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  • 資訊 > 專家原創(chuàng) > 人工智能如何顛覆傳統(tǒng)產(chǎn)品開發(fā)流程?

    2025-07-10 來源:sjgle食品加工包裝在線
    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?dòng)各行業(yè)創(chuàng)新的實(shí)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(dòng)。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。

    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?dòng)各行業(yè)創(chuàng)新的實(shí)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(dòng)。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(jì)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(dòng)化加工、分揀與包裝等關(guān)鍵流程,推動(dòng)食品產(chǎn)業(yè)加速邁向數(shù)字化。

     

    隨著消費(fèi)者對(duì)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(shí),AI也在重塑個(gè)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(jià)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(jià)值,還需兼顧技術(shù)效率與人類專業(yè)經(jīng)驗(yàn)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(gè)子領(lǐng)域,側(cè)重于訓(xùn)練算法識(shí)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(shí)上,AI的核心邏輯如預(yù)測建模、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(jì)建模與經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)來優(yōu)化配方、提升質(zhì)量;

    ? 食品保鮮中的動(dòng)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(jì)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(jì)算能力與數(shù)據(jù)整合能力,將原有方法智能升級(jí),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(yàn),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(shí)AI還能識(shí)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(shí)又受限。而AI可整合消費(fèi)者評(píng)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(duì)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(xiǎn)。

     

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

     

    在原料采購方面,AI能夠綜合評(píng)估供應(yīng)商的質(zhì)量、價(jià)格、交付穩(wěn)定性及可持續(xù)性指標(biāo),推薦最優(yōu)選項(xiàng)。同時(shí),通過分析全球市場數(shù)據(jù)與歷史波動(dòng),AI還能預(yù)測原料短缺或物流中斷風(fēng)險(xiǎn),并建議備選供應(yīng)商與替代原料,助力企業(yè)實(shí)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(shí)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(shí)驗(yàn)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(duì)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(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品上市速度的大幅提升,同時(shí)也拓寬了研發(fā)人員的創(chuàng)新思路。

     

    2. NotCo

     

    NotCo 的 AI 平臺(tái)“Giuseppe”可模擬動(dòng)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(tái)“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(tái)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(duì)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(shí)通過分析全球趨勢和消費(fèi)者反饋,實(shí)時(shí)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(yàn)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(shí)感官驗(yàn)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(xiǎn)。

     

    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。


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