在肉類加工場裡，工人們站在寒冷且潮濕的工廠中，身穿厚重的防寒衣物，周圍是機械的轟鳴和低溫的氣息。工人們長時間站立，面對著不斷流向他們的屠宰動物，每一刻都需精準迅速地操作。
刀具在他們手中迅猛地穿梭，精確切割著每一塊肉品，這不僅是一份需要高度專注的工作，更是一項體力和耐力的巨大考驗。每天，他們必須處理數百甚至數千公斤的肉品，這些肉塊重重地堆積在加工線旁，等待進一步的分割和包裝。
快節奏的工作流和反覆的動作使得許多工人感受到了身體的極大負荷，特別是腰部和手腕。此外，他們也必須時刻警惕，以避免機械的意外傷害，這些都顯示了肉類加工工作的高風險性。
去骨作業超難自動化！AI 現在能做去骨雞腿了
去骨工作是肉類加工中，最困難的自動化任務之一，因為整個過程需要極高的精確性和靈活性，來處理每一塊大小不一的肉品。但近年來，AI 和機器學習技術的進展，讓這項工作的自動化變得可能。
美國泰森食品公司（Tyson Foods Inc.）是全球最大的雞肉加工商之一，每週加工近 4,000 萬隻雞。近日，泰森食品公司展示了其自研發的機器人去骨系統，不僅可以改善肉品加工廠工人們的惡劣工作環境，更可以提高工作效率。
這個剔骨機器人配有感應器和攝影機，自 2015 年開發至今，不僅效率遠比人工操作更高，還可以把骨頭去得更乾淨、保持更好的肉品完整性。
而在韋恩-桑德森農場（Wayne-Sanderson Farms）中，這種自動化技術的應用更是普及。特別是在去骨雞腿的處理上，機器已經可超越人工的表現。目前，農場中有近三分之二的去骨工作由機器自動化完成，這樣的工作量是新冠疫情發生前的兩倍以上。
不過目前雞胸肉的剔骨工作，還是必須由人工處理。另外，目前肉類加工自動化發展，特別是在處理大型動物如牛和豬的加工上，仍然有很大的挑戰。因為這些動物的體型差異，讓分解工作幾乎要達到像外科手術一樣的高精確性。
AI 搭配電腦視覺革新！改善肉品加工的勞動環境
這些自動化工作的實現，得益於電腦視覺和機器學習技術的突飛猛進。電腦視覺讓機器能夠解析圖像，並精確識別肉品和骨骼的位置，而機器學習則賦予了機器根據不同情況作出調整的能力。這些技術的結合不僅提高了肉類加工的精確性和效率，也大大減少了工人的勞動強度和工傷事故。
然而，自動化並不代表就一定要全面取代勞動力。許多肉類加工企業指出，自動化技術的應用，更多是將員工從辛勤又危險的勞動工作中解放出來，並將人員重新分配至需要創造力的崗位，例如品質檢查和管理。
事實上，這也反映了現代產業自動化的一個重要趨勢：技術與人類勞動力的共生共存。
無論如何，隨著技術的持續進步和成本的逐步降低，肉類加工行業的自動化將更加普及。這不僅能提升產業效率，同時也是對勞動力市場結構變化的革新。
在這一過程中，電腦視覺無疑將扮演更加重要的角色，並將直接影響到自動化程度的提升和生產效率的增加。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Bloomberg》、《Wall Street Journal》。首圖來源：DALLE AI 生成。
（責任編輯：廖紹伶）
