近年來，全球食品產業面臨前所未有的挑戰。極端氣候影響農作物產量與品質，地緣政治與貿易摩擦持續干擾原料供應，通膨則推高食品生產成本。在消費者要求價格合理、兼顧美味與永續的情況下，傳統食品研發模式正面臨越來越大的壓力。
作為全球最大的農業與食品企業之一，成立超過 150 年的企業掌握全球糧食、農產品加工、食品原料與供應鏈網的 Cargill 近年積極將 AI 導入產品開發流程，希望透過資料驅動的方式加速創新，同時提升供應鏈韌性與市場應變能力。Cargill 研發資深總監 Renee Boerefijn 表示：「當前的競爭重點已經不是誰最快推出產品，而是誰能更快學習、更有效降低風險，並在複雜環境下維持穩定成長。」
以 AI 模擬成分組合，大幅縮減實體測試成本
Cargill 的做法是將 AI 與數位工具全面嵌入產品開發流程，涵蓋早期消費者洞察、概念發想、成分配方設計、量產規模化以及工廠營運等環節。
Cargill 特別強調感官科學與 AI 的結合。該公司透過獨家的「Heartbeat 感官智慧計畫（Heartbeat Sensory Intelligence Program）」，整合大規模消費者數據、專家評測小組以及產品配方模型，建立可預測消費者偏好的分析系統。這套機制能在產品正式上市之前，預測消費者對風味、口感與整體體驗的接受程度，協助研發團隊提前篩選最具潛力的方案。
過去食品研發往往需要進行大量實體測試，透過反覆試做與消費者調查尋找最佳配方。如今，AI 模型可先模擬不同成分組合可能產生的效果，讓研發人員在進入實驗室之前便掌握方向。這不僅降低實體測試次數，也縮短配方調整與產品優化所需的時間，讓新品開發流程更加有效率。
拒絕研發「無法量產」的空殼新品！AI 幫忙鎖定黃金配方
除了改善產品研發效率，AI 也被用來處理食品產業最棘手的問題之一：供應鏈不確定性。
食品業長期受到原料價格波動影響，近年氣候異常更進一步增加農產品供給風險。當研發團隊設計新產品時，即使配方表現優異，也可能因原料供應不足、成本過高或永續性考量而無法落地。因此，Cargill 將供應鏈與研發資料整合至同一套分析框架中。
透過 AI 模型，研發團隊能在產品開發初期即同步評估原料採購條件、市場價格變化與環境衝擊。例如某項原料未來可能因乾旱導致產量下降，或國際市場價格出現大幅波動，系統便能提前反映相關風險。團隊可及早調整配方策略，避免投入大量時間開發最終無法量產的產品。
這種做法讓產品設計不再只考量風味與功能，同時兼顧成本結構、供應穩定度與永續目標。對食品企業而言，能夠在研發早期預測這些變數，有助於提高產品上市成功率，也能降低後續供應鏈中斷帶來的衝擊。
Cargill 的實踐顯示，當消費者需求、供應鏈變化與永續壓力同時發生時，企業若能將感官科學、市場數據與供應鏈資訊整合進同一套 AI 決策系統，就有機會更快找到兼顧市場需求、成本控制與供應穩定性的解決方案，建立更具韌性的食品創新模式。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《AgFunderNews》、《food ingredients》 ，首圖來源：Unsplash
（責任編輯：廖紹伶）
