在当下，全民养生已然成为一种风尚，大健康食品行业也随之蓬勃发展。据测算，2025年中国大健康产业规模预计将达到17.4万亿。然而，这片市场早已从蓝海变为红海，甚至紫海。老品牌增长乏力，新锐品牌虽借助直播带货与社群热度能迅速蹿红，但也容易因供应链断裂、产品同质化和渠道封杀等问题，快速退出市场。
▲图源：网络 在大健康赛道中，药食同源功能性食品这一细分领域备受瞩目，其市场规模虽然逐年增长，但是开发方面依然面临诸多挑战。中医药理论体系虽然成熟，但高度依赖经验，传统研发靠“试错法”，不仅周期漫长，成本也极为高昂。而且，由于对药食同源物质微观层面的分子机制及效应原理认知不足，难以精准量化功能成分与健康效应间的因果关系，致使产品功效难以得到科学验证，市场信任度受限，整个行业陷入“经验依赖性强、标准化程度低、创新效率不足”的困局。在此背景下，AI技术的出现为药食同源领域带来了新的曙光，成为行业突破困局、实现创新发展的关键助力。 从研发到营销 AI全程入场药食同源领域
目前，AI技术已深入药食同源领域的研发、生产、质量控制和供应链等各个环节，在诸多重点领域改变着行业的运行规则。 01 研发环节的革新 □ 精准原料挖掘：以往药食同源原料筛选主要依赖古籍文献记载和实践经验，从数百种候选原料中凭经验初步圈定具有特定功能的药材或食材，如依据《神农本草经》《本草纲目》中关于食材“四气五味”“归经功效”的描述来选择。但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，这种筛选方式试错成本高。 如今，AI利用大数据技术，能对全球范围内海量的医学文献、营养研究报告等数据进行深度挖掘和分析。比如研发针对糖尿病患者的药食同源产品时，AI能精准筛选出具有潜在降糖功能的原料，像桑叶、苦瓜等，并清晰呈现这些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。 □ 成分组合优化：配方设计遵循中医药“君臣佐使”的配伍原则，但该原则的微观作用机制长期处于“黑箱”状态，无法量化单一成分作用效果，且药食同源配方原料多，成分间相互作用复杂，传统研发只能靠大量尝试。现在，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，构建虚拟配方模型。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，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，进而设计出更优化的配方。例如对于经典的“山楂+荷叶”降脂配方，AI能给出每种原料最佳配比范围，还可根据不同人群需求调整配方。 □ 配方验证升级：因药食同源原料批次差异、标准化不一，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效果波动大。AI通过建立质量预测模型，可对这些问题进行有效评估和预测。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。此外，AI还能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，对莲花清瘟胶囊抗新冠病毒的核心成分及分子机制的分析。 02 市场分析与营销层面 AI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，助力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。例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。 走向何方？ AI 驱动下的药食同源领域 01 慢性病管理的精准化深化 在糖尿病、高血压等慢病群体中，健康诉求从“预防”向“控病”转变，食品的功能属性超越基础营养范畴。未来，AI配方将进一步成为替代传统营养指导的关键科技方案。通过AI技术实现配方的精准调控和“量体裁衣”，会让药食同源食品真正深入慢病群体的日常生活。比如针对不同糖尿病患者的血糖波动情况、用药情况、生活习惯等，AI精准调配药食同源产品配方，更好地辅助控制病情。 02 个性化场景的全面拓展 AI对市场端与消费端的深度了解和追踪，将实现从“人适应产品”到“产品适配人”的彻底转变。面对失眠、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，提供更为精准的原料选择与技术方案，实现真正意义上的“千人千方”。比如针对不同程度失眠人群，结合其年龄、性别、工作压力源等因素，定制包含酸枣仁、百合等不同配比的助眠药食同源产品。 03 长尾需求的充分满足与市场激活 传统大健康食品工业受规模化生产逻辑限制，往往聚焦80%人群的共性需求，而AI凭借“显微镜式”的洞察力，能够精准响应那20%被长期忽视的特殊需求。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场景，都将成为AI配方的创新试验场，从而激活更多细分市场。 04 产业协同创新增强 未来，AI将促进药食同源领域上下游企业以及科研机构之间的协同创新。原料供应商、食品生产商、科研团队等各方通过AI技术实现数据共享与深度合作。例如，原料供应商借助AI分析优化种植或养殖方式，为生产商提供更优质、稳定的原料；科研团队利用AI加速新原料、新配方的研究，再与生产商合作将成果快速转化为产品推向市场。 总结 药食同源行业在当前激烈的市场竞争和自身发展瓶颈下，拥抱AI技术势在必行。目前，AI已在研发、市场分析等多方面为行业带来显著变革，诸多企业借助AI取得了良好成效。展望未来，AI将在慢性病管理、个性化场景、长尾需求等领域持续发力，推动药食同源行业朝着精准化、个性化、细分化方向深入发展，进一步激活市场潜力，创造更多价值。 但同时，行业也需应对AI应用过程中的数据安全、技术标准、市场监管等挑战，通过政府、企业和科研机构等多方的共同努力，充分发挥“药食同源+AI”的优势，为人们提供更优质、个性化的健康食品和服务，助力大健康产业迈向新高度，实现“健康中国”的宏伟目标。
