人工智能如何颠覆传统产品开发流程？

人工智能重塑食品行业：从构想到落地

近年来，人工智能与机器学习迅速从高科技概念演变为推动各行业创新的实用工具。从医疗、金融到制造业，这些技术正不断颠覆传统模式，使流程更加高效、精准和数据驱动。作为融合了科学与艺术的产业，食品行业同样也正被AI深刻改变。

据 Grand View Research 数据显示，2023年全球食品与饮料行业的AI市场规模已接近85亿美元，并预计将在2024至2030年间以年均39%的速度持续增长。AI正通过提升生产效率、自动化加工、分拣与包装等关键流程，推动食品产业加速迈向数字化。

随着消费者对食品安全、品质和可持续性的关注不断加深，AI在质量控制与合规管理中的作用也愈发重要。同时，AI也在重塑个性化营销、供应链优化与库存管理方面展现出巨大潜能。然而AI在食品行中较具潜力但常被低估的价值，则体现在产品开发阶段。借助AI，企业可以：

• 快速研发创新食品配方；

• 优化原料选择，兼顾成本与功能性；

• 缩短新品测试周期，更敏捷地响应市场与消费者偏好变化。

可以预见，AI将在未来成为食品研发不可或缺的力量。但要真正发挥其价值，还需兼顾技术效率与人类专业经验的融合，确保创新可控、安全合规。

AI与ML基础：不是替代，而是增强

人工智能（AI）是一门广泛的技术体系，致力于赋予机器模拟人类智能（如问题解决、决策制定）的能力。机器学习（ML）则是AI的一个子领域，侧重于训练算法识别模式、进行预测，并在数据积累中持续优化。

事实上，AI的核心逻辑如预测建模、模式识别、数据驱动决策，早已在食品科学中有着数十年的基础。例如：

• 传统食品工程广泛使用统计建模与经验数据来优化配方、提升质量；

• 食品保鲜中的动力学建模用于预测微生物生长、热处理效应与保质期；

• 市场端也常通过需求预测模型，结合历史销售数据与季节性变化，调整生产计划。

而AI/ML的加入并非完全推翻这些方法，而是借助更强的计算能力与数据整合能力，将原有方法智能升级，提升准确率、速度与适应能力。

AI在食品研发的三大核心应用

1. 配方开发与原料优化

过去，开发一种新食品常需反复试验，周期长、成本高。如今，AI可分析大量原料的相互作用、营养结构与感官属性，快速生成成千上万种组合，预测出最优配方，确保产品在口味、质地与稳定性方面表现出色。同时AI还能识别出更具功能性、成本更优，或符合“清洁标签”与环保趋势的替代原料，减少猜测，显著缩短研发周期。

2. 感官分析与消费者偏好预测

传统感官分析依赖小规模品鉴小组，既费时又受限。而AI可整合消费者评论、社交数据、市场趋势、感官反馈等海量数据，预测消费者对产品风味、口感、外观等的感知反应。AI还能接入电子鼻、电子舌等仿生传感器模拟人类味觉和嗅觉，提升配方调整的科学性与效率，从而大幅降低产品上市失败的风险。

3. 原料采购优化与供应链风险预测

在原料采购方面，AI能够综合评估供应商的质量、价格、交付稳定性及可持续性指标，推荐最优选项。同时，通过分析全球市场数据与历史波动，AI还能预测原料短缺或物流中断风险，并建议备选供应商与替代原料，助力企业实现更稳健的供应链管理。

案例分享：AI在全球企业中的真实落地

1. McCormick & Company

2019年，McCormick与IBM研究院合作开发了一套AI系统，用于分析历史风味配方、原料组合、消费者反馈和实验数据。系统通过ML算法生成新的风味组合建议，助力产品开发团队更快做出决策。最终该公司通过AI辅助推出了“ONE”系列调味品，实现了产品上市速度的大幅提升，同时也拓宽了研发人员的创新思路。

2. NotCo

NotCo 的 AI 平台“Giuseppe”可模拟动物产品的口感与质地，通过分析植物数据库创建产品，如 NotMilk、NotBurger、NotMayo。2022年，其与卡夫亨氏成立合资企业，进一步扩大植物基市场。如今NotCo 正将AI服务拓展至B2B领域，为其他食品企业提供配方开发、市场洞察与供应链智能支持，影响力持续扩大。

3. Brightseed

Brightseed 的 AI 平台“Forager”专注于从植物中发现具有功能性的新型活性成分，用于开发健康导向的新产品。该平台运用深度学习算法挖掘生物数据库，精准关联植物原料与健康功效，满足消费者对功能性营养的期待。

4. Danone

达能在乳制品研发中应用AI“机器人胃”等仿生技术模拟人体消化过程，深入研究益生菌功效。同时通过分析全球趋势和消费者反馈，实时调整产品配方与市场策略。

最 佳路径：AI与人类智慧的协同共生

尽管AI在产品开发中大放异彩，但其效能取决于多方面因素的把控：

• 数据质量至关重要：AI模型必须建立在完整、多样、无偏的数据基础上，否则预测结果可能严重失真。例如，若训练数据仅反映欧美消费者偏好，则无法很好地适配亚洲、非洲市场；

• 人类经验不可替代：AI虽可预测最优配方组合，但是否好吃仍需真实感官验证，这依然要靠研发人员、厨师与消费者共同判断；

• 法规与伦理需重视：AI落地过程必须符合FDA、EFSA等机构的法规要求，避免原料安全、标签准确性等问题引发合规风险。

因此，最成功的方式是采用“AI+专家协同”的混合模式，由AI提供数据支持与智能建议，而核心判断和创造力仍由人类主导。唯有如此，企业才能真正把握AI带来的革命性机遇。

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

作者简介：

Seattle，美国食品工程硕士，Certified Food Scientist, 海外食品行业从业6年，曾供职于美国知名婴幼儿食品企业，现今从事食品包装研发工作。