上海正式实行垃圾分类的新闻让公众再次认识到垃圾处理的重要性。但比起垃圾处理更重要的，是在源头减少垃圾的产生。

联合国粮食及农业组织发布的数据显示，全球每年生产的食物中，有三分之一即13亿吨没有被食用，而是被直接投向了垃圾场。

为了解决食物浪费问题，有许多人工智能公司都在积极做着努力，以下便是一些应用案例。

AI智能垃圾箱

英国Winnow公司发明了人工智能"垃圾箱"，它带有一个摄像头，可以自动识别垃圾箱里的食物种类及重量，将收集到的数据发送到云端进行处理，然后创建定期报告与厨房工作人员共享。报告详细介绍了被丢弃食物的数量和种类，以及给出一些关于厨房如何减少浪费的建议，厨师从而在制作食物前就可以控制好份量。

Winnow公司表示，"有效的测量是解决全球食物浪费问题的基础，全球使用Winnow智能垃圾箱的餐厅每年可节省超过3000万美元，相当于让超过2300万顿饭免于被丢进垃圾桶。"。

宜家公司已经在英国的23家商店中采用了该AI垃圾箱系统，目标是到2020年8月将食物浪费降低50%。

AI控制生鲜库存

硅谷创业公司Farmstead也在利用人工智能技术来减少食物浪费。他们通过人工智能技术结合历史销售数据、当前销售趋势来预测商品需求，其目标是合理控制食物库存，来避免因库存积压而导致的食物过期浪费。因为滞销而不得不丢弃的水果蔬菜等食物，将大大减少。

去年，Farmstead还宣布通过自动驾驶汽车试点杂货配送，以这种方式扩大服务的范围为系统提供更多的数据。

AI食物质量检测

美国加州的AgShift公司则是通过人工智能技术来检测食物质量，来防止食物浪费。如果食品检测分类不准确，次品流通到销售点时，可能会被消费者或商家丢弃。如果次品的发现时间足够早，那么经过改造不达标的食品仍可通过其他方式流通，比如制作生物燃料等。

AgShift公司声称其AI系统相当于产品"质量检验2.0"，可根据美国农业部的质量要求自主检查产品的缺陷，同时对食品进行分级。人工检查依赖于人眼以及人们接受培训的程度，结果通常主观无标准化。如果用人工智能技术对食品进行检测，则结果完全客观且一致。