营养健康产业的四大特征是：来源于天然、提升于科技、支撑于教育、成就于健康！
1月22日，据中国证券报报道，从产业周期的角度看，AI终端、AI应用、“AI+”或是未来诞生牛股的方向。绩优基金经理展望2025年，共识是AI板块的投资机会有望在此前基础上更进一步。
随着科技的飞速发展，大数据和人工智能（AI）正在深刻改变各个行业的面貌，营养健康领域也不例外。在行业竞争日益激烈的情况下，领先企业已经进入“科技驱动”的新时代，数字赋能成为企业脱颖而出的重要途径。
庶正康讯认为，营养健康产业走向成熟必经历三个阶段，从神秘化、到生活化、再到科学化。现在是生活化阶段的开端，营养健康科技逐渐融入到日常消费当中，使生活化阶段走向纵深。接下来将是科学化阶段，营养科学将与生物工程、临床医学、人工智能等等前沿科技高度融合，派生出基于“精准营养”理论指导下的个性化解决方案，为克服人类健康问题提供一条更安全更有效的科学路径，从而使营养健康产业蜕变为健康产业的主力军。
2024年，我们就曾报道过中国疾病预防控制中心营养与健康所的宫伟彦等人发表了一篇题为《“大数据+人工智能”在营养健康领域的应用研究》的研究，通过文献资料法和信息研究法，深入分析了大数据和人工智能在营养健康领域的应用现状及其面临的挑战。
再读这篇文章，仍然可以帮助为我们观察、思考和讨论这一领域的未来。
营养健康行业正加速与大数据、人工智能等前沿技术融合。这种融合不仅提升了行业的科学性和精准性，还为个性化健康管理提供了可能。研究指出，大数据和人工智能技术在营养健康领域的应用已涵盖膳食营养评估、疾病预测与管理、食物识别与成分分析、健康指导等多个环节。
大数据与人工智能带来的七大改变：
01、食物营养数据多维管理
大数据和人工智能技术能够高效整合食物成分数据，实现食物特征（如主要成分、特性、风味等）提取和多维度管理。这种数据管理方式不仅可以为个性化饮食推荐提供科学依据，还能改善居民营养不足、营养过剩及营养相关性疾病的问题。
02、营养调查和评估数字化
传统营养调查方法存在效率低、依从性差等问题。大数据和人工智能技术通过图像识别、传感器等手段，实现了食物图像识别、能量估算和食品质量检测等功能，极大提高了膳食调查的准确性和效率。例如，基于深度学习的食物图像识别技术已取得显著进展，识别准确率不断提升。
03、营养素水平智能预测
大数据和人工智能可以基于人群数据和机器学习算法，预测个体的营养素水平（如维生素D、硒等）。这种技术能够为个性化营养干预提供科学依据，帮助预防和改善营养缺乏相关疾病。
04、营养相关疾病精准预测
大数据和人工智能能够分析大量的医疗数据和疾病风险因素，建立疾病预测模型，实现对慢性病（如肥胖、糖尿病、高血压等）的早期预测和干预。这种精准预测有助于实现早诊断、早治疗，提升疾病管理效率。
05、智慧餐饮与智能炒菜
大数据和人工智能技术正在推动餐饮行业的智慧化转型。例如，智慧点餐系统可以根据消费者的健康状况提供营养建议，智能炒菜机器人则能够实现精准烹饪，保留更多营养成分，提升生活品质。
06、营养健康教育与传播
借助手机APP、微信小程序等数字化工具，营养健康知识可以通过游戏、视频、动画等形式进行传播，提升公众的健康意识。大数据和人工智能技术能够为营养教育提供更丰富的内容和更个性化的体验。
07、营养健康管理与干预
大数据和人工智能能够整合多维度的营养健康数据，结合遗传学、表观遗传学和组学研究，为个体提供精准的营养干预方案。这种个性化健康管理方式能够更好地满足不同人群的健康需求，提升营养干预的效果。
文章认为，大数据（BD）与人工智能（AI）如何赋能营养健康，已成为当前研究的热点。目前，我国凭借在循证研究、大数据挖掘、人工智能等领域的技术进步和基础优势，结合多组学、可穿戴设备、生物信息学等前沿技术，正在加速构建个体化营养精准评价体系。通过精准评估个体营养状况并动态调整干预措施，我们有望更有效地预防和管理慢性疾病，推动全民健康目标的实现。
参考文献：
宫伟彦，丁彩翠，袁帆，刘爱玲. “大数据+人工智能”在营养健康领域的应用研究[J/OL]. 中国食物与营养. https://doi.org/10.19870/j.cnki.11-3716/ts.20240301.001
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