來源：HyperAI超神經

根據數據顯示，從 1960 年代至今，啤酒的受歡迎程度每年增加，逐漸成爲了消耗量最大的飲品之一。

到 2017 年的統計數據，中國人均啤酒年消耗達到了 60 瓶之多。

每一杯啤酒，都蘊藏着複雜的製作工藝

從釀製配方、發酵技術、再到殺菌灌裝，這些大型酒廠的生產流程，都經歷了好幾代人漫長的探索。

如今，在傳統的製作工藝之上，酒廠都希望人工智能對自己進行升級改造，以獲得更高的生產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，人們日常中剩餘的穀物，在雨水的浸泡下，和自然存在的酵母結合，產生了最原始的‘啤酒’。

大自然的這一意外產物，因爲美味和補充能量等原因，隨着農耕文化的發展，逐漸開始在部落裏流行。第一個有據可依的啤酒的配方，出現在了蘇美爾人寫給啤酒女神寧卡西的讚美詩中。

到了公元前 1700 年，啤酒的影響力更進了一步，甚至成爲了交易的籌碼。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

中世紀時期，啤酒花被第一次加入到啤酒中，這一配料的加入使得啤酒的口感和風味都更加醇厚，也延長了啤酒的保質期，得到改良的啤酒逐漸開始風靡。

中世紀德國的啤酒製造廠

但長久以來，啤酒的釀製都沒發生大的改變。直到工業革命的爆發，機器生產流程和工業化的方式，以及新的發酵工藝，實現了啤酒的快速生產，量產的啤酒也隨着輪船和蒸汽車，被帶向了世界各地。

現如今，啤酒是我們日常生活中最常見的飲品，夏季裏一杯冰鎮的啤酒，能成爲各種美食的完美搭配。

技術，給啤酒生產帶來生機

世界上的啤酒共有 120 多種釀製工藝，從發酵上主流的兩種方式包括： Ale 艾爾，Lager  拉格，主要的差異在發酵方式製作工藝，它們分別是高溫發酵、低溫發酵和常溫發酵。

數千年的探索確定啤酒的核心原料：

大麥芽、啤酒花、酵母和水

根據統計， 80% 的啤酒都是工業啤酒，比如百威、雪花、青島等。

工業啤酒會因爲追求成本用大米、玉米和澱粉等原料取代麥芽，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、酵母和水進行釀造，不添加任何人工添加劑。

工業啤酒和精釀啤酒：發酵工藝的區別

通常精釀啤酒採用的是艾爾工藝（Ales，上發酵工藝），工業啤酒採用的是拉格工藝（Lagers，下發酵工藝），二者在發酵過程中酵母的位置和發酵溫度不同。

近幾年來，精釀風潮逐漸走進普通人的世界。這反應了消費力提升的同時，人們對啤酒質量的要求也變的更高。

但如何做出質量上乘，風味更佳甚至是個性化的啤酒， AI 等技術的介入，會給啤酒釀造行業帶來全新的視角。

啤酒生產：完美配比由 AI 計算

嘉士伯是著名的啤酒廠商，在 2017 年，他們就開始與微軟等機構合作，進行了一個爲期三年的啤酒製作計劃‘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，從而提升在開發新品、產品品控和質量檢測時的精確度。

傳統的品酒師會根據自己實際的品嚐體驗來鑑定品質，但因爲個人口味差異、味蕾功能、身體狀態，都會影響指標。

Microsoft 微軟和兩所丹麥大學的科研團隊參與，爲該項目開發了複雜的算法模型，還與嘉士伯研發實驗室共同開發感應技術，希望更好的改善啤酒的質量。

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，使用先進的傳感器和分析技術，繪製和預測酵母和其他成分產生的風味，以此來找出最好的搭配。

而計算機模型已經能夠辨別這些細微的差別，在實驗中，訓練後的模型可以迅速檢測出 Carlsberg Pilsner、 Tuborg Pilsner、Wiibroe 和 Nordic 四款啤酒，在效率和精準度上，都遠遠高於專業人士。

實驗人員的目的是儘可能完整地制定麥芽製造、釀造和發酵操作的科學依據

他們最終設想爲每個樣品繪製風味指紋，並大幅度縮短研究風味組合和配比過程所需的時間。

根據最新的資料，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。

嘉士伯認爲，這項技術將幫助其提高自身啤酒在市場中的地位，並帶動一批周邊產業——比如研究人工智能感應味覺的科技公司。

啤酒灌裝：用機器學習優化質量控制

AI 除了能夠生成配方，還能監管生成流程。一家叫 Sugar Creek Brewing 的公司，就利用 AI 和物聯網技術，把控啤酒生產的環節，提高質量，減少損失。

在啤酒的灌裝環節，這家公司曾遭受了不小損失。由於瓶子的灌裝水平沒有控制一致，使得部分瓶子會產生過多的泡沫，最終轉化爲廢物和過量的溶解氧，破壞啤酒風味並縮短保質期。

爲了解決這一問題，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，收集的其他數據相結合，然後傳送至 IBM 雲端，由 Watson 系統進行對比分析。

工作人員通過數據監控生產環節的安全

利用 AI 和物聯網的綜合部署，最終給出了有效的灌裝標準，幫助釀酒師們調整和規劃策略，徹底解決了啤酒的起泡問題，每月可幫公司節省 1 萬美元。

此外，他們還藉助一些精密傳感器，收集釀造過程的數據，確保機械設備的正常運行，規範化製作流程的安全。

啤酒定製：結合個人數據，定製專屬配方

每種啤酒風格差異，一部分是體現在配方上面。而專業的釀酒師，也要花上十多年的時間來學習掌握這項技能。使用 AI 算法和機器學習生成啤酒配方，則能縮短這一時間，並且打造出個性化的定製方案。

英國一家叫 IntelligentX  的公司，就利用機器學習算法，生產出了首個 AI 釀造的啤酒，已經推出了幾個大類：Black AI、Golden AI，Pale AI 和 Amber AI。

這一系列的啤酒，都以顏色+ AI 進行命名

AI 根據歷史數據來學習生成配方。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？應用體驗等，這些信息最終被用於該系列啤酒的配方進行調整。此舉讓公司採集了超過 10 萬條數據。

在收集到用戶的數據後，工程師使用強化學習和貝葉斯決策等技術，生成據反饋去改變配方的方法，最後由釀酒師做出取捨。

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，根據個人喜好調整的定製配方釀造，而且隨着時間可以不斷更新。

啤酒遇見 AI ，纔是真的牛啤

啤酒的文化，延綿了幾千年，至今還在日常生活中佔據着重要的一席，不得不說這一被歷史選擇下來的飲料，擁有着強大的魅力。

雖然 AI 在啤酒釀造行業所帶來的嘗試，比起傳統啤幾千年的傳統工藝，還只是佔據了很小的份額。但帶來的轉變已足夠讓人驚喜，甚至一些人已經望眼欲穿。

正是因爲有了 AI ，我們纔有可能喝到更加美味，更加個性化的啤酒，也許，這就是 AI 技術帶給我們這個時代，最美妙的體驗。