营养不良和不健康饮食正在引发一场全球健康与经济危机，每年造成数万亿美元损失。
人工智能可通过个性化营养、数据驱动的洞见和可规模化创新提供解决方案。
要取得成效，这些技术必须优先考虑伦理、可及性和可负担性，惠及所有社区。
世界正处于营养问题引发的健康与经济危机边缘。各种形式的营养不良已不再只是健康问题，而是一场影响全球的经济紧急状况。如今，超过25亿成年人超重或肥胖，而1.49亿名五岁以下儿童发育迟缓，这凸显了全球粮食系统中根深蒂固的不平等和系统性失灵。
经济负担十分沉重。全球农食系统的隐性成本每年高达12万亿美元，其中70%（8.1万亿美元）与不健康饮食和非传染性疾病（NCDs）相关。营养不足每年通过生产力损失造成至少1万亿美元的损失，而超重和肥胖还会增加另外2万亿美元的损失。到2035年，仅肥胖造成的全球经济影响预计每年将达到4.32万亿美元，相当于全球国内生产总值近3%（与新冠疫情的影响相当）。
这并非遥远的威胁，而是正在发生的挑战，削弱卫生系统和劳动力，并加重公共财政负担。要避免下一场全球健康与经济灾难，亟需采取协调一致的行动，借助营养领域人工智能等创新手段。
为什么传统方法已不足以应对？
巴西通过“家庭补助金”（Bolsa Família）等计划、孕产妇教育和扩大医疗服务，减少了儿童发育迟缓；尼泊尔的维生素A补充计划则表明传统干预措施能够取得切实进展。这些成功证明，综合政策行之有效，但也暴露出其局限。传统方法往往标准化、调整缓慢且难以推广，在如今快速变化的食品与健康格局中留下了缺口。
技术能够弥合这些缺口。例如，人工智能可根据遗传特征、生活方式和环境提供个性化营养指导，远胜于一刀切的干预措施。数字监测工具可提供实时数据，帮助更快地作出政策响应；移动平台则有助于扩大覆盖面，为最偏远社区提供教育和支持。
传统体系奠定了基础。但要应对当今营养危机的规模和紧迫性，我们必须将其与人工智能和数字创新结合起来，打造更快速、更智能、更公平的解决方案。
世界经济论坛正在采取哪些行动来改善医疗卫生系统？
健康与医疗保健中心汇聚各方领导者，共同理解全球卫生系统面临的挑战，包括可及性、公平性、韧性和准备度。
通过可信对话以及公私合作，该中心帮助合作伙伴围绕共同优先事项凝聚共识，并推动集体行动，改善健康成果。
人工智能驱动的营养领域蕴含的经济机遇
人工智能通过分析大规模数据集——包括基因组学、食物摄入和健康指标——为提供高度个性化的饮食指导、预测糖尿病和心血管疾病等慢性病风险开辟了变革性路径。在中国，例如，人工智能驱动的生活方式干预通过量身定制的实时反馈，改善了肥胖孕妇的健康行为。
其经济效益同样显著。人工智能驱动的营养市场规模从2022年的16亿美元跃升至2024年的36.6亿美元，预计到2028年将再增长近一倍，达到85.1亿美元。这一激增反映出投资增加、产品供应扩大，以及生活方式相关疾病增多带动的采用率上升。人工智能通过预防与饮食相关的疾病，既能降低长期医疗成本，又能提高劳动力生产力，为健康和全球经济带来双重收益。
创新已开始大规模涌现。三星的人工智能驱动型Food Plus应用由视觉人工智能提供支持，可识别4万种食材，并与智能家电集成，提供涵盖104个国家、支持8种语言的16万多份食谱。同样，Twin Health的数字孪生技术可提供实时、个性化的血糖调节建议，展示了人工智能如何让营养指导切实可行且高度个性化。
2025年以来，该领域已出现多项令人振奋的发展，包括：
美国数字营养治疗初创企业Fay在B轮融资中筹集5000万美元，以扩大人工智能在个性化营养领域的应用。
美国企业Bevel推出人工智能驱动的营养追踪功能，可与血糖监测仪集成，例如Libre和Dexcom设备，从而实时了解饮食的影响。
印度Fitterfly Healthtech推出Nutrition 360 Suite。这是一款前沿的API解决方案，整合了fitterfly klik（基于人工智能的照片记录）、膳食评分、fitterfly talk（基于语音的多语言记录）和人工智能饮食计划生成器。目前，Fitterfly可为超过4万种常见食物提供5项宏量营养素和50多项微量营养素数据。
克服伦理、公平和可及性障碍
人工智能在营养领域前景广阔，但若忽视公平和伦理，风险同样巨大。试想，一个主要基于欧洲饮食数据训练的人工智能模型被用于非洲或亚洲，其建议可能毫不适用，甚至有害。又如英国国家医疗服务体系（NHS）与谷歌的案例：未经适当同意便共享敏感患者数据；信任一旦失去，就很难重建。
确保价格可负担和服务可及同样刻不容缓。如果人工智能营养应用或基因检测仍然过于昂贵，或者农村地区的互联网接入持续滞后，最需要这些工具的人就会被落下。要避免这种情况，合作至关重要。各国政府、企业以及世界经济论坛等全球平台必须制定伦理标准、建立价格可负担的模式，并弥合数字鸿沟。
前进之路
营养不良和饮食相关疾病已经给全球造成每年超过8.1万亿美元的损失；若不立即采取行动，可能引发下一场全球健康危机。人工智能提供了前进之路：减少疾病、降低医疗成本并增强劳动力生产力。要实现这一潜力，解决方案必须合乎伦理、价格可负担且具有包容性。投资人工智能驱动的营养方案不仅是健康政策，也是应对迫近的全球危机的经济防御。
