随着人们对健康和健康饮食的关注不断增加，整个营养健康行业正经历着快速的发展，包括健康食品、膳食补充剂、生态护肤产品、健身设备器械等，其中膳食补充剂的增长更加明显。
Grand View Research发布的数据显示，2020年全球膳食补充剂市场规模约1400亿美元，预计2027年将达2460亿美元，期间复合年增长率为8.6%。该行业的增长受到多种因素驱动，包括消费者健康意识的增加，人口老龄化趋势，生活方式的改变，以及技术创新带来的新产品和服务。
技术正在以前所未有的速度推动着营养健康行业的创新和颠覆。从提取技术、发酵技术、生物利用度到人工智能AI、合成生物学、个性化营养等，营养健康领域的技术正在不断创新，以满足消费者对更个性化、更有效的营养需求。
在本文中，我们将探讨营养健康行业值得关注的部分热门技术趋势，以及这些趋势可能如何改变未来的营养健康市场消费认知和竞争格局。

这两年，营养健康行业有一个比较明显的趋势，那就是产品剂型的多元化。随着新一代消费对有趣好玩产品的需求越来越明显，软糖、营养棒、饮料、零食等更加偏向于食品饮料形态的产品更受市场欢迎。然而，从传统胶囊、片剂转向这种创新的剂型，产品配方会面临稳定性、吸收性等方面的挑战。
对于营养健康品来说，生物利用度比较重要，它指的是身体吸收和利用营养物质的能力。即使某种营养素在产品中含量很高，但如果人体无法有效地吸收利用，那么它的营养效果也会大打折扣。目前，市场上常见提高生物利用度的技术有复配、微囊化、脂质体、纳米乳化、包埋技术等等。
脂质体技术
脂质体是由脂质双层包裹的微小囊泡，可以在水溶液中悬浮，其结构类似于细胞膜，可以用来改善营养素的生物利用度和稳定性。在营养保健食品方面，脂质体技术适合一些脂溶性营养素，比如维生素、脂肪酸和某些草本提取物。
印度Aurea Biolabs公司利用Zeal Technology技术成功设计和开发出稳定形式的脂质体姜黄素粉末，更具稳定性和均匀性，保质期长且易于存储，同时生物利用度要比常规姜黄素高。与液体脂质体相比，粉末形式的更容易处理，为下游产品应用提供更加广泛的可能。

不光原料端，产品端也在广泛的应用脂质体技术，ACTINOVO推出一款脂质体辅酶Q10产品，辅酶Q10 成分封装在脂质体中能明显提高产品的吸收率。这款产品剂型为液体，比传统的胶囊和片剂生物利用度高。

微囊化技术
微囊化技术将活性成分与载体混合，并使用适当的技术将其包裹在微小的囊泡或微球中。常见的微囊化方法包括喷雾干燥、凝胶化、共沉淀等。微囊化的成分包括维生素、矿物质、植物提取物等，载体通常是生物可降解的聚合物，如明胶、淀粉、聚乳酸等。
微囊化是一种相对比较成熟的技术，大连医诺致力于研究和开发微囊化原料，目前已经从微囊技术1.0迭代到3.0时代，主要研究活性成分的人体吸收，通过壁材的精准选择、功能成分的科学配比以及技术参数的筛选优化，进一步提升活性物质的生物利用度，目前多款原料解决方案中应用微囊化技术，包括氨基酸、类胡萝卜素、功能脂质、维生素等。

精密发酵技术也称为微生物发酵，利用酵母、真菌、菌丝体和微藻作为宿主，在发酵过程中能够精确控制微生物的生长条件，来生产特定的成分，包括蛋白质、酶、脂肪、色素、香精香料、活性成分等，目前在食品、饮料、营养品、护肤品、药品等赛道都有应用。
Valuates Reports发布的市场数据显示，2021年全球精密发酵市场规模为13亿美元，预计2031年将达到 349亿美元，期间复合年增长率高达40.5%。目前，精密发酵技术受到行业许多巨头的关注，包括帝斯曼-芬美意、恒天然、联合利华、ADM等。
天然色素：
Michroma推出了一款名为Red+的新型红色着色剂，并试图用Red+成分取代石油化工来源的红色成分。这种天然红色素的生产过程涉及利用微生物，比如酵母或者细菌，通过精密发酵的方式产生红色素，成分的耐温性和pH值都相对稳定，在食品和化妆品中表现良好。目前，该公司已经获得通用磨坊旗下的风投公司Supply Change Capital的领投。
乳铁蛋白：
乳铁蛋白是牛奶中存在的一种生物活性乳蛋白，常存在供应短缺和成本过高的问题。基于此，TurtleTree公司推出的乳铁蛋白成分LF+是一种源自精密发酵的复杂功能蛋白，旨在解决目前乳铁蛋白短缺的问题，可将其扩展到婴配奶粉之外的细分赛道，包括肠道健康、运动营养、免疫健康等。
与牛奶中的乳铁蛋白相比，精密发酵技术生产的原料活性更加稳定，因为牛奶中的乳铁蛋白的生物活性和功效可能会因奶牛类型、饲料和加工条件等因素而有所不同。目前，该原料在2023年已经获得自我GRAS认证，为其市场化应用提供合规基础。

 

目前，整个行业比较看好精密发酵技术在替代动物蛋白方面的应用，许多企业都在通过该技术布局非动物来源的蛋白，比如酪蛋白、乳清蛋白、蛋清蛋白、血红素蛋白等等。

 

相比其它技术，AI人工智能在营养健康产业方面的应用更加有“针对性”，尤其是在新成分的筛选和挖掘方面。基于机器学习算法，AI可以识别大量原料中的模式和规律，从而快速筛选出具有潜在营养价值的健康原料。
此外，AI还能够预测原料在人体中的代谢途径、生物利用率以及可能存在的副作用，帮助企业更好地评估其安全性和有效性。目前，全球已经有多家企业在使用AI技术开发新成分和终端产品。
AI植物成分预测模型
韩国SEAH Bio Solution公司正在研发一种植物成分的预测模型“ NaturaPredicta”，使用人工智能和生物信息学来识别成分的功能属性，主要包括三个阶段，分别是“数据收集、基于自然语言处理（NLP）技术的功能评分、功能评分比较等。
NaturaPredicta的差异性在于其独特的数据收集和分析方法。它不依赖传统的基于分子结构的代码，而是使用源自现有批准成分的功能评分概率。这种方法简化了发现过程，加速新成分和配方的发现，并减少开发健康和功能性成分所需的时间和成本。
目前，研究团队使用这种AI模型来研究花生、生姜和姜黄素等原料，试图找出那些具有高营养潜力的原料，以及这些原料背后没有被挖掘的生物活性物质和健康声称，更多的还处在实验室研究阶段，没有真正转化到产品开发层面。
技术能否实现商业化是衡量其商业价值的维度之一，相比之下，美国Brightseed公司推出的人工智能平台Forager就更加落地和商业化。
AI挖掘更多新成分
美国Brightseed是一家专注于利用人工智能和生物技术来发现植物中的生物活性化合物，其开发的Forager智能平台利用机器学习和大数据分析技术，对植物组学数据进行处理和解析。它能够识别、分类和预测植物中的化合物，从而发现具有营养价值和生物活性的成分。
据悉，Brightseed利用工智能平台Forager发现工业大麻废弃壳中存在两种生物活性物质NCT（N-反式咖啡酰胺）和NFT（N-反式阿魏酰胺），这种成分在帮助维持健康的肠道屏障方面有一定的科学数据支撑，目前已经将其商业化，原料名称为Bio Gut Fiber。


2024年，美国Brightseed跟Manitoba Harvest联合推出一款膳食纤维产品，富含6克的膳食纤维，里面的主要成分就是Bio Gut Fiber，只需将1汤匙（约10克）与6盎司水混合，搅拌并快速饮用，该款产品的销售渠道集中在美国全食超市。
AI赋能终端产品开发
除原料端，AI智能技术在终端产品赋能方面也有应用。
智利初创公司NotCo利用人工智能算法Giuseppe开发植物基产品，该平台主要利用大数据和机器学习算法，分析各种植物的营养成分、口感特性以及配方组合，从而设计出植物基产品。Giuseppe的快速数据分析和迭代能力，加速了产品开发的过程，使得NotCo能够更快地推出新产品。
2020年，NotCo在美国推出植物基乳制品NotMilk，由卷心菜、豌豆蛋白、菠萝汁等非传统成分混合而成，创造出具有牛奶口味的独特植物基混合物，这些都基于人工智能算法Giuseppe开发，后续利用相同的技术原理开发出植物性蛋黄酱、冰激凌和汉堡等。

 

在这样一个内卷的环境下，可以看到越来越多的企业，都在加入技术创新这场浪潮中，用技术工艺撬动产品增长的第二曲线，不管原料供应商，还是终端品牌商。
随着科技创新的不断成熟，生物合成技术、精密发酵技术、人工智能技术以及其他维度的技术在营养健康方向的应用探索将会越来越广泛，越来越深，也将影响整个产业的发展。
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