人工智能重塑食品行業(yè)：從構(gòu)想到落地

近年來，人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)迅速從高科技概念演變?yōu)橥苿痈餍袠I(yè)創(chuàng)新的實用工具。從醫(yī)療、金融到制造業(yè)，這些技術(shù)正不斷顛覆傳統(tǒng)模式，使流程更加高效、精準(zhǔn)和數(shù)據(jù)驅(qū)動。作為融合了科學(xué)與藝術(shù)的產(chǎn)業(yè)，食品行業(yè)同樣也正被AI深刻改變。

據(jù) Grand View Research 數(shù)據(jù)顯示，2023年全球食品與飲料行業(yè)的AI市場規(guī)模已接近85億美元，并預(yù)計將在2024至2030年間以年均39%的速度持續(xù)增長。AI正通過提升生產(chǎn)效率、自動化加工、分揀與包裝等關(guān)鍵流程，推動食品產(chǎn)業(yè)加速邁向數(shù)字化。

隨著消費(fèi)者對食品安全、品質(zhì)和可持續(xù)性的關(guān)注不斷加深，AI在質(zhì)量控制與合規(guī)管理中的作用也愈發(fā)重要。同時，AI也在重塑個性化營銷、供應(yīng)鏈優(yōu)化與庫存管理方面展現(xiàn)出巨大潛能。然而AI在食品行中較具潛力但常被低估的價值，則體現(xiàn)在產(chǎn)品開發(fā)階段。借助AI，企業(yè)可以：

? 快速研發(fā)創(chuàng)新食品配方；

? 優(yōu)化原料選擇，兼顧成本與功能性；

? 縮短新品測試周期，更敏捷地響應(yīng)市場與消費(fèi)者偏好變化。

可以預(yù)見，AI將在未來成為食品研發(fā)不可或缺的力量。但要真正發(fā)揮其價值，還需兼顧技術(shù)效率與人類專業(yè)經(jīng)驗的融合，確保創(chuàng)新可控、安全合規(guī)。

AI與ML基礎(chǔ)：不是替代，而是增強(qiáng)

人工智能（AI）是一門廣泛的技術(shù)體系，致力于賦予機(jī)器模擬人類智能（如問題解決、決策制定）的能力。機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）則是AI的一個子領(lǐng)域，側(cè)重于訓(xùn)練算法識別模式、進(jìn)行預(yù)測，并在數(shù)據(jù)積累中持續(xù)優(yōu)化。

事實上，AI的核心邏輯如預(yù)測建模、模式識別、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，早已在食品科學(xué)中有著數(shù)十年的基礎(chǔ)。例如：

? 傳統(tǒng)食品工程廣泛使用統(tǒng)計建模與經(jīng)驗數(shù)據(jù)來優(yōu)化配方、提升質(zhì)量；

? 食品保鮮中的動力學(xué)建模用于預(yù)測微生物生長、熱處理效應(yīng)與保質(zhì)期；

? 市場端也常通過需求預(yù)測模型，結(jié)合歷史銷售數(shù)據(jù)與季節(jié)性變化，調(diào)整生產(chǎn)計劃。

而AI/ML的加入并非完全推翻這些方法，而是借助更強(qiáng)的計算能力與數(shù)據(jù)整合能力，將原有方法智能升級，提升準(zhǔn)確率、速度與適應(yīng)能力。

AI在食品研發(fā)的三大核心應(yīng)用

1. 配方開發(fā)與原料優(yōu)化

過去，開發(fā)一種新食品常需反復(fù)試驗，周期長、成本高。如今，AI可分析大量原料的相互作用、營養(yǎng)結(jié)構(gòu)與感官屬性，快速生成成千上萬種組合，預(yù)測出最優(yōu)配方，確保產(chǎn)品在口味、質(zhì)地與穩(wěn)定性方面表現(xiàn)出色。同時AI還能識別出更具功能性、成本更優(yōu)，或符合“清潔標(biāo)簽”與環(huán)保趨勢的替代原料，減少猜測，顯著縮短研發(fā)周期。

2. 感官分析與消費(fèi)者偏好預(yù)測

傳統(tǒng)感官分析依賴小規(guī)模品鑒小組，既費(fèi)時又受限。而AI可整合消費(fèi)者評論、社交數(shù)據(jù)、市場趨勢、感官反饋等海量數(shù)據(jù)，預(yù)測消費(fèi)者對產(chǎn)品風(fēng)味、口感、外觀等的感知反應(yīng)。AI還能接入電子鼻、電子舌等仿生傳感器模擬人類味覺和嗅覺，提升配方調(diào)整的科學(xué)性與效率，從而大幅降低產(chǎn)品上市失敗的風(fēng)險。

3. 原料采購優(yōu)化與供應(yīng)鏈風(fēng)險預(yù)測

在原料采購方面，AI能夠綜合評估供應(yīng)商的質(zhì)量、價格、交付穩(wěn)定性及可持續(xù)性指標(biāo)，推薦最優(yōu)選項。同時，通過分析全球市場數(shù)據(jù)與歷史波動，AI還能預(yù)測原料短缺或物流中斷風(fēng)險，并建議備選供應(yīng)商與替代原料，助力企業(yè)實現(xiàn)更穩(wěn)健的供應(yīng)鏈管理。

案例分享：AI在全球企業(yè)中的真實落地

1. McCormick & Company

2019年，McCormick與IBM研究院合作開發(fā)了一套AI系統(tǒng)，用于分析歷史風(fēng)味配方、原料組合、消費(fèi)者反饋和實驗數(shù)據(jù)。系統(tǒng)通過ML算法生成新的風(fēng)味組合建議，助力產(chǎn)品開發(fā)團(tuán)隊更快做出決策。最終該公司通過AI輔助推出了“ONE”系列調(diào)味品，實現(xiàn)了產(chǎn)品上市速度的大幅提升，同時也拓寬了研發(fā)人員的創(chuàng)新思路。

2. NotCo

NotCo 的 AI 平臺“Giuseppe”可模擬動物產(chǎn)品的口感與質(zhì)地，通過分析植物數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建產(chǎn)品，如 NotMilk、NotBurger、NotMayo。2022年，其與卡夫亨氏成立合資企業(yè)，進(jìn)一步擴(kuò)大植物基市場。如今NotCo 正將AI服務(wù)拓展至B2B領(lǐng)域，為其他食品企業(yè)提供配方開發(fā)、市場洞察與供應(yīng)鏈智能支持，影響力持續(xù)擴(kuò)大。

3. Brightseed

Brightseed 的 AI 平臺“Forager”專注于從植物中發(fā)現(xiàn)具有功能性的新型活性成分，用于開發(fā)健康導(dǎo)向的新產(chǎn)品。該平臺運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法挖掘生物數(shù)據(jù)庫，精準(zhǔn)關(guān)聯(lián)植物原料與健康功效，滿足消費(fèi)者對功能性營養(yǎng)的期待。

4. Danone

達(dá)能在乳制品研發(fā)中應(yīng)用AI“機(jī)器人胃”等仿生技術(shù)模擬人體消化過程，深入研究益生菌功效。同時通過分析全球趨勢和消費(fèi)者反饋，實時調(diào)整產(chǎn)品配方與市場策略。

最 佳路徑：AI與人類智慧的協(xié)同共生

盡管AI在產(chǎn)品開發(fā)中大放異彩，但其效能取決于多方面因素的把控：

? 數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要：AI模型必須建立在完整、多樣、無偏的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，否則預(yù)測結(jié)果可能嚴(yán)重失真。例如，若訓(xùn)練數(shù)據(jù)僅反映歐美消費(fèi)者偏好，則無法很好地適配亞洲、非洲市場；

? 人類經(jīng)驗不可替代：AI雖可預(yù)測最優(yōu)配方組合，但是否好吃仍需真實感官驗證，這依然要靠研發(fā)人員、廚師與消費(fèi)者共同判斷；

? 法規(guī)與倫理需重視：AI落地過程必須符合FDA、EFSA等機(jī)構(gòu)的法規(guī)要求，避免原料安全、標(biāo)簽準(zhǔn)確性等問題引發(fā)合規(guī)風(fēng)險。

因此，最成功的方式是采用“AI+專家協(xié)同”的混合模式，由AI提供數(shù)據(jù)支持與智能建議，而核心判斷和創(chuàng)造力仍由人類主導(dǎo)。唯有如此，企業(yè)才能真正把握AI帶來的革命性機(jī)遇。

Reference:

https://www.ift.org/news-and-publications/food-technology-magazine/issues/2025/june/columns/ingredients-how-ai-is-reshaping-product-development?token=aba3d89a-b6ac-4d5c-9f2a-c8fae76f4a85

作者簡介：

Seattle，美國食品工程碩士，Certified Food Scientist, 海外食品行業(yè)從業(yè)6年，曾供職于美國知名嬰幼兒食品企業(yè)，現(xiàn)今從事食品包裝研發(fā)工作。