随着数据爆发式的增长、计算能力的大幅提升以及深度学习算法的发展和成熟，迎来了人工智能的第三次浪潮。自动翻译、无人驾驶、人脸识别、搜索引擎和机器人等应用已经走进社会生活。2015年基于深度学习的人工智能算法在图像识别准确率方面第一次超越了人类肉眼，为人工智能的应用展现了广阔前景。
大多数的食品加工企业属于劳动密集型，人力劳动繁复且目前具有不可替代性，原因在于大量的工作依靠人脑判断和综合分析，即使是自动化的今天，也有相当的数量需要人工完成，如水果蔬菜的挑选分拣和设备的操作管理等，因此，如何充分发挥现代科技的作用，进一步提高自动化的水平是需要不断探索和解决的问题。
为了保证果蔬的质量、降低损耗、顺利完成加工和商品化流程，果蔬在采收后一般要选择进行原料的选别、分级、清洗、去皮、切分、烫漂和抽空处理等一道或多道加工工序，即果蔬的预处理。果蔬品种繁多，目前通常是凭经验编制各种预处理工艺。近40年来我国果蔬产业快速发展，由于加工时间集中而且数量大的因素，所以多采用连续式设备，各工序和设备可以相连组成生产线，
并且采用自动控制、自动调整装置，部分工作由机器逐步代替，工人间接地照管和监督机器进行生产。然而在个性化定制趋势中反应还不够迅速，任务周期较长，效率和质量有待提高。
图1所示的是一种有清洗和冷却(烫漂后一般需要经过冷却)功能的果蔬预处理连续式生产线，产品进入综合清洗机进行综合清洗和去杂质，然后经过冷却机、振动沥水机和提升机输送到后续的工艺流程。现阶段其自动化控制的特点：
(1)设备中由多种传感器检测，进行较为简单的控制，如：a.清洗机、冷却机中设有水位仪，当水位触及低位警戒时，即自动开启水阀进行补充水；当水位触及高位警戒时，即关闭水阀停止补充水；b.电动机保护，温度或电流等传感器检测到电动机出现过载等故障后自动停机；c.运行速度可以人工设定和人工调节。
(2)联机控制，各设备可以联动。
(3)借助于人脑分析、综合判断、决策和管理。
应用人工智能自然语言理解，当发现有异常响声时系统会立即自动停机排查，反应速度非常快，可以有效避免损失。人工智能自然语言理解还可以使机器理解或生成人类语言，人机交流，执行操作而无需人类“动手”。
因此，在果蔬预处理中，人工智能模拟人类智能能够得到很好的应用。
基于人工智能构建CPS(Cyber-Physical Systems，信息物理系统)，采用“状态感知——实时分析——科学决策——精准执行”，充分利用大数据、物联网等技术，提升顶层智能决策水平、提高企业个性化定制能力、提高自动化程度、全面提高效率、缩短周期、提升产品的控制精度和质量指标。
表1 应用人工智能前后的比较分析
人脑的神经元数量约为860亿个,具备无与伦比的创造力和洞察力
