AI等新技术如何落地具体的应用场景？

大健康食品行业的快速变革很好地回答了这一问题：目前，AI技术已经深入到该行业研发、生产、质量控制和供应链各环节中，尤其是在一些重点领域等领域悄然改变着整个行业的运行规则。

例如，一直以来，在药食同源功能性食品开发领域，受制于两大核心挑战：一方面，中医药尽管在临床实践中积累了成熟的理论体系，但高度依赖经验，研发过程主要依靠“试错法”，周期漫长且成本高昂；另一方面，由于药食同源物质在微观层面的分子机制及效应原理认知不足，难以精准实现量化功能成分与健康效应间的因果关系，导致产品功效难以科学验证，市场信任度受限。

这些问题使得药食同源行业陷入“经验依赖性强、标准化程度低、创新效率不足”的困局。

AI技术的突破性发展，为行业打开了新的可能性，其强大的能力有望重塑药食同源功能性食品开发格局，尤其在配方设计等关键环节展现出巨大潜力。

AI不仅缩短研发链条，更赋予功能性食品“科学可解释”的创新基因，为药食同源产业跨越经验依赖、迈向标准化开发按下加速键。

药食同源功能性食品的传统研发模式一般包括原料筛选、配方设计、配方验证等几个阶段。

药食同源原料的筛选，是研发的起点，也是行业的第一道门槛。传统方法高度依赖古籍文献记载和实践经验，例如《神农本草经》《本草纲目》中关于食材“四气五味”“归经功效”的描述。研发人员需从数百种候选原料中，根据经验初步圈定具有特定功能的药材或食材，如枸杞补肝、山药健脾等。

这种筛选方式试错成本较高。药食同源原料多为天然复合物，单一原料可能含数百种活性成分（如黄酮、多糖、生物碱等）。筛选过程中，研发团队常需对数十种原料进行反复配伍试验，通过煎煮提取、动物实验验证初步效果。这一过程不仅耗费大量时间和资金，更可能因经验误判导致优质原料被遗漏。

配方设计是药食同源功能性食品研发的核心环节，需遵循中医药“君臣佐使”的配伍原则，即通过主药（君）、辅药（臣）、调和药（佐使）的协同实现“增效减毒”。例如，经典降脂配方“山楂+荷叶”中，山楂为君消食化积，荷叶为臣利湿降浊。

但“君臣佐使”的微观作用机制长期处于“黑箱”状态，无法量化单一成分的具体作用效果，而是追求协同效应。然而，药食同源配方往往包含4-10种原料，成分间可能产生协同、拮抗或中和作用，这些都需要花费较长时间佐证。

最后，配方验证是决定产品能否落地的关键环节。但是由于药食同源原料批次差异、标准化不一等因素，且成分含量受产地、采收季节、加工方式影响显著，同一配方在不同验证阶段可能出现更多的效果波动。

药食同源功能性食品的传统开发模式，始终在“经验”“成本”“科学化”之间艰难平衡，形成了一个不可能三角。

AI 的介入，有望为药食同源功能性食品研发带来了全新的范式。它借助强大的数据处理和算法模型，打破了传统研发的 “不可能三角”，让从经验驱动迈向数据科学驱动成为现实。

精准原料挖掘

在原料筛选环节，AI可以利用大数据技术对海量的文献、研究数据以及临床案例进行深度挖掘和分析。

例如，要研发针对糖尿病患者的药食同源产品，AI 能从全球范围内的医学文献、营养研究报告等数据里，精准筛选出具有潜在降糖功能的原料，像桑叶、苦瓜等常见原料中各类活性成分的含量、作用机制以及它们之间的相互关系，AI 也能清晰呈现。

成分组合优化

进入配方设计阶段，AI 的优势更加明显。借助机器学习算法，AI 可以模拟药食同源原料成分之间的相互作用，构建虚拟的配方模型。它不再依赖模糊的经验判断，而是通过对大量实验数据和临床反馈的学习，精准预测不同配方组合可能产生的效果。

AI 可以理解 “君臣佐使” 背后的潜在规律，分析每种原料在不同剂量下对整体配方功效的影响，用于解释中药范畴的“同病异治”和“异病同治”的分子机理，从而设计出更优化的配方。

以前传统配方设计靠研发人员一点点尝试，像经典的 “山楂 + 荷叶” 降脂配方，虽知道协同有效，但不清楚具体成分作用占比。现在 AI 通过对大量类似配方数据学习，能给出每种原料最佳配比范围，还能根据不同人群需求调整配方。

功效预测与验证

在配方验证环节，AI 也发挥着重要作用。通过建立质量预测模型，AI 可以对药食同源原料的批次差异、标准化问题进行有效评估和预测。它能够分析原料产地、采收季节、加工方式等因素对成分含量和产品功效的影响，并提前给出调整建议。

AI还可以整合中药网络药理学用以解释中药干预疾病的作用机理。如在防治新冠期间，许多中药经方被用在了一线救治中，包括清肺解毒汤，双黄连口服液，莲花清瘟胶囊等，一些学者根据网络药理学结果显示莲花清瘟胶囊抗新冠病毒的核心成分，从 一定程度上解释了其抗新冠病毒的分子机制。

市场精准分析

除了上述这些，AI 还能助力企业进行市场分析与精准营销。通过分析消费者的购买记录、健康需求、线上搜索关键词等多源数据，AI 可以帮助企业了解不同消费群体对药食同源产品的偏好和潜在需求。比如发现年轻上班族更倾向于方便携带、口感好的即食型药食同源产品，像人参软糖、枸杞坚果棒等；而中老年人则更关注产品功效和安全性。企业根据 AI 分析结果，开发针对性产品，并制定个性化营销策略，将产品精准推送给目标客户群体，提高市场占有率。

AI 驱动的配方研发，不仅提高了药食同源功能性食品的研发效率，降低了成本，还使得产品更加科学、精准、有效。

AI在药食同源领域的应用并非纸上谈兵，其价值已在多个关键环节得到验证。同时，在健康消费升级与个性化需求的双重驱动下，AI配方技术正在重塑大健康食品产业。

从慢性病管理到老龄化营养，从母婴定制到运动营养细分赛道，消费者对“精准有效”的功能诉求已超越基础营养补充，AI技术的发展也正当其时。

慢性病管理的精准预防

在糖尿病、高血压等慢病群体中，AI配方正成为替代传统营养指导的科技方案。在这一领域中，健康诉求从“预防”转向“控病”，食品的功能属性正在超越基础营养范畴。这种转变倒逼产品跳出“低糖低脂”等关键词的泛保健范围，而是更加明确、可信赖的功效化说明。而通过AI技术实现配方的精准调控和“量体裁衣”是未来相关企业的竞争壁垒，有望让药食同源食品真正走入慢病群体的日常活动。

个性化场景的“千人千方”

AI配方的进阶能力则体现在场景化适配能力。AI 对于市场端与消费端的了解和追踪将“人适应产品”的传统逻辑扭转为“产品适配人”的供给模式。

同时，面对如失眠、久坐、疲劳、免疫力低下等不同细分领域里不同人群的细分需求，AI 能够通过广泛的数据搜索、组合优化，选择恰当的原料与技术提供给消费者健康生活的解决方案。这不仅是简单的成分加减，而是对消费者生活轨迹分析后的“千人千方”，或将成为药食同源食品破圈的关键。

长尾需求的高效触达

在主流场景之外，AI配方技术正以“显微镜式”的洞察力，激活那些曾被忽视的细分市场。

传统大健康食品工业特别是药食同源市场，受限于规模化生产逻辑，往往优先满足80%人群的共性需求，而剩余20%的特殊需求长期处于供给盲区。

AI对于被长期忽视的大量需求有精准响应的技术基础，如在高海拔地区应对利尿效应导致的矿物质流失，针对老年人吞咽困难的咀嚼吸收配方以及有情绪健康问题患者在不同阶段的焦虑程度干预剂量等等特殊需求，成为AI配方的创新试验场。

AI对“隐形刚需”的高效捕捉能力，或许是万亿级大健康市场裂变出更多高价值赛道的重要基石。

总之，AI技术的落地，正在将药食同源行业从“经验试错”推向“数据驱动”的新阶段。通过慢性病管理的精准调控、个性化场景的动态适配、长尾需求的高效响应，AI不仅解决了传统研发效率低、成本高、标准化难的痛点，更打开了“科学验证”的突破口。

尽管AI配方技术在大健康食品领域展现出强大势能，但是在药食同源物质研究中, AI 技术同样面临多重技术挑战和局限性, 中医药数据往往存在不一致性和不完整性, 这可能影响模型训练的准确性。此外, AI 模型的复杂性及其“黑箱”性质使其可解释性不足, 而临床应用需要全面理解模型的决策机制以确保安全性和有效性,。因此, 提升数据质量和增强模型解释能力是未来中医药 AI 应用的关键方向。

不过，伴随着AI技术的发展，药食同源食品的珍贵价值和商业化路径已然清晰，在未来的发展中, 随着 AI 技术的不断进步, 可以预见药食同源赛道将在大健康食品行业发挥更大的作用。

*参考资料：《基于网络药理学的抗焦虑抑郁药食同源配方筛选及功能评价》赵志恒；《人工智能技术在中药药理学中的研究进展》张楠

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