生成配方，還能監(jiān)管生成流程。一家叫Sugar Creek Brewing 的公司，就利用 AI 和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，把控啤酒生產(chǎn)的環(huán)節(jié)，提高質(zhì)量，減少損失。
在啤酒的灌裝環(huán)節(jié)，這家公司曾遭受了不小損失。由于瓶子的灌裝水平?jīng)]有控制一致，使得部分瓶子會產(chǎn)生過多的泡沫，最終轉(zhuǎn)化為廢物和過量的溶解氧，破壞啤酒風(fēng)味并縮短保質(zhì)期。
為了解決這一問題，他們想到了 AI 算法。通過和 IBM 的工程師合作，在啤酒出瓶的過程放置了攝像頭，通過捕捉圖像，將照片在裝瓶操作過程中，收集的其他數(shù)據(jù)相結(jié)合，然后傳送至 IBM 云端，由 Watson 系統(tǒng)進(jìn)行對比分析。
工作人員通過數(shù)據(jù)監(jiān)控生產(chǎn)環(huán)節(jié)的安全
利用 AI 和物聯(lián)網(wǎng)的綜合部署，最終給出了有效的灌裝標(biāo)準(zhǔn)，幫助釀酒師們調(diào)整和規(guī)劃策略，徹底解決了啤酒的起泡問題，每月可幫公司節(jié)省1 萬美元。
此外，他們還借助一些精密傳感器，收集釀造過程的數(shù)據(jù)，確保機械設(shè)備的正常運行，規(guī)范化制作流程的安全。
啤酒定制：結(jié)合個人數(shù)據(jù)，定制專屬配方
每種啤酒風(fēng)格差異，一部分是體現(xiàn)在配方上面。而專業(yè)的釀酒師，也要花上十多年的時間來學(xué)習(xí)掌握這項技能。使用AI 算法和機器學(xué)習(xí)生成啤酒配方，則能縮短這一時間，并且打造出個性化的定制方案。
英國一家叫IntelligentX的公司，就利用機器學(xué)習(xí)算法，生產(chǎn)出了 AI 釀造的啤酒，已經(jīng)推出了幾個大類：Black AI、Golden AI，Pale AI 和 Amber AI。
這一系列的啤酒，都以顏色+ AI 進(jìn)行命名
AI 根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)生成配方。而且還在售出的啤酒瓶上，提供有反饋問卷 URL 鏈接，依靠 Facebook Messenger 應(yīng)用收集反饋意見。
問卷的問題包括：想要啤酒有多少的啤酒花香氣？應(yīng)用體驗等，這些信息最終被用于該系列啤酒的配方進(jìn)行調(diào)整。此舉讓公司采集了超過10 萬條數(shù)據(jù)。
在收集到用戶的數(shù)據(jù)后，工程師使用強化學(xué)習(xí)和貝葉斯決策等技術(shù)，生成據(jù)反饋去改變配方的方法，最后由釀酒師做出取舍。
工程師在討論算法推演的新配方
他們正在英國推廣這種做法，啤酒愛好者可以訂購個性化的啤酒，根據(jù)個人喜好調(diào)整的定制配方釀造，而且隨著時間可以不斷更新。
啤酒遇見 AI ，才是真的牛啤
啤酒的文化，延綿了幾千年，至今還在日常生活中占據(jù)著重要的一席，不得不說這一被歷史選擇下來的飲料，擁有著強大的魅力。
雖然 AI 在啤酒釀造行業(yè)所帶來的嘗試，比起傳統(tǒng)啤幾千年的傳統(tǒng)工藝，還只是占據(jù)了很小的份額。但帶來的轉(zhuǎn)變已足夠讓人驚喜，甚至一些人已經(jīng)望眼欲穿。
正是因為有了 AI ，我們才有可能喝到更加美味，更加個性化的啤酒，也許，這就是 AI 技術(shù)帶給我們這個時代，最美妙的體驗。
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