• 研發環節的革新
精準原料挖掘:以往藥食同源原料篩選主要依賴古籍文獻 記載和實踐經驗,從數百種候選原料中憑經驗初步圈定具有 特定功能的藥材或食材,如依據《神農本草經》《本草綱目》中關於食材"四氣五味”歸經功效”的描述來選擇。但藥 食同源原料多為天然複合物,單一原料可能含數百種活性成分,這種篩選方式試誤成本高。
慢性病族群中,健康訴求從「預防」轉變 為「控病」,食品的功能屬性超越基礎營養範疇。未來,AI 配方將進一步成為取代傳統營養指導的關鍵科技方案。透過 Al技術實現配方的精準調控和“量體裁衣”,會讓藥食同源食 品真正深入慢病群體的日常生活。例如針對不同用藥情況、生活習慣等,AI精準調配藥食同源 產品配方,更好地輔助控制病情。

• 個性化場景的全面拓展
Al對市場端與消費端的深度了解與追踪,將實現從「人適應 產品」到「產品適配人」的徹底轉變。面對失眠、久坐、疲 勞、免疫力低下等不同細分領域裡不同人群的細分需求,AI 能夠透過廣泛的數據搜尋、組合優化,提供更為精準的原料 選擇與技術方案,實現真正意義上的「千人千方」。例如針 對不同程度失眠族群,結合其年齡、性別、工作壓力源等因 素,客製化包含酸棗仁、百合等不同配比的助眠藥食同源產 品。

• 需求的充分滿足與市場激活
傳統大健康食品產業受規模化生產邏輯限制,往往聚焦80% 人口的共通性需求,而AI憑藉著「顯微鏡式」的洞察力,能 夠精準回應那20%被長期忽視的特殊需求。如在高海拔地區 應對利尿效應導致的礦物質流失,針對老年人吞嚥困難的咀嚼吸收配方以及有情緒健康問題患者在不同階段的焦慮程度 幹預劑量等等特殊需求場景,都將成為AI配方的創新試驗場,從而激活更多細分市場。

• 產業協同創新增強
未來,AI將促進藥食同源領域上下游企業以及科研機構之間 的協同創新。原料供應商、食品生產商、研究團隊等各方透 過AI技術實現資料共享與深度合作。例如,原料供應商借助AI分析優化種植或養殖方式,為生產商提供更優質、穩定的 原料;科學研究團隊利用AI加速新原料、新配方的研究,再 與生產商合作將成果快速轉化為產品推向市場。