2016年DeepMind开发的AlphaGo击败了世界围棋冠军李世石以来，人工智能逐渐进入大众视野并应用于各类工作场景，关于人工智能的讨论热度也一直持续至今。尤其是自从2022年美国人工智能研究实验室OpenAI推出人工智能技术驱动的自然语言处理工具ChatGPT以来，人工智能更是成为吸引了各界的目光。那么AI除了深度应用于人机对话和语言处理外，未来会在营养等人体健康相关的应用领域诞生新的突破吗？对精准营养的赋能，或许就是这里面重要的方面。
“精准营养”（Precision Nutrition）的概念源于“精准医学”（Precision Medicine）的理念，强调根据个体的遗传信息、生理特征、生活方式和外因来定制营养建议和饮食计划。这一概念的核心在于认识到不同个体对食物和营养素的需求和反应存在一定的差异，因此就需要个性化的营养解决方案来优化健康和预防疾病。根据2016年国际营养遗传学/营养基因组学学会（ISNN）的定义，“精准营养”被划分为简单的分层营养（Stratified Nutrition）、个性化营养（Personalized Nutrition）以及定向基因型指导的营养（Directed Genotype-Guided Nutrition）三个层面。2017年荷兰应用科学研究院（TNO）的科学家指出“个性化营养是基于个体健康状态和目标，针对特定生物学需求而量身定做的膳食建议，侧重于临床和生物学方面的营养实践”。2019年美国营养协会（ANA）将“精准营养”定义为“一个根据个体特征制定营养策略，以预防、控制和治疗疾病以及优化健康的领域”。2022年澳大利亚迪肯大学体育活动与营养研究所凯瑟琳·利文斯通（Katherine M.Livingston）等人将个性化营养将定义为一种使用遗传、宏基因组、生理、表型、营养和其他相关信息为每个人设计量身定制的营养建议和支持的方法。
中国正处于快速的社会经济转型期，工业化、城镇化和人口老龄化的加速发展带来了一系列公共卫生挑战，尤其是在慢性病的预防和管理方面。推动精准营养的研究和应用，通过个性化的营养干预来预防和控制慢性病，成为了社会的迫切需要。精准营养作为一种新兴的科学领域，提供了一种新的视角和方法，它通过考虑个体的遗传背景、生理状态、生活方式和外因，为个体提供量身定制的营养和饮食建议。近年来，通过结合多组学、可穿戴设备、生物信息学、人工智能等多种新技术和新理念，有潜力为个体提供多位动态的膳食推荐，从而更有效地实现健康促进和疾病防治，“精准营养”的研究和转化也成为国内外营养科学和相关领域的前沿和热点。
2016年美国营养研究路线图发布之后，美国国立卫生研究院（National Institutes of Health，NIH）成立了营养研究工作小组（Nutrition Research Task Force，NRTF），负责制定未来十年的NIH营养研究战略计划。2018年11月，NIH营养研究战略性计划（草案）发布，征求公众意见。美国当地时间2020年5月27日，《美国国立卫生研究院2020-2030年营养研究战略计划》（2020–2030 Strategic Plan for NIH Nutrition Research）正式出台。NIH希望能够通过这一战略性的科学指导方针，从根本上改变营养科学研究。该计划设置了四个战略目标及其分目标，并正式提出了“精准营养”战略愿景。四个战略目标如下：
通过与生物信息学、神经生物学和基因组学等其他研究领域的综合联系，奠定营养科学基础研究和方法研究的坚实基础。
阐明特定饮食模式如何以不同方式影响个人、团体和人群的健康结果，从而确定有效的策略，形成和维持有利于最佳健康的营养相关行为。
2) 确定基于食物（food-based）的饮食模式反应中个体差异的机制
3) 确定基于时间（time-based）的饮食模式对健康的益处及其机制
3、确定营养在整个生命周期中的作用——我们吃什么能促进整个生命周期的健康？
更好地了解营养需求和饮食行为随时间的变化，重点放在三个研究非常不充分的时间窗口上：怀孕阶段、婴儿期和幼儿期、老龄阶段。
扩大对营养在疾病中作用的认识。这项研究将为开发能够改善健康的“医用食物”（Food as Medicine）和医学营养疗法提供证据。
1) 确定药物、疾病状态和营养之间的相互作用，优化临床护理和检测诊断策略，改善临床结果
在欧盟，个性化营养（Personalized Nutrition）作为一种新兴的健康管理方法，目前尚未受到特定的法规或指令的直接监管。然而，这并不代表个性化营养产品或服务完全不受监管。相反，它们可能受到一系列现有法规的约束，这些法规可能涉及数据保护、消费者保护、健康声明、食品标签和广告等多个角度。2016年，欧盟委员会举办了一个关于“智能个性化营养”(SPN)的研讨会，并得出结论，有必要“为SPN建立一个法律和道德框架，并促进其国际协调，应包括数据共享框架、隐私法、信息法和食品立法。”
关于个性化营养，除了适用于提供个性化营养服务和一般消费者保护的方法的欧盟法律之外，与收集个性化营养数据和开发食品相关的风险也受现行欧盟法律的约束。《通用数据保护条例》（GDPR），要求对个人数据的处理进行严格管理，保护消费者的隐私权。如果个性化营养服务涉及医疗设施（如用于检测生物标志物的设备），则一定要遵守相关的医疗设施法规。如果个性化营养产品或服务的开发涉及临床试验，一定要遵循欧盟的临床试验法规。涉及食品上的健康声明和营养标签的使用，要求这些声明必须基于科学证据，并且不得误导消费者。
例如，提供个性化营养在大多数情况下要使用设备，例如用于收集血液样本或口腔细胞拭子的工具。在营养个性化中使用的一些设备和技术将符合医疗设施的资格，因此将受欧盟法律的约束。目前，欧盟正处于新的医疗器械指令之间的过渡阶段，之前的指令已于2017年4月被两个新法规取代。这两项新法规本应在2020年5月(医疗器械)和2022年5月(体外诊断设备)的过渡期后适用，然而，由于新冠危机，这一计划推迟了一年。新的《医疗器械条例》包括将疾病预测作为医疗目的，因此意味着用于个性化营养服务的工具如果用于预测一个人的疾病易感性，则将受到立法的保护。
世界卫生组织（World Health Organization, WHO）于2016年发布了两项关于微量营养素粉作为孕妇、婴幼儿、儿童的亚人群食品的使用点强化的指南，分别为《指南：使用多种微量营养素粉作为孕妇食品的使用点强化》以及《指南：使用多种微量营养素粉作为婴儿、6~23个月的幼儿以及2~12岁的儿童食品的使用点强化》，此两项指南也可视为精准营养食品相关指南。国际食品法典委员会（Codex Alimentarius Commission, CAC）此前颁布了一系列针对特殊的身体或生理状况的特殊膳食用食品相关的标准，也可视为与精准营养食品有关标准。国外的一些协学会/团体也发布了一些精准营养食品相关的指南，例如美国农业部（USDA）老年营养研究中心于2008年发表了70岁以上老年人适用的《美国老年人膳食指南金字塔》，澳大利亚国家卫生与医学研究委员会于2012年发布了《婴儿喂养指南》等。
在中国，《“健康中国2030”规划纲要》和《国民营养计划（2017-2030年）》的印发，标志着国民营养和健康正式提升至国家战略层面。2016年，国务院印发《“健康中国2030”规划纲要》，全方面推进健康中国建设，将提高国民健康水平提升到了国家战略层面，纲要指出要遵循预防为主、防治结合的科学发展原则。2017年6月出台的《“十三五”食品科学技术创新专项规划》指出，积极地推进公众营养健康的全面改善，慢慢地加强健康食品精准制造技术水平与开发能力，并将精准营养食品制造理论与关键技术作为推进食品产业科技发展的颠覆性技术之一。同年,国务院发布《国民营养计划(2017-2030年)》，提出注重现代科技和新发展理念对营养工作的引领和推动，加快农业、食品加工业和餐饮业向营养型转化，促进产业升级和营养健康工作的创新发展，以及实现科技引领下的精准智慧营养行动，形成营养健康工作的全新格局。
我国已正式成立中国营养保健食品协会精准营养专业委员会，旨在联合企业精准营养研发、产业力量，针对中国人群的营养代谢特征和基因型特征，围绕中国人群慢性疾病的营养代谢机制、营养危险因素及遗传危险因素、慢性疾病的早期预测以及营养干预等重大科学问题，开展研究探讨，推动一系列具有前瞻性的基础研究与应用转化。目标从精准营养入手实现零级预防干预，达到促进健康、预防和控制疾病，解决行业痛点，节省国家医疗资源，为实现“健康中国”助力，为中国精准营养领域走在国际前列奋斗。
在全国精准营养大会（深圳）上，中国营养保健食品协会适时颁布了《中国营养保健食品协会精准营养计划（试行）》，旨在明确科学目标和产业高质量发展痛点与难点，逐步推动中国及全球“科学、精准、智慧”营养事业的深层次的持续创新发展，指导产业合作升级，从而更科学、严谨、有效地造福广大人民群众健康。
在学术领域，美欧等地在近几年已投入或计划投入大量资金和项目以培养精准营养研究人员。美国国立卫生研究院（NIH）在2021年宣布了一项顶级规模的“精准营养（Precision Nutrition）”研究，这项研究将耗资1.56亿美元，周期为5年，目的是通过收集1万名美国参与者的持续血糖水平、人体肠道微生物等数据，以此来研究个体如何“加工”食品。
NIH的这项“精准健康营养”（Nutrition for Precision Health）是该机构一项庞大的基因组学和健康研究项目，计划有100万名参与者。参与这项营养研究的近1万名参与者将佩戴各种监测器来跟踪身体活动、血糖等，并记录他们吃什么，以及食用特定的餐食并进行临床测试。1500名参与者还将在家里或诊所遵循三种不同的饮食上的习惯，接着进行同样的测试。500到1000名参与者将在一个临床中心住上三周，接受严控的饮食。研究将收集大量的数据，然后AI研究人员将使用收集到的数据创建模型，预测个人最佳饮食。
在美国国立卫生研究院（NIH）和投资者、企业等多方的推动下，美国诸多高校和研究机构近年纷纷成立专门的精准营养研究中心。例如康奈尔大学在获得NIH的项目资助后，于2022年成立了精准营养与健康中心，该中心旨在利用最新技术引领新时代的营养研究，确保康奈尔大学在精准营养和健康指导方面发挥领导作用，以促进美国和全球的医疗保健，并且该中心在2023年获得了琼·克莱因·雅各布斯(Joan Klein Jacobs)和欧文·m·雅各布斯(Irwin M. Jacobs)夫妇的1000万美元支持，欧文·雅各布斯是美国Linkabit和高通（Qualcomm）公司创始人之一。NIH资助的机构还包括西北大学、芝加哥大学、伊利诺伊理工学院、伊利诺伊大学、芝加哥大学和拉什大学在内合作成立的伊利诺伊精确营养研究联盟，这也是NIH在美国全国资助的六个临床中心之一。
其他高校研究例如美国加州大学戴维斯分校健康中心的精确营养研究项目，使用饮食干预和营养教育来针对不一样患者群体的慢性疾病，根据每个人的需要量身定做饮食和营养干预措施，采取基于精确医学的方法来改善患者的健康；芝加哥大学人口与精准健康研究所(IPPH) 整合基因组学、生物信息学、信息技术和数据科学的发展，在广泛的人口健康研究视角下预防疾病和促进健康，同时解决芝加哥及别的地方的健康差异，相关研究人员已经从数千名研究参与者那里收集了开发完成NIH合作项目算法所需的许多关键信息，并在数据集上增加营养研究，以确保营养算法可服务于芝加哥患者群体和社区。
2023年，欧盟的“地平线欧洲”（Horizon Europe）研究与创新计划为精准营养的研究提供了丰厚的资助，例如在欧洲创新委员会(EIC)启动的“2023年探路者挑战”（Pathfinder Challenges for 2023）项目中，为五个挑战领域共提供1.635亿欧元资金，以帮助验证突破性技术的科学基础，其中一个领域便是精准营养。欧洲创新理事会(EIC)是欧盟委员会确定和支持突破性技术和重大创新的主要工具，这些技术和创新具有扩大国际规模和成为市场领导者的潜力。“EIC探路者挑战”使多学科研究团队能够开发支撑突破性技术的科学基础，采用此路线以支持未来技术的早期开发直至概念验证。
在欧盟研究与创新计划的推动下，欧洲各大高校和研究机构近年来也纷纷成立精准营养研究部门或开展相关研究项目。例如，地平线欧洲和玛丽居里行动基金项目（Horizon Europe and Marie Curie Actions）开发了新的方式来进行培训的博士研究人员和博士后研究员，通过Nutriome网络组织了一项精准营养研究的独家计划，以培养10名积极进取的博士研究员。在此计划中，博士研究员们将接受个性化营养领域数据驱动研究方面的培训，学习管理和解释来自饮食干预的大型复杂数据集。Nutriome网络包括来自8个不同欧洲国家的9个学术机构和6个工业合作伙伴。入选该网络的10名博士研究员中，每一位都将获得一个由三名来自大学和工业界的导师组成的团队。研究学院的课程分为两个主要部分：培训阶段和项目阶段。首先，博士研究人员将获得共享、使用和整合大型复杂数据集的跨学科技能和知识。他们将负责协调、实施和分析一项新的个性化膳食研究中的数据，并将学习开发可用于定制饮食建议的算法，以纳入研究。最后，研究人员一定在行业合作伙伴那里接受为期3个月的专业培训。该计划的参与机构包括奥斯陆大学(挪威)、波兰科学院动物繁殖与食品研究所(波兰)、马斯特里赫特大学(荷兰)、德国癌症研究中心(德国)、哥本哈根大学(丹麦)、瓦赫宁根大学与研究中心(荷兰)、奥卢大学(芬兰)、查尔姆斯理工大学(瑞典)、都柏林大学学院(爱尔兰)。
另外，伦敦国王学院（KCL）营养科学系的相关研究者通过“PREDICT”项目对英国和美国超过3000人的食物代谢反应进行了遗传、代谢、宏基因组和饮食依赖影响的评估，这项研究旨在处于个性化营养发展的前沿，为整合新技术、公民科学和人工智能的大规模远程营养研究的设计和实施开辟新的道路。伦敦帝国理工学院（IC）转化营养与食品研究中心将“智能食品设计、工程与监控”列为四大研究主题之一，其愿景是通过结合分子、医学、工程、商业和经济方法，为包括精准营养的研究领域提供解决方案，物理学家、化学家和工程师们努力了解食物的微观结构，以便更好地了解食物是如何消化的，并建立相关模型，以便改善营养成分或增强风味、质地和口感。同时智能监测设备和个性化营养将在不久的将来问世，这可能会更好地了解人体对食物的反应，并让个性化营养真正得到使用。该团队的目标是通过提供创新的食品解决方案，促进更健康的营养，同时提高食品体验，为社会带来积极影响。英国格拉斯哥大学也在计划打造综合健康中心，在格拉斯哥河滨创新区内，健康创新中心（Health Innovation Hub）的建设已经启动，预计将于2025年夏季竣工，这个健康中心将成为格拉斯哥大学精准医学生活实验室的所在地，该计划的愿景是通过精准医疗的创新发展及其在医疗保健领域的应用为NHS节省开支，改善健康结果，推动戈文、格拉斯哥、整个苏格兰及别的地方的经济发展。
中国研究机构在精准营养领域也已建立相关项目开展研究，例如中国营养学会基础营养学分会主任、中国科学院上海营养与健康研究所研究员林旭在2020中国精准营养峰会（上海）上介绍，目前中科院已启动战略先导专项“多维大数据驱动的中国人群精准健康研究”。该课题将通过整合提炼能精确评估营养和预测疾病的多组学新指标，建立“内稳态指数”体系；同时运用多种前沿技术和理念，以及先进的计算分析方法，建立基于代谢内稳态的精准营养健康评估、预测和干预体系。
清华大学智能产业研究院聂再清教授带领的DAIR Lab（AIR大数据智能实验室）专注如何更好地利用多维度健康数据，融合营养健康知识进行“数据驱动的个性化营养健康管理”，DAIR Lab针对营养健康知识图谱提出了DAIR-Health个性化营养健康管理技术框架，包含“营养健康知识挖掘”、“针对营养健康场景的检索增强预训练模型”以及“面向营养健康管理的可解释个性化推荐”核心模块。复旦大学和上海本地企业在2023年共同建立了“营养与退行性疾病研究校企联合实验室”（以下简称“联合实验室”），该联合实验室旨在推动营养科学与健康中国的发展，关切特医食品（一般指特殊医学用途配方食品）及“药食同源”（许多食物即药物，它们之间并无绝对的分界线）理念的研究。浙江大学公共卫生学院与中国疾病预防控制中心营养与健康所共同合作成立了“AI与营养大数据研究中心”，隶属于浙江大学健康医疗大数据国家研究院，是AI与营养健康交叉研究中心，该中心联合浙江省智能预防医学重点实验室和浙江大学医疗大数据应用技术国家工程实验室，结合流行病学、生命组学、临床表型等跨尺度多模态大数据，深度辨析膳食营养大数据，挖掘影响中国居民健康情况的营养相关因素和作用通路；研发人机高度协同、泛在化和数字化的主动健康干预技术，采用智能化手段提升营养膳食、科学运动等健康行为的干预效能；针对各类健康生活场景，开发健康生活处方智能生成系统和干预反馈机器人系统。除以上研究机构外，还有许多高校如西湖大学、中国农业大学、首都医科大学等各大生命科学、农业食品或医学类高校均有研究人员已开展在精准营养领域的相关研究工作。
精准营养的膳食干预策略需要衡量个体对营养素的需求和对食物营养素的利用能力，从而建立科学合理的营养方案。要实现精准营养，通常要分为三个步骤：
通过精确的检测技术，包括基因组测序、分子标记物、血液指标测试、组织水平营养状态的监测，对每个人的遗传代谢、生理状态、生活方式等指标进行精准化衡量。可穿戴设备、便携灵敏的检验测试仪器、图形语音识别等新技术的研发，可收集一切与个体体征相关的数据信息，并建立个性化的“健康营养数字档案”。
通过云计算、大数据的应用开发等技术方法，对搜集到的数据结合现代营养组学进行系统分析、应用算法开发、建立评价标准模型，将人体的健康营养数据转化成为“营养代谢数字模型”。
在“营养代谢数字模型”基础上，结合每个人的饮食上的习惯等，制定个体化的营养干预方案，包括功能食品和膳食补充剂等，以实现精准营养的干预手段。
在商业领域，已有众多公司参与布局精准营养，并且个性化营养行业作为新型的细分赛道正孵化出大量的初创企业，它们凭借技术、服务等优势抢占传统大健康行业的市场占有率。根据由汤臣倍健营养健康研究院、中国科学院上海营养与健康研究所与中国营养保健食品协会研发专业委员会等联合发布的《精准营养白皮书》，按照基础平台与实施路径的难易程度，精准营养的科研与转化可分为ABC三个类型：
从产品定制方式再分类，企业则可分为四类：问卷型、终端型、检测型与综合型企业，例如：
目前定制营养的基本流程是收集数据、分析数据、提供解决方案。对于消费者来说，不同方案的体验差异大多数表现在于品牌的数据收集技术与可提供的产品。智能设备可为定制营养提供更为客观准确的数据，如能够记录每日饮水量的智能水杯、记录每日运动量及心率的智能穿戴设备、记录体重、体脂化的智能体脂秤等。
可穿戴设备利用蓝牙、互联网等技术为寻求改善营养和健康情况的消费的人提供了一系列产品。例如澳大利亚墨尔本Nutromics公司推出了全球首款个性化营养可穿戴设备智能贴片，据称可经过测量饮食中的生物标记物，帮助用户管理Ⅱ型糖尿病等；佐治亚理工学院的研究人员也设计了一款可监测盐的超薄的口腔内穿戴设备，通过蓝牙向App报告每日盐摄入量，进行监控和记录；马萨诸塞州塔夫茨大学的研究人员也开发了一款牙贴，跟踪葡萄糖、盐和酒精的摄入量，并将营养数据传输给选定的设备。另外，很多食品企业通过结合便携灵敏的检验测试仪器提供个性化定制，以指导消费者的饮食。比如，雀巢已经开展的“雀巢健康大使”计划，可将DNA和血液测试与Instagram类组件相结合，为用户推荐特殊配方的补充剂。用户发送食物照片，并在人工智能（AI）的帮助下，就能获得推荐的符合自身营养的茶或冰沙的处方胶囊；百事佳得乐提出每个运动员都是独特的，每个人出汗的方式都不一样。因此，佳得乐推出一款个性化定制的运动补水产品，其使用带有智能芯片的皮肤贴片，专业级Gx“智能”瓶测量和跟踪运动员的水分（包括汗水），以提供适当的水分和营养。
大数据技术和智能设备的普及，让定制营养慢慢的变成为一种大多数消费的人都能支付得起的营养新趋势。不过有必要注意一下的是，本身就为了提供更好体验的定制营养，在体验上仍有缺陷——许多品牌没能打造闭环的消费体验。也就是说，消费的人在买产品后，不能直接地感受到自己身体情况的变化，当不确定营养补充剂是否有效，消费者可能就不会买第二次了。以目前最常见的问卷定制为例，这一近乎零成本的数据采集方式极大地降低了定制营养行业的准入门槛，最大限度地压低成本，让产品的价格更具竞争力。然而对于消费者来说，调查问卷只能得到主观反馈，而非客观指标，并不能得到身体信息的准确数据，因此人们有很大的可能性产生“定制营养是智商税”的声音，这对需要长期运营的品牌来说是十分危险的。考虑到尿检、菌群检测等生物定制方案的高成本，定制营养品牌与智能设备品牌的合作，成为了着迷的选择，且智能设备在中国已经具有相当的普及率。当智能设备源源不断地提供较为准确的身体数据，个性化营养品牌就能在这一些数据的基础之上提供量身定制的营养方案。更重要的是，这一些数据不仅是定制方案的理由，也能成为使用方案后的结果，恰好弥补了问卷方案缺失反馈的缺点，从而打造“产品-使用-结果-确信产品有效”的闭环产品体验。
近年来，公众对于健康、安全的需求持续增长。根据尼尔森的调查数据，80%的消费者表示在疫情过后将持续关注健康饮食，其中75%和60%的消费者分别表示未来将加大运动锻炼支出、增加定期体检支出。国民意识开始逐渐由“被动治疗”转变为“主动预防”。精准营养借助多组学、深度表型分析、可穿戴设备、生物信息学、人工智能等多种新技术和新理念对不同个体提供量身定制的膳食和生活方式干预和指导，能更有效地促进健康和疾病防控。
据市场研究公司MarketsandMarkets的研究报告，全球个性化营养市场规模预计会由2020年的82亿美元增长到2025年的164亿美元，预测期内复合年增长率为15%。根据地理区域划分，北美地区将主导个性化营养产业市场，而随着城市化的进程以及消费者健康意识和可支配收入的增长，亚太地区预计将会以最快的速度增长。2020年疫情导致的民众疾病预防意识增强和网络技术的加快速度进行发展，预计会大大加速精准营养市场规模的增长。
虽然综合精准营养的机会是巨大的，但仍需要仔细考虑开发和实施此类方法的挑战，例如以下几方面：
精准营养作为一个新兴领域，是最具代表性的需跨学科努力的融合生物医学科学之一，其面临的挑战之一是新概念、新标志物、新方法、新技术。因而，该领域的发展需要科研院所、大学和疾病预防控制中心、医院、农业和食品科学等多部门多单位协同，营养科学、流行病学、遗传学和代谢组学等多组学研究、生物信息学、社会学等多领域跨学科的交叉合作，从而为组学研究和大数据分析提供较为可靠的平台和支撑。另一方面，也要实现从基础到应用的实质性转化，包括：流行病学、营养科学、生物统计学、计算机科学等多层次大数据信息技术的整合运用；标准化的中国人营养健康评估体系(个体遗传和表观遗传、营养生活方式、代谢表型和生物标记物等营养健康状态评估模型、疾病预警模型和干预方案)和相关软件开发；营养代谢生物标记检测的新方法和试剂盒等的研发；对应的个体健康信息存储系统和云服务，远程营养咨询，以及通过移动终端 APP、社交网站等工具进行宣传教育、互动和管理系统。
目前精准营养领域的基础研究和实施中面临着许多难题：例如，较难获得可靠且可重复的检测结果；组学检测费的成本比较高；实验设计、多维数据分析和整合所面临的方法学问题；用于预测疾病及个体对膳食营养干预差异应答的可靠的和可扩展的用于临床的生物标志物还比较匮乏；代谢组学和微生物组学等技术的敏感性和特异性仍然欠缺等问题。
在精准营养领域，大规模数据收集分析能够在一定程度上帮助制定更精准、个性化的膳食建议。例如，通过采集个体的血液、粪便样品，以检测血糖等临床指标及肠道微生物组等多组学数据，并使用调查问卷、移动可穿戴设备等形式收集食物、锻炼以及睡眠等数据。通过机器学习对大数据做多元化的分析并建立预测模型，可以精准预测志愿者餐后血糖情况。此外，根据该模型可为每位志愿者制订更精准的膳食计划，并且比传统膳食建议能更有效地控制志愿者的餐后血糖水平。这些研究提示机器算法的规模生产也成为了可能，但有关技术仍有待进一步发展。
从建立精准数据库的角度来看，企业要收集大量数据接着进行数据分析。目前阶段，个人健康影响因素是复杂而多样的，因为对基因解读、对遗传变异、对环境影响因素的了解还很少，所以收集到的数据有几率存在一定局限性，导致做出的预测不具有科学性。目前部分数据分析和解读依然依靠人工评估或监控，而解读人员的专业化程度不同决定了分析结果的差异。并且，目前的检验测试的数据多是单一参数的解读，而缺少复合参数的相互作用。
从大数据的市场应用分析来看，健康管理领域合理且有效地利用大数据分析可同时为供给侧与消费端节省大量的开支。而且我国国民健康意识渗透率与发达国家尤其是美国市场相比还有很大的差距，市场未来的潜力巨大。据 IDC 统计数据，到 2025 年AI应用的市场总值将达到 1270 亿美元，其中健康医疗行业将占市场规模的 1/5。
目前精准营养领域仍旧难以实现产品合规化，供应链适配以及服务标准化，研发到商用(从实验室到市场应用)也还有一定距离。因为目前部分企业与科研机构对于精准营养的认识存在一定差别，所以未来在精准营养的共识上，全体行业、监管层、专家、协会与企业都需要达成最优解；在建立共识的基础上，全体行业也需一同推动产品法规以及行业标准的制定。有了完善的标准及法规之后，整个行业将会获得更加良性的发展。随着更多科研成果的发表和应用端的发展，未来精准营养行业也需要逐渐建立起相应的企标、团标、行标、国标以及ISO标准等。
从目前的产业趋势来看，市场碎片化开始走向科研转化与产业、产业与产业间的融合产业巨头加快战略布局与收购兼并和打造产业上下游战略联盟。从几家产业巨头的战略布局来看，在资产剥离与收购间取得平衡、积极地对现有产品组合来管理，形成产业闭环或生态圈，是其推动增长和创造价值的重要方式。从精准营养领域的整体发展来看，单个科研端或应用端的力量略显薄弱，传统的相关企业或科研组织需要战略联盟以及协同合作，实现产学研合作、上下游数据共享、开展联合研究课题、建立共享的信息基础设施库，一同推动精准营养方法学、标志物以及数据的标准化。
目前市场上慢慢的变多的个性化营养公司获得了大量消费者的健康数据，而使用这一些数据的方法却并不透明。在WEF’s的市场调研中，有36%的消费者表示他们并不愿意把自己的医疗信息、生活方式、基因信息以及家族病史等健康数据透露给企业。瑞银分析师查尔斯·伊顿认为，如果消费者不愿意与别人分享他们的健康信息，数据隐私将成为个性化营养发展的一大障碍。大数据时代下，精准营养落地的前提一定是保护好用户的数据隐私。在保护用户数据隐私的同时，建立平台、合法合规且适度的数据共享也可促进行业整体协同创新，构建有活力的商业生态。
还应考虑实施精确营养的伦理和法律问题，除了在使用精确营养技术和测试时保护消费者的隐私，同样重要的是要认识到，个性化的方法可能只有一小部分人能够正常的使用，这可能会扩大人群的健康差距。我们绝不能忽视通过有效的政策、法规和其他以人群为基础的方法来改善更广泛的食品与营养环境，并通过这一些方法让健康营养的食品成为人类的共同选择。
一方面，由于各种各样的挑战，精确营养领域还没有准备好进入黄金时期，例如缺乏设计良好的临床试验、显示一致的结果、需要昂贵的技术来收集和研究个人的基因数据、肠道微生物群以及对食物摄入的反应等。诸如此类的饮食干预措施需要高质量的有效性与一致性证据，然后才能建议将其与针对特定疾病的常规干预措施一起使用，甚至取代传统方法；个体对特定饮食的代谢反应的临床试验结果也有几率存在差异，而这取决于使用的测试类型，这反过来又可能会引起所提供的个性化营养建议的变化；由于初期需要整个营养团队参与，初级保健医生、注册营养师和其他与个人直接互动的提供者需要接受相关精准营养的教育；尽管私营公司已开始向公众提供基因和微生物组测试以定制饮食，但仍需要对这些测试的有效性与准确性进行更多的研究。这些精准营养进入黄金发展时期前所面临的挑战，无疑会大幅度的增加其商业化应用的时间与金钱成本。
另一方面，传统食品加工往往具有规模效应，即尽可能低成本地大量生产同一种产品，但是定制营养个性化和多样化无疑提高了生产所带来的成本。如何在不同方案之间进行平衡，以求最大限度保证定制营养产品的功效和可接受的成本，是摆在所有商业品牌面前的难题。
未来，随技术进步，智能设备、尿检、菌群检测、基因检测和人工智能等技术将会拥有更强大的功能和更低的成本。随市场的进一步成熟，也将更加有助于对定制营养干预后效果的反馈和持续改进，以打造一个长期、可持续还可以吸引消费的人复购的商业模式。
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李海龙，英国伯明翰大学食品安全硕士，上海市科学学研究所科技与社会研究室实习生。文章观点不代表主办机构立场。
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