人工智慧(AI)浪潮不僅推動科技股飆漲，這股趨勢也正悄悄改變傳統食品產業的運作模式。從調味品巨頭到日用消費品大廠，企業正利用 AI 技術加速產品研發、優化包裝設計，並試圖預測消費者的口味偏好。然而，儘管科技能大幅提升效率，食品科學家強調，在涉及主觀味覺體驗時，人類的感官判斷依然無法被取代。

食品巨頭導入 AI 縮短兩成研發時間，味好美與聯合利華利用數據優化產品風味！

全球香料與調味品領導廠商 **味好美(MKC)** 早已將人工智慧應用於風味開發近十年，該公司表示透過 AI 識別具潛力的風味組合，並篩選值得進行實體測試的創意，平均能將產品開發時間縮短 20% 至 25%。這項技術讓這家擁有 Frank's RedHot 和 Old Bay 等知名品牌的企業，能更快速地回應市場需求。

消費品巨擘 **聯合利華(UL)** 同樣將 AI 深度整合至食品研發部門。其系統能在數秒內數位化測試數千種配方，大幅減少實體試驗的需求。以旗下的康寶（Knorr）為例，一款名為 Fast & Flavourful Paste 的產品，其開發時間僅需傳統流程的一半。

此外，AI 的應用不僅止於食材配方。**聯合利華(UL)** 也利用 AI 模擬產品在 Hellmann's 擠壓瓶中的流動表現，這項技術協助公司節省了數個月的實驗室測試時間。早在 2017 年，後來併入 DeepMind 的 Google Brain 團隊就曾利用 AI 協助開發「完美」的巧克力餅乾配方，顯示科技巨頭 **Alphabet(GOOGL)** 涉足此領域的潛力。

食品科技市場規模將破五百億美元，新創公司面臨缺乏獨家配方數據的挑戰

隨著數據驅動的產品開發與自動化需求上升，產業分析師預估，全球食品飲料人工智慧市場規模將從 2025 年的約 100 億美元，成長至 2030 年超過 500 億美元。這股商機吸引了 Zucca、Journey Foods、NielsenIQ 和 AKA Foods 等新創公司投入，試圖透過「虛擬感官」平台預測消費者喜好。

然而，食品科學顧問 Brian Chau 指出，許多新創公司的 AI 平台仍處於數據收集階段。雖然這些公司承諾能降低新品發布失敗的風險，但缺乏來自大型食品製造商的內部配方數據（Proprietary Data），使得模型難以精準預測。相比之下，擁有海量歷史配方與製造數據的大型企業，在 AI 競賽中顯得更具優勢。

事實上，並非所有科技巨頭都看好此領域的短期發展。曾與 **味好美(MKC)** 合作開發 AI 專案的 **IBM(IBM)**，其發言人已表示公司目前不再積極關注以 Chef Watson 為代表的食品 AI 領域。這顯示出雖然市場潛力巨大，但技術落實與商業化過程仍充滿挑戰。

生物學複雜度成 AI 模擬最大障礙，人類感官體驗仍是決定產品成敗的關鍵

儘管運算能力大幅提升，但生物學的複雜性仍是 AI 難以跨越的鴻溝。加州大學戴維斯分校感官科學教授 Julien Delarue 指出，試圖預測人類如何感知複雜的風味混合物極其困難，因為每個人受遺傳、文化和個人經驗影響，對同一種化合物的感知截然不同。「平均消費者」的概念在感官科學中並不存在。

因此，AI 目前主要定位為「輔助工具」而非「替代品」。AKA Foods 創辦人 David Sack 強調，AI 能協助科學家篩選出最有潛力的配方路徑，減少測試次數，但最終仍需人類定義成功標準並進行實際品嚐。人類的創造力與判斷力，依然是食品研發的核心。

在健康、永續與成本控制等多重限制下，AI 賦予了研發人員處理複雜數據的能力，提升了營運效率。然而，**聯合利華(UL)** 與 **味好美(MKC)** 等企業皆重申，當終端消費者是人類時，決定產品是否美味的關鍵，永遠掌握在人類的味蕾手中。

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