发表者：广东独特香精有限公司
上次更新： 十月 15，2025年
在快速发展的食品和饮料科学领域，人工智能 (AI) 不再是一个未来的梦想——它正在成为风味创新的关键驱动力。随着制造商寻求加快开发周期、降低成本并更准确地响应不断变化的消费者偏好，人工智能支持的方法正在成为一种高杠杆工具。本文探讨了人工智能如何重塑风味开发：其基础技术、应用、机遇、挑战和战略考虑。
以下是指导您阅读的建议结构：
人工智能在风味创造中的应用
调味品行业面临着越来越大的压力：日益挑剔的消费者、清洁标签需求、原材料成本波动、加快上市速度的需求以及更深层次的个性化。传统的风味研发——严重依赖试错、经验感官小组和增量调整——往往速度太慢且资源密集，无法跟上步伐。
人工智能提供了一种令人信服的方法来增强人类的专业知识，通过处理大量数据集、预测风味相互作用以及生成候选配方，而手动探索这些配方太耗时。事实上，最近的学术评论将人工智能描述为味觉和嗅觉研究的变革，能够更深入地了解人类如何感知味觉和嗅觉。
市场预测呼应了这种乐观情绪：“食品和饮料中的人工智能”市场预计将从2025年133.9亿美元到到 2030 年将达到 677.3 亿美元，年复合增长率 (CAGR) 约为 38.3%。在风味科学领域，人工智能与精准发酵、天然甜味剂和个性化营养一起，越来越被认为是行业思想领导力的关键趋势。
此外，调味品和消费品领域的主要参与者已经在配方管道中部署人工智能。例如，帝斯曼芬美意宣布推出首款人工智能创造的口味——一种植物性肉类类似物的轻度烤牛肉口味——通过分析成分使用和配方模式而开发。
因此，人工智能并不是纯粹的实验性的；而是纯粹的。它正在被集成到现实世界的风味开发工作流程中。
本文档是为香精/食品和饮料制造领域的研发领导者、调味师、工艺工程师和战略决策者编写的。其目标是提供人工智能在风味开发方面的权威技术概述——超越营销炒作，转向实用的架构、案例研究和采用指南。
到最后，读者应该清楚：
让我们从风味科学和数据的基础知识开始。
在深入研究人工智能之前，我们必须了解如何科学地理解口味、如何测量口味以及这些数据如何作为智能算法的输入。
食品科学中的“风味”是一种复合感知：味觉（味觉）、香气（嗅觉）和三叉感觉（质地、口感、化学刺激）的融合。味觉受体（甜、酸、咸、苦、鲜）通过味觉细胞检测可溶性化合物；嗅觉受体通过鼻后和鼻前途径检测挥发性化合物。大脑整合这些信号以及上下文线索（温度、纹理、记忆）。
调味师通常用多个轴（例如果味、青味、花香、烘烤味、脂肪味）来描述风味特征，并将分子化合物映射到这些感官描述符。在实践中，风味开发是化学空间和感官映射的优化。
要为人工智能模型提供数据，您需要高质量的数据。主要分析方法包括：
化学和感官数据的结合创建了从成分和结构到感知的映射，这是人工智能建模的基础。
在输入人工智能之前，原始测量数据必须经过清理、标准化并设计成合适的特征。一些关键步骤：
在风味人工智能应用程序中，精心设计的数据表示通常比模型选择更重要。
在风味人工智能中，常见的建模目标包括：
项目通常结合多个目标（例如，预测感官分数，然后生成高于阈值的候选混合物）。
事实上，在欧盟资助的 VIRTUOUS 项目中，机器学习模型被用来根据化学结构和理化特征来预测味道特征（例如苦味、甜味）。同样，关于味觉和嗅觉人工智能进展的文献中讨论了感官和风味建模工作。
在此基础上，我们转向支持风味创新的人工智能架构和方法。
本节概述了与风味开发相关的最先进的人工智能/机器学习技术及其优点/权衡。
这些是相对容易理解的方法，仍然可以作为构建块使用：
当数据集大小适中且可解释性很重要时，这些非常有用。
深度神经网络 (DNN) 提供更强的表达能力，尤其是在有大量数据可用时。
风味人工智能通常受益于混合方法：
超越预测，人工智能可以产生新的候选分子或混合物：
请注意，现在有多篇论文发表了用于从头设计味道肽的人工智能系统；例如塔斯特佩帕是一个人工智能框架，用于设计具有安全过滤功能的味觉肽（甜味、鲜味、盐）。
为了闭合虚拟模型和物理现实之间的循环，许多实验室集成了机器人技术、传感和自动化实验。例如，系统可能：
其中一个例子是使用计算机视觉和贝叶斯优化来优化粉末饮料的机器人系统。arXiv
该基础设施可实现快速迭代并减少人工工作量，从而创建“自动驾驶研发实验室”。
介绍完方法工具包后，我们现在看看人工智能在风味开发中的具体应用。
以下是人工智能在风味研发中增加价值的主要用例。
AI风味研发流程
最早、最直观的用例之一：使用人工智能模型（例如图嵌入、共现建模）来建议新的成分或化合物配对。
一个值得注意的例子是风味图，由索尼人工智能和韩国大学开发，通过大规模图形网络将食品成分和分子化合物联系起来。它可以根据化学关系和配方共现建议新的配对或替代品。
通过对分子图和食谱元数据进行训练，FlavorGraph 可以提出人类可能无法预见的配对，从而加速新风味组合的构思。
使用人工智能模型，您可以预测给定的化合物或混合物在感官轴（甜味、苦味等）或享乐喜好（消费者偏好）方面的评分。这样可以在台架测试之前尽早筛选出低承诺的候选者。
在欧盟的 VIRTUOUS 项目中，模型根据分子特征预测味觉（甜、苦、鲜），以估计风味潜力。与此同时，更广泛的评论表明人工智能如何通过整合传感器数据和代谢组学来改善感官预测。
一旦确定了基础候选化合物，人工智能就可以优化混合比例，同时考虑约束条件（成本、监管、过敏原、稳定性）。常见方法：
这些方法可以比手动网格搜索更快地找到不明显的最佳比率。
在现实世界的制造中，由于成本、供应链、监管或消费者需求（例如去除人造成分），成分会发生变化。人工智能可以建议替换或调整，以将目标感官特征保持在限制范围内。
例如，人工智能模型可以在成分空间中搜索与相同分子特征或感官嵌入相匹配的天然替代品。然后可以通过实验验证这些建议。一些行业博客强调人工智能是清洁标签重新制定的工具。
人工智能可以摄取消费者评论、人口统计数据、区域趋势、社交媒体提及和感官面板数据的大型数据集，以预测哪些口味会与特定细分市场产生共鸣。一些可能的任务：
例如，一家饮料制造商使用胃造影人工智能为了模拟日本千禧一代女性的口味偏好，在口味空间中绘制“空白”，并提出原始简报中没有的新口味方向（例如松树饮料）。
人工智能模型可以与“电子鼻/舌头/传感器阵列”配合使用来检测化学特征并将其映射到感官特征。实际上，这些系统在循环中模拟了人类的品尝。
最近的一篇评论描述了人工智能如何越来越多地与传感器数据集成，以模拟风味特征并增强人类感官面板。
除了纯粹的化学或感官指标之外，新兴的用例还涉及将风味发展与情感、叙事或文化线索联系起来。例如，人工智能系统被用来共同创作“浪漫面包”，这是一个基于电视节目情感线索的风味面包系列，将文本（歌词、对话）转换为成分建议。
日本另一种面向消费者的人工智能方法使用情感评分（例如爱、心碎）来绘制风味体验并生成受人工智能启发的烘焙产品。
这些方法暗示了未来，风味将承载情感叙事，而不仅仅是感官描述。
除了创新之外，人工智能还在监控风味一致性方面发挥着作用。通过传感器/光谱测量输入，模型可以通过将测量的特征与预期的曲线进行比较来检测批次之间的漂移、偏差或污染。
基于人工智能的异常检测有助于预防性地减少浪费和质量故障。
以下是真实世界的部署，说明了人工智能如何应用于风味/食品和饮料研发。
如前所述，帝斯曼芬美意宣布推出首款采用人工智能辅助工艺配制的风味：用于植物性肉类类似物的天然轻度烤牛肉风味。人工智能系统分析了现有风味配方的使用、成分共现和复合模式，以提出候选混合物，然后进行完善。
这一里程碑表明人工智能生成的口味可以从构思转变为可行的商业候选产品。
FlavorGraph 使用大规模图形嵌入方法来绘制分子化合物和食品成分、学习关系和潜在相似性。在实践中，它提出了优于成分匹配基线方法的新颖配对。
这种方法对于新风味景观的构思和探索很有价值。
一家饮料公司使用 Gastrograph AI 分析日本的竞争风味空间，并发现针对千禧一代女性的新风味机会。人工智能模型探索组合并预测市场偏好分布，从而实现更快、更自信的风味概念选择。
奥利奥和其他零食的制造商亿滋国际 (Mondelez International) 使用人工智能（与 Fourkind / Thoughtworks 合作）来加速食谱开发。人工智能工具有助于根据风味、成本、营养成分和环境影响来优化零食。因此，新产品变体和调整达到试点测试的速度比传统方法快 4-5 倍。
鲁汶大学的研究人员分析了 250 种比利时啤酒，结合化学成分（数百种气味分子）和消费者评论数据，建立了预测口味和偏好的机器学习模型。他们确定了影响风味感知的关键化合物（例如乳酸、甘油）。
这种逆向建模——将化学反应映射到感官印象——可以为有针对性的风味调整提供信息。
在学术研究中，机器人系统使用计算机视觉反馈和贝叶斯优化来优化粉末饮料参数（例如混合比、温度）。这种闭环方法显着加速了参数搜索，并展示了机器人+人工智能在风味开发中的协同作用。
调味品公司如何将人工智能实际应用到其研发流程中？以下是分阶段路线图、最佳实践和战略考虑因素。
风味实验室数据管道
通过谨慎和纪律，风味公司可以将其研发渠道从缓慢且孤立的方式转变为敏捷和数据驱动的方式。
尽管人工智能前景广阔，但它并不是灵丹妙药。以下是主要挑战以及缓解这些挑战的方法。
缓解措施：严格的数据清理、跨实验室校准、复制、增强、不确定性建模。
模型在插值方面可能表现良好，但在领域外（例如新的化学空间）冒险时会遇到困难。过度拟合是一个真正的风险。
缓解措施：正则化、对保留的“新”化合物的验证、对抗稳健性、领域适应技术。
黑盒人工智能可能会提出挑战传统智慧或看似合理的候选混合方案。如果没有透明度，调味师可能会拒绝它们。
缓解措施：包括可解释的组件、归因、人机交互审查、域护栏、安全过滤器。
由于文化惯性、担心过时或缺乏人工智能素养，研发团队可能会拒绝采用。
缓解措施：提供培训、试点成功案例、尽早让领域员工参与、强调增强而不是替代。
缓解措施：嵌入毒性过滤器、安全审查、日志记录和版本控制、明确的 IP 协议、监管监督。
部署人工智能（硬件、数据基础设施、软件开发）会产生成本。
缓解措施：从小处着手，使用云服务，与人工智能平台提供商合作，逐步扩展。
随着原材料、供应商、法规和消费者趋势的发展，风味空间也会发生变化。人工智能模型会随着时间的推移而退化。
缓解措施：持续监控、再培训、定期评估、数据管道刷新。
通过承认并积极应对这些挑战，公司可以避免陷阱并保持长期成功。
未来会发生什么？以下是人工智能和风味科学交叉的新兴前沿领域。
最近的工作描述了一个人造舌头基于氧化石墨烯膜，可以感知和“学习”液体中的味道特征，充当人工智能系统的感官前端。生活科学随着传感器技术变得更加仿生，人工智能可以更好地与实时化学检测相结合。
未来的模型可能会将视觉效果（例如颜色和纹理）、声音（例如嘎吱声）和上下文线索（温度、包装）整合到风味预测中。这可以创建整体的感官体验模型。
人们可以设想根据个人基因、肠道微生物组或生活方式特征量身定制的口味——人工智能可以为每个消费者定制口味配方。随着个性化营养与风味的融合，新的市场打开了。
研发实验室可能会变得更加自动化：人工智能提出建议，机器人进行实验，传感器反馈数据，模型在闭环中自我完善。这种自主系统加速了创新周期。
人工智能可用于采购“废物变风味”成分（副产品、升级回收材料），并优化低成本或可持续原材料的风味产量，符合绿色标准。人工智能驱动的替代和资源优化将是关键。
风味公司可以通过联合学习共享匿名嵌入或模型（不泄露专有数据），从集体化学/感官数据集中受益，同时保留知识产权。
对香料、风味剂甚至药物气味剂进行训练的模型可能会传递知识，从而实现味道、气味和生物活性化合物的跨领域创新。
这些趋势表明，人工智能驱动的风味开发不仅会增强研发，还会改变商业模式和产品体验。
调香师与人工智能协作
人工智能正在重塑风味开发，从反复试验的家庭手工业转变为数据驱动、敏捷和高杠杆的创新领域。通过整合化学、感官和消费者数据，人工智能使调味师能够更有效地探索广阔的配方空间，提出新颖的组合，在限制下进行替代，并将风味创新与个性化的消费者洞察相结合。
然而，成功需要的不仅仅是部署模型：它还需要战略调整、高质量的数据基础设施、领域监督、可解释性和迭代细化。深思熟虑地将人工智能纳入研发渠道的公司将获得竞争优势：更快的构思、更高的命中率、更少的浪费以及更深的消费者共鸣。
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