原文标题：AI to Transform Packaging
副标题：预测及风险评估
文章来源：美国FTA“FLEXO“杂志2024年1月刊
直到2022年人工智能随着ChatGPT的兴起才进入大众的视野，让大家体验并尝试创新的内容，结果通常是惊人的。
这份评估报告来自Smithers，其预测人工智能将大幅降低包装设计的门槛。实用性的人工智能在2023年大爆发，不仅吸引大量投资，企业也开始在特定的场景下尝试应用。Smithers指出随着人工智能的发展，将在品牌设计、效能及使用率、供应链优化、对话引擎及研发等方面造成影响。具体的预测有：
》 人工智能将根据消费者偏好完成包装设计，可以减少耗时的测试并改善成功率
》 随着善于数据应用的企业进行效能优化，整个供应链的生态将被重塑
》 传统印刷方式将进一步与数码印刷、数码后加工及自动化成型设备整合
》 品牌将紧密跟随消费者需求更快速地推出新产品
。品牌将因包装受人工智能影响产生大量个性化内容（包括文字、图像、影片等）及多变的包装样式感到困扰
》 对效能及使用率的分析将激发更多创新
。产品在供应链中移动包括到消费者端的实时数据，将提供比传统净推荐值更精确的市场信息
。企业将可分析得出每一项产品实际的利润率并掌握消费者对产品的真实感受
》 人工智能将减少产品交付消费者过程中所需的仓储、流转、追踪及运输等过程
机会之地
人工智能的运算模型基于海量数据的训练，使用机器学习演算法针对文字、图像、影片、音频及电脑代码来建立这些模型，可以进行包括回答问题到创造内容等不同工作，从未经整理的数据中识别客户个性化的反馈并判断市场趋势，可以快速地提出新设计并节省实际测试的时间。产品上市的速度提高，并伴随更多的个性化及促销、更短的产品周期、更多区域性及小众品牌、更多销售渠道、消费者的便利性以及更容易自社交媒体取得市场趋势。这些将对包装供应链中品牌、零售商及供应商施加更大的压力，也包括包装设计人员。
设计工作受人工智能的协助，将减少抄袭的风险；借助大数据分析，可以掌握消费者偏好，将产生更多数量的品种，也导致每个品种的订单量缩减。目前的人工智能还只能完成基本的工作，但快速的迭代进化很快成为有力的工具，加快客制化产品上市速度。这些发展将应用在设计、印前及流程当中。品牌及设计人员将借更深入的客户调研、产品效能实时数据及区域性或小众客户偏好等得到更多的启发，或许将来新产品开发将源自社交媒体出现的趋势。此外，人工智能结合数码印刷将有巨大的发展潜力，特点是可以快速试错并量产，所有数码印刷设备厂都在印刷及后道加工设备上使用人工智能（或至少考虑使用）。
报告还指出品牌将推出货架零售及网购两种设计，各有不同的需求。货架版本需要提供消费者简单明了的产品信息，网购版本则需要给消费者良好的开箱体验，让消费者笃信做出正确的选择。很多着重数据质量及试验的包装公司采取与伙伴企业结盟的方式来开发人工智能。这样的伙伴及结盟方式也将对包装行业造成巨大的改变，Smithers建议：
》 评估人工智能将对自己核心业务造成的冲击
》 识别发展的可能机会
》 寻求可以协助转化的潜在伙伴
驱动力及助益
Smithers相信人工智能将对变革的风险提供更好的预测及监控，同时做好价格优化。助益则会在下列方面：
》 利用率：决定合适的产品包装数量是包装的核心问题，尤其是网购产品，同时也在设法降低产品的成本
。供应商在相同的运输批次中可以获利更多
。流水线机器人将具备更多功能，包括连线选取最适合的包装箱、设计、裁切及折叠
》 产品监控：在产品流转的过程中实时监控
》 速度：人工智能分析大量数据并鉴别潜在的材料及配方，加速产品开发的过程
》 效率：透过自动化，人工智能将优化生产流程并减少人工、节约时间及资源、降低人为出错的风险
》 成本：基于产品开发更快速、有效率，较少的人工参与将减少产品的成本
。大量准确的数据可以有效识别出关联性及模式，发现原本研发人员可能忽略的材料及配方
。推动创新产品上市，例如取代传统塑料淋膜的涂布，原本的囧境是限量供应、生产不易、无法适用现有的设备，在得到人工智能的帮助后，将很快面世
》 可持续性：评估新化合物及材料的环境特性，可协助研究人员识别更具可持续性、低碳排放的配方
复杂的挑战
人工智能的威力强大且成长迅速，它的高复杂性对各细分供应链的短期至中期发展都将是项挑战。重点不仅在开发新的包装材料，人工智能还能推进废弃物分类，通过识别更具重复使用特性的物质，让循环回收更有效率。在包装外观方面，人工智能将推动高性能新材料的使用，例如具特殊功能的生物可降解材料。
其他方面，诸如对话引擎将彻底改变与客户交流的方式、行业内联合执行研发工作、供应链优化提高产品上市速度及产品的复杂度、重点城市的智能仓储管理让消费者可以在24小时内收到货物及运输时使用更少的包装物等等，都是人工智能即将带来的变化。
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