歌声里的puma【CNMO新闻】Alon Chen，以前是谷歌以色列和希腊的首席营销官，也是世界经济论坛的全球负责人，约两年前开始致力于为不断变化的食品和饮料市场进行预测。近日正式推出的Tastewise是他和联合创始人Eyal Gaon的劳动成果，其平台结合了人工智能（AI）、预测分析、计算机视觉和自然语言处理等，为餐馆、酒店集团和品牌提供美食观察和预测技术。Tastewise依赖于Pico Ventures的投资提供基于云的服务，每月起价为299美元。

　　Chen表示：“如今，有许多人在不断寻找新的食物体验，同时还会考虑到健康的问题，在这个新环境中，所有消费包装商品公司和餐馆，无论规模大小，都必须充满活力，Tastewise就将提供最新的分析，帮助他们保持领先地位。”

　　Tastewise扫描客户输入的每个食品相关查询的数据点、查看社交媒体的聊天、并花了一个月查看食物的照片（总共约10亿张照片）、此外还有来自顶级餐厅的153,000份菜单中的1300万道餐食和约100万份家庭食谱等。掌握了这些数据，再加上专有的机器学习算法，经过培训，该平台就可以识别并预测趋势，Chen表示，这项服务不仅可以说明当下的烹饪趋势，还可以让菜肴在未来受到欢迎。

　　不过，使用人工智能来预测食物趋势并激发新食谱已经不是什么新鲜事了。IBM最近宣布与McCormick＆Company合作，通过机器学习创造出新的口味和食品，它旨在通过分析数百种不同的化学成分来创造新的配方，并且已经生产了10,000多种新颖的配方；纽约创业公司Analytical Flavor Systems的平台Gastrograph利用感官数据和机器学习算法来评估产品的风味特征，并找出改进方式；洛杉矶Halla的I/O平台使用人工智能为杂货店、餐馆和食品配送应用程序和网站生成类似Netflix的建议，部分利用了餐馆菜肴、配方、配料和杂货项目的味道和风味属性数据库；其他公司，如Foodpairing、Plant Jammer和Dishq，则根据个人偏好提供个性化的推荐系统。

　　Marriott International旗下Pure Grey Culinary Concepts Hospitality Group全球副总裁Guy Heksch表示：“通过与Tastewise的合作，我们能够通过实时行业数据和预测分析来改变我们的战略和决策，不仅仅是简单了解消费者的偏好，它还可以帮助我们选择目标受众，捕捉从邻居到州一级的微观趋势，并设计菜单以满足客人的口味。”