京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
HamptonCreek是一家专门生产植物鸡蛋食品的创业公司,它最有名的产品是“Just Mayo”,这家公司在本周刚刚进驻Dollar Tree开设专卖店,在接下来的几个月中,它还会将公司位于旧金山市中心的总部扩建成占地9万平方英尺的办公场所。不过它最大的动作还是挖走了Google的高级数据分析师丹·西格蒙德(Dan Zigmond)。HamptonCreek这样做得原因是什么呢?是要颠覆整个食品制造业。
西格蒙德在过去八年的时间里一直都在处理YouTube和Google Maps 出现的数据难题。他现在的新任务是为Hampton Creek建立全世界最大的植物数据库。这个数据库有可能会改变我们每天早上放进嘴里吃的东西,只是我们不会觉察到有什么不同而已。
可能你现在还看不出来,一位任职于蛋黄酱公司的前任Google数据科学家可以怎样改变标准美国饮食(SAD),不过根据Hampton Creek的CEO乔什·蒂特里克(Josh Tetrick)的说法,西格蒙德正是最合适的人员。“丹拥有令人难以置信的大脑,他能够整理大量的数据,并从中找出数据之间的真正联系。”他所说的“真 正的联系”指的是利用现有的数据库找出能够真正改善地球的植物。
我们已经吃了太多垃圾食品了,所以我们需要吃更多的植物!USDA最新发表的一份调查表明,我们购入了太多的红肉、细粮和不健康的脂肪。
虽然有某些研究指出美国的肉类消费正在下降,但是全世界范围的整体肉类消费正在上升。从某种程度上来说这是个好消息,因为这意味着一些曾经贫穷落后 的国家现在可以买得起更贵的食物了。尽管这是世界经济环境改善的信号,但是这对于我们的环境和身体健康来说就不是一件好事了。而且那些动物工业区的名声也 不太好。不过我们暂时先放下这些虐待动物的问题,先来看看下面的一些数字,我们要消耗5到6磅的玉米,52加仑的水和超过1,000 BTU的石油才能得到一块四分之一磅的牛肉饼。
另外,过量摄入玉米和大豆产品也导致美国人的体重大幅上升。这可能是因为购买精细或者加工过的食物的价格要比健康有机蔬果便宜得多。自从大萧条以 来,美国政府一直都根据农业法案向种植某些作物(例如玉米和大豆)的农民提供津贴。这份法案对薯片和糖果的产量提供了很大的支持,但是苹果就没有享受到这 种待遇了。
肥胖症与低收入水平的相关性也是一个无可否认的事实。超市里面能买到最便宜的食品通常都有较高的卡路里含量和较低的营养价值。这些食品大部分都是来 自农业法案所扶持的玉米和大豆。以上的原因导致了每三个美国成人当中就有一人患有肥胖症。这意味着现在美国有超过1亿的人口正在面临更高的健康风险,比如 更容易患上糖尿病和心脏病。另外,截至2008年,我们每年的医疗支出已经超过了1,470亿美元!
然而,要建立全世界最大的植物数据库来解决以上的问题可不是一件简单的事情。现在世界上有超过870万种已知的植物,更不要提每种植物之下还有多种不同的分类了。
全世界最大的植物数据库可以为世界饥饿问题做些什么
根据联合国粮食及农业组织(FAO)的估计,每晚有超过10亿人都是在饥饿的状态下入睡的。我们为食用的动物提供的粮食都比提供给这些人的多。我们应该将更多的土地用于种植粮食,而不是养殖动物,这种做法可以大幅降低发展中国家购买主食的负担。
工厂化农业经营造成了大型工业化农场的垄断地位,这样会导致大规模的浪费,我们的土壤也会被磷酸甘油之类的除草剂污染,工人的收入被拉低,另外现在 很多普通的病原体都对抗生素产生了抗药性,有很大一部分的原因都是来源于农场的工业化经营。Hampton Creek的想法是建立一个数据库,让其他的公司可以从中获取世界上各种植物的信息,然后利用这些信息来鼓励农民种植一些对地球有好处的新经济作物(不仅 仅是大豆和玉米)。这样反过来也能帮助农民更好地养家糊口,提供更加健康、性价比更高的食物,同时也能带动小型农场的发展。
Hampton Creek的调研团队现在已经记录了13种植物当中的4,000棵不同的植物,希望找出比HamptonCreek现有产品拥有更好地稳定性和口感,而且 价格更低的植物特性。蒂特里克做出了这样的比喻,“我们现在不是在搅拌鸡蛋,而是将植物捣碎,找出我们需要的特性。”
Hampton Creek最出名的产品是蛋黄酱,不过它也有卖不含鸡蛋的曲奇饼。他们很快就会推出一种外观和味道都跟鸡蛋一样的豆制品。蒂特里克说如果拥有世界上最大的 植物数据库的话,他们将会推出更多不含鸡蛋的产品。他表示有一种植物现在还没有投入市场,但是它可以降低糖果的含糖量,同时还能保持糖果本来的味道。
这家公司的目标是向大众提供价格合理,同时能够改善地球的食品。“这就是我们最近进驻Dollar Tree的原因。”蒂特里克说道,“比如像我爸爸这样的人就应该买得起蛋黄酱,不用担心它的价格和是否健康。对于普通人来说,食物应该变得更加健康和便 宜,不然它们就没有任何意义了。”
西格蒙德如果建立出全世界最大的植物数据库,Hampton Creek就可以开始研究那些植物拥有他们所需的特性,可以做出更健康、更便宜,而且对动物和环境的影响更低的食品。
蒂特里克深入的解释了他们发现某些类型的加拿大黄豆拥有合适的分子质量,这就意味着这些黄豆拥有合适的稳定性,可以用于制作Hampton想要的产品。但是从目前来看,要找到更多这样的植物特性无异于大海捞针。仅仅是加拿大黄豆就有超过2,000个变种。
根据蒂特里克的说法,如果了解了这方面的知识之后,他们就可以做出更便宜、更安全、更健康的产品。而且这些信息也是一些大型食品厂商愿意花钱购买 的。虽然蒂特里克不愿意透露具体的厂商名字,但是他说Hampton Creek现在已经跟几家知名的食品品牌商讨数据库授权的事宜。
“如果现在有人要用十亿美元买下Hampton Creek,我们全公司上下都会毫不犹豫地拒绝。”蒂特里克说道。这家公司现在已经获得了由Bill Gates Foundation和Google Ventures等投资人提供的3,000万美元资金,这是一家盈利性的公司,目前处于盈利状态。他们的“Just Mayo”产品在全国的Whole Foods、Safeway、Costco和Dollar Tree等商店有售。
Dollar Tree这家商店对于蒂特里克个人来说有着最重要的意义,因为这是一家面向中等收入的美国人的商店,也是他爸爸会走进去买东西的商店。这也是他愿意将他们 的信息卖给一些大型食品厂商的原因。他想要这些产品变得随处可见,能够让人们真正吃上更好地食物,无需再站在收银台前在价格和健康之间作出选择。“我真的 很想做一些能够改变世界的事情。”这对于他和西格蒙德来说是真是一份量身定做的工作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26