技术商业化亮点 ProfilePrint
核心技术价值
食品成分分析平台，其受专利保护的人工智能指纹技术结合代谢组学、传感器技术，以实现在几秒钟内预测出食品样品的质量和特征画像，并为食品原料买卖双方在网络平台中客观地确定食品成分的约定质量
产业痛点锚定
供应链多个阶段的食品样品通过传统的人工进行的方式进行物理分级，使用低效、耗时的流程和昂贵的实验室设备来确定质量或描述食品成分，存在较大的主观因素的同时需要消耗极大的人力物力与时间
应用场景选择
ProfilePrint的食品成分分析技术目前主要被运用于咖啡、茶叶、可可、谷物、油料、草本植物、香料、液体、食品添加剂和乳制品等各种食品原料当中
市场探索进程
ProfilePrint已将其“指纹”咖啡豆、可可豆和茶叶的解决方案商业化。与现有客户合作的几个试点项目也已经到位，将开发对香料、谷物和替代蛋白质等食品成分的测试。未来ProfilePrint 将不断扩展其食品成分分析范围
国内借鉴意义
1）提供按次付费和订阅模式，选择稳健灵活的商业化方式将使ProfilePrint 获得更多的客户的同时创造经常性和粘性收入以及更低的客户流失率
2）ProfilePrint正着手与整合主要食品和饮料成分的数据集，建立巩固自身的底层数据积累是创业企业更为关键的竞争力壁垒
食品药品、化妆个护、纺织业等众多的终端市场消费者和业内利益相关者越来越关注于产品的原产地、生产制造过程、质量和组成成分等方面的信息。尤其在食品领域，基于对产品的定价收益、销售畅阻、口碑品牌等方面带来的重要影响，包括关乎食品安全的指标信息在内，产地、口感、风味、质量、外观等方面的信息也越来越多地受到关注。
图源：ProfilePrint官网
ProfilePrint 成立于 2017 年，是世界上第一家成功开发并获得专利的人工智能食品“指纹”技术公司，该技术从分子水平分析食品成分，并为每种成分创建数字标记。近期，ProfilePrint通过其 A 轮融资将嘉吉加入其战略股东小组，嘉吉是全球领先的全球食品供应商之一。迄今为止，ProfilePrint其他战略股东还包括 Louis Dreyfus Company、Olam International、Sucafina和 Sinar Mas等全球领先的食品原料企业以及机构风险投资基金。
■ “数字食品指纹”如何运作
图源：ProfilePrint官网
ProfilePrint 是一个食品成分分析平台，该平台建立在三种技术的基础之上：代谢组学，人工智能和传感器技术：
1) 传感器技术获取分子特征
图源：ProfilePrint官网
该公司的设备首先通过一种叫做电磁扫描的过程分析食品成分的分子特征。便携式分析仪和基于云的 SaaS 平台能够实现在几秒钟内完成食品成分评估，大大缩短递送食品成分样本进行物理检测的过程。
2) AI+代谢组学分析食品成分
现有的食品成分分析技术往往仅对峰值指标进行识别，却会忽略一些影响质量与口味的重要指标，而与之相比，ProfilePrint的食品成分分析技术将人工智能与代谢组学相结合，对食品成分整体的各项重要指标进行测量，识别出一致的可复制的食品成分画像。.
3) 定制/标准化模型预测产品质量
ProfilePrint 预测感官参数以及脂肪、水分、密度等物理特性。但ProfilePrint 并非仅预测特定的参数，其技术还支持评估技术的自主化，也即支持用户于在线平台上构建和训练定制的 AI 模型来预测结果。
■ “数字食品指纹”主要应用
1) ProfilePrint 中心：在线食品成分搜索引擎使买家能够找到所需的品质情况的产品，卖家可以提供相匹配产品。
2) 质量控制：针对产品质量的保障，基于ProfilePrint经过训练的人工智能大数据模型，能够快速、经济高效和非破坏性地实现质量的控制。
3) 画像预测：针对产品开发，根据ProfilePrint经过训练的人工智能大数据模型，能够实现成分画像参数的预测，缩短产品开发周期。
4) 配比推荐：针对配方设计，ProfilePrint能够基于最接近的成分画像、感官匹配或最低成本来预测配比百分比。
■ “数字食品指纹”产业价值
1) 可访问性和可移植性：便携式分析仪和基于云的 SaaS 平台将成分画像从实验室带到实地场所。
2) 预测性：实时的分子特征分析使ProfilePrint的技术通过预测性评估进行质量评估，从而能够为用户提供数据驱动的、获得基于人工智能的观点与结论。
3) 规范性：使用人工智能技术预测食品成分的质量和概况，创建食品分级的全球标准。
■商业模式：订阅模式与大数据变现
图源：ProfilePrint官网
ProfilePrint作为第三方平台，允许买方和卖方在平台中客观地确定食品成分的质量，改变传统递送样品进行实物检测的繁琐流程，能够大幅度地节省人力、时间和金钱。
在商业模式上，ProfilePrint平台通过向食品原料买卖双方收取费用的方式实现大数据的变现：食品原料的买方为获取食品原料卖方的定价、质量、口味等信息，每用户将需要向ProfilePrint平台支付30000美元的年度订阅费，而食品原料的卖方为获取买方所需的产地、收获数据、气候、工艺、价格等信息则每用户需要向ProfilePrint平台支付10美元的年度订阅费。据2020年度数据显示，ProfilePrint已拥有17名买方用户以及1041名卖方用户。此外，ProfilePrint中心还将作为以数据为基础的食品成分数字交易商，结合买卖双方的数据信息，预计每年将促成350亿美元的交易额。
■垂直聚焦于食品领域
图源：ProfilePrint官网
ProfilePrint的食品成分分析技术可被运用于咖啡、茶叶、可可、谷物、油料、草本植物、香料、液体、食品添加剂和乳制品等各种食品原料当中。其商业模式依赖于一个庞大的战略性企业客户群体，以下选取的是部分ProfilePrint成功完成的B2B案例：
1）QC 模型
ProfilePrint曾为总部位于瑞士，在东南亚设有制造工厂的优质混合咖啡产品的知名代加工公司，使用 ProfilePrint 的 QC 模型，快速确定生咖啡豆和冻干速溶咖啡原料和成品的一致性。
2）Profile Prediction 模块
曾为一家专门从事方便面和即饮饮料的生产和分销的中国上市公司，使用 ProfilePrint 的 Profile Prediction 模块来缩短新产品开发周期，为客户提供了33份乌龙茶茶叶样品和1份用感官数据测定的目标乌龙茶标准样品。
3）产品成分配比优化
ProfilePrint在获得嘉吉公司的资金支持之前，其技术已被试点运用于嘉吉公司的可可和咖啡产品当中，使其产品成分配比在不影响口味和质量的情况下得以持续创新。
通过与嘉吉等企业的合作，ProfilePrint已将其“指纹”咖啡豆、可可豆和茶叶的解决方案商业化。与现有客户合作的几个试点项目也已经到位，将开发对香料、谷物和替代蛋白质等成分的测试。未来ProfilePrint 将不断扩展其食品成分可分析范围。
知耕认为，针对像ProfilePrint，通过创新前沿技术打破行业现有标准的企业而言，与行业头部企业进行互联，建立起有力的示范合作案例，更有助于创新企业在赛道中走出由点到面的快速成长路径。
知耕Tech
商业成熟度CML评估模型
在全球消费市场对产品成分可溯源需求的不断增长中，ProfilePrint借助人工智能大数据模型加速食品成分分析过程的效率，同时推动创建一个更客观更规范的食品分级的全球标准。作为新兴的技术领域，近年来越来越多的企业投入食品指纹技术商业的蓝海中，创业公司Demetria研发出咖啡生豆红外感官分析仪，能够根据“风味轮”对咖啡的特质进行精准定位，创建独立ID，并将数据录入数据云中。SGS食品指纹技术通过采用同位素比值质谱法 (IRMS) 识别原料中独特的同位素指纹。中国品牌陶朗自主开发的生物指纹技术BSI检测产品独有的生物特征，从而实现精准去除坚果中的黄曲霉毒素等杂质，瞄准万亿级的坚果炒货市场。人工智能能够为食品指纹技术迭代升级带来更多的可能，知耕持续关注更多人工智能技术在农业食品科技领域的创新机会。
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