7月17日至20日，2026世界人工智能大会在上海举办，本届大会以“智能伙伴 共创未来”为主题，聚焦人工智能赋能民生、助力产业发展。大会同时开设AI赋能生命健康新范式分论坛，表明人工智能已深度渗透医疗健康领域，除疾病诊疗、健康监测、风险预警外，精准营养正日益成为贴近大众日常的热门话题，由此跳出笼统的健康饮食准则，核心解答“怎样吃才更适配自身身体”。
就此，哈尔滨医科大学营养学博士王腾逸认为，传统通用膳食建议虽然具备科学参考价值，但由于个体代谢、体质差异客观存在，统一饮食方案难以适宜所有人。依托人工智能整合饮食、运动、生理指标等多维数据，正在让营养管理从普适性经验指导迈向个性化、动态化的精准新阶段。精准营养让前沿科技落地一日三餐，为全民健康管理提供全新思路。
哈尔滨医科大学营养学博士王腾逸
夯实营养精准根基
王腾逸分析指出，长期以来，“少油少盐、多吃蔬菜”“保证优质蛋白”“控制体重、加强运动”等建议深入人心。这些经验有科学依据，有助于养成好习惯。但研究不断提醒公众：人体并非按统一模式运转。同样的膳食方案，有人效果明显，有人收效甚微；同样一份主食，有人血糖平稳，有人波动较大。传统“一套方案适用所有人”的指导方式，已难完全满足现代健康管理需求。基于此，人工智能整合饮食、运动与生理指标，有望推动营养管理走向更精准、更动态、更个性的新阶段，让健康管理“更懂每一个人”。
王腾逸剖析说，为什么同样的饮食干预，结果会因人而异？答案就藏在复杂的个体差异中。年龄、生理阶段、遗传特点、生活方式、运动水平、基础疾病以及代谢能力，都会影响人体对营养的需求与反应。儿童青少年处于生长发育关键期，需要更充分的能量与营养支持；成年人更注重能量平衡、体重管理与代谢健康；老年人往往面临吸收能力下降、肌肉流失风险上升等问题，需要更重视蛋白质和关键营养素的充足供给。孕期、哺乳期、备孕阶段对叶酸、铁、钙和优质蛋白的需求也会显著变化；即便同为上班族，久坐少动者与高强度训练者，对能量密度和碳水化合物配比的要求也并不相同。
生命科学还揭示，肠道菌群等体内微环境也会直接或间接干扰营养反应：微生态组成不同，相同食物也可能产生不同效应。有人喝牛奶感觉不适，有人对高纤维饮食耐受良好却对精制主食更敏感；有人减重时低碳有效，有人则更适合均衡控能量。营养从来不是简单的“吃什么补什么”，而是食物、身体与生活方式共同作用的结果。
王腾逸认为，精准营养的核心，正是在承认这些差异的基础上，根据个人身体状况与生活特点，制定更适合自己的饮食方案。这并不意味着把吃饭变得更复杂，也不等于人人都去做昂贵检测、依赖各种营养产品，而是在科学原则指导下，让膳食结构调整更有针对性。从关注“平均人群”转向关注“个体特点”，从“千人一方”迈向“一人一策”，正是未来营养管理的重要方向。
需要提醒的是，精准不等于抛弃公共营养指南。膳食多样、能量适中、少油少盐少糖、保证蔬果和优质蛋白，依然是底线。精准营养则是在这些原则之上，把“通用建议”细化到“此刻的我”：今天运动量大不大，睡眠好不好，是否处于减重、增肌、控糖或康复阶段，最近的体重、腰围、血糖或血脂反馈如何？只有把普适原则与个体状态结合起来，才既科学又适用。
量化日常饮食摄入
王腾逸强调，要实现精准营养，首先必须把日常饮食看清楚。很多人其实说不清自己每天摄入了多少能量、蛋白质、脂肪和膳食纤维。传统饮食调查大多依赖回忆或手工记录，既容易受主观因素干扰，也难以长期坚持，结果往往只知道“应该吃得健康”，却不清楚自己究竟“哪里吃偏了”。
人工智能为膳食监测提供了更便捷的路径。王腾逸认为，基于图像识别、语音记录和数字化工具，智能饮食管理系统可望降低记录门槛。例如，用户用手机拍摄一餐食物，AI可快速识别食物种类，并结合营养数据库估算主要营养成分，帮助人们直观“看见”饮食结构：比如，长期蔬菜摄入不足，可提示增添膳食纤维；若是优质蛋白偏少，可建议适当增加鱼、蛋、奶、豆类等食物。更重要的是，AI还能结合长期数据观察饮食模式——能量是否持续偏高，营养素是否长期失衡，哪些习惯可能增大健康风险，以此帮助人们从“凭感觉调整饮食”，转向“基于数据科学管理”。
动态优化营养方案
王腾逸表示，看清饮食只是第一步。精准营养更关键之处，在于理解身体如何回应这些食物。越来越多的研究发现，同一种食物在不同人体内作用并不相同。同样摄入一定量的碳水化合物，有人餐后血糖变化较小，有人则明显升高。这种差异与个体代谢特点、身体状态、活动水平和整体生活方式密切相关。
人工智能的优势，恰好能够有效处理这种复杂关系。王腾逸认为，通过整合饮食记录、运动情况、体重变化、血糖血脂等生理指标及相关信息，AI有望从海量数据中发现内在规律，帮助预测不同饮食方式可能带来的营养效果，并给出更贴近个人状况的调整建议。例如，对需要控糖的人群，可优化主食种类、搭配方式与进餐节奏；对体重管理人群，可依据能量摄入与消耗提出更合理的结构调整；对老年人群，则重点关注蛋白质和关键营养素是否充足。这意味着，营养管理正从“制定一次方案”，转向“随身体变化持续微调”。
构筑前置健康屏障
许多慢性病并非突然降临，而是长期生活方式与代谢变化累积的结果。王腾逸评价，健康管理的未来，正从“病后治疗”更多转向“病前预防”。人工智能辅助的精准营养，有助于让管理更积极、更主动：当AI系统发现长期膳食结构不合理、运动不足或营养摄入不均衡时，可及时提醒并协助调整。这种价值贯穿全生命周期——对儿童青少年，有益于关注成长发育所需；对成年人，可辅助体重管理与代谢维护；对老年人，则有助于防范营养“欠账”、肌肉减少等棘手难题。未来，健康管理将更多延伸到家庭餐桌与日常决策之中。AI可以作为连接个人健康数据与专业健康建议的桥梁，帮助人们更早发现隐患、更科学地做出改变。
王腾逸告诫，“科技是助手，不是万能钥匙”。技术越是先进，越要保持清醒头脑。数据再丰富，也不能替代专业医疗判断；尤其对慢性病患者、特殊生理阶段人群，更应在医生和营养专业人士指导下使用相关工具进行研判。
坚守科学膳食内核
尽管AI为精准营养带来新机遇，但先进技术并不能替代或取代健康生活方式。无论工具多么智能，均衡饮食、规律运动、充足睡眠依然是维护健康的基础。王腾逸的理解是：精准营养绝非否定常识，而是让常识落地得更准、更细。对普通人而言，日常仍需坚持食物多样性，合理搭配主食、蔬菜、水果、优质蛋白和健康脂肪；适当增多全谷物、薯类等富含膳食纤维的食物；保证鱼、肉、蛋、奶、豆制品等优质蛋白来源；同时减少过量油、盐、糖的摄入。人工智能真正的价值所在，正是帮助人们更多了解自己的身体，在科学原则之上做出更适合自己的选择。
王腾逸总结指出：从经验指导，到科学评估，再到人工智能辅助决策，营养健康正进入一个新阶段。今后人们获得的，或许不再只是一张固定食谱，而是一套能随身体状态与生活目标不断调整的方案。此时，上海正以一场世界级人工智能盛会，描绘智能技术服务未来的广阔图景。精准营养提示我们：技术向上向善的意义，最终要落到普通人的生活中。从“吃得饱”到“吃得好”，再到“吃得适合自己”，从“千人一方”到“一人一策”，AI赋能的精准营养，正在展示健康管理的新可能，也让每个人更有机会拥有符合自身特点的健康未来。（衣晓峰）