食品供应链系统是指从食品原材料的生产、加工、储存、运输到最终消费的整个过程中所涉及的一系列相互关联的环节和活动。食品供应链系统的主要目的是确保食品从产地到消费者手中的安全、高效和可持续的流动。以下是食品供应链系统的一些关键组成部分：

1. 原材料生产：这是食品供应链的起点，包括种植、养殖、采集等环节，为食品生产提供原材料。

2. 加工制造：将原材料通过一定的工艺和技术加工成半成品或成品食品。

3. 储存保鲜：对食品进行妥善的储存和保鲜处理，以保证食品的质量和安全性。

4. 物流运输：将食品从生产环节运送到销售环节，包括长途运输、短途运输等。

5. 零售分销：将食品销售给消费者，包括超市、便利店、餐饮店等各种销售渠道。

6. 消费者：食品供应链的终点，即食品的最终使用者。

利用新兴技术改进现有食品供应链系统可以从以下几个方面入手：

1. 物联网（IoT）：通过在食品供应链各环节部署传感器和设备，实时监测和记录食品的温度、湿度、位置等信息，确保食品在整个供应链过程中的质量和安全。

2. 大数据：通过对食品供应链中的大量数据进行收集、分析和挖掘，为企业提供有关市场需求、供应链优化、风险预警等方面的信息，支持企业做出更明智的决策。

3. 人工智能（AI）：利用AI技术对食品供应链数据进行智能分析和预测，实现供应链的自动优化和调度，降低运营成本，提高运作效率。

4. 区块链：利用区块链技术实现食品供应链的全程追溯，确保食品的来源和安全。通过将各个供应链环节的数据记录在区块链上，实现数据的透明、不可篡改和共享。

5. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：利用VR和AR技术对食品供应链进行可视化展示，帮助企业和消费者更好地理解食品的生产、加工、运输等过程，提高消费者的信心和满意度。

6. 无人驾驶和自动化物流：利用无人驾驶技术和自动化物流设备，实现食品的自动运输和配送，降低运输成本，提高运输效率和安全性。

7. 云计算和边缘计算：通过云计算和边缘计算技术，实现食品供应链数据的集中存储和处理，提高数据处理能力，降低IT成本。

AI在食品供应链中有多个具体的运用案例，以下是一些例子：

1. 预测需求：美国零售巨头沃尔玛利用AI技术分析历史销售数据和外部因素（如天气、节假日等），预测商品需求，以便提前调整库存和运输计划，减少缺货和积压的情况。

2. 供应链优化：德国邮政敦豪集团（Deutsche Post DHL Group）与谷歌云合作，利用AI技术优化其物流网络，包括仓库布局、运输路线等方面，以降低成本和提高效率。

3. 食品安全检测：IBM与食品公司合作开发了一款名为“IBM Food Trust”的区块链平台，用于追踪食品的供应链过程，并通过AI技术分析食品的安全性和质量问题，提高食品安全水平。

4. 智能拣选：亚马逊在其仓库中使用AI技术辅助员工进行商品拣选，通过预测商品需求和优化拣选路径，提高拣选效率和准确性。

5. 自动化加工：日本的食品加工企业正在尝试使用AI和机器人技术实现食品加工过程的自动化，提高生产效率和产品质量，降低人力成本。

6. 智能客服：英国超市巨头乐购（Tesco）采用AI技术为其客户服务中心提供智能客服服务，通过语音识别和自然语言处理技术，自动回答顾客的问题，提高客服效率和满意度。