行业痛点
营养要素覆盖和精确性不足
多数系统仅聚焦能量与三大常量营养素，缺乏对维生素、矿物质、膳食纤维等微量营养素的系统管理，难以形成科学的全营养规划。
AI解决方案
构建涵盖宏/微量营养素的知识图谱与评估标准，提供平衡、可量化的全营养摄入建议，并结合体质与疾病风险进行动态调整。
缺乏个性化与交互能力
模板化方案难以覆盖老年、慢病、运动等不同人群需求，且缺少与检测数据、饮食习惯与偏好的联动，无法实时反馈与迭代优化。
AI解决方案
通过多目标优化与对话式交互引擎，基于个体画像与健康数据持续迭代个性化方案，在目标与可行性之间取得动态平衡。
数据质量与可信度不足
食材与菜品数据来源不透明、缺失与不一致普遍，缺乏可追溯机制，难以满足医疗与健康管理场景的可信与审计要求。
AI解决方案
建立来源可追溯的数据治理体系与版本化数据库，引入多源交叉校验与置信度评估，确保数据可验证、可审计、可更新。
营养指导资源匮乏
营养师供给不足，传统平台难以基于专业营养学原理提供高质量的个体化方案，往往停留在打卡与经验性建议层面。
AI解决方案
引入营养学规则引擎与专家共创的大模型，提供可解释、可执行的个体化饮食方案，实现“一人一策”的专业级指导。
创新挑战与解决方案
挑战一：NP-hard 多目标寻优
膳食规划是多目标约束优化问题（宏/微量、热量、疾病、偏好、预算），解空间呈指数级增长。
解决方法
- 基于LLM缩小优化求解空间
- 帕累托最优框架筛选多目标最优解集
- 实现“营养合规 + 个性化约束 + 可执行性”平衡
挑战二：知识体系不可靠
网络素材鱼龙混杂，数据不全且缺乏溯源，难以支撑医疗/健康管理价值。
解决方法
- 面向事实的结构化 RAG 数据管线
- 来源可追溯与可解释证据链
- 提升推荐可信度，适配高信任场景
挑战三：缺乏权威数据与本土背书
国际或网络数据难以落地中国国情，个性化缺少权威支撑。
解决方法
- 以中国农业大学营养数据库为核心
- 自研营养垂类微调大模型
- 支持本土化饮食推荐与地域/季节适配
技术优势
多目标最优求解引擎
LLM + 帕累托最优多目标优化，兼顾营养合规、个性化约束与可执行性，复杂解空间快速收敛。
结构化RAG与可追溯知识库
数据来源可追溯、证据链可解释，支持审计与验证，满足医疗、养老、保险等高信任场景。
本土权威数据与垂直微调
以中国农业大学营养数据库为核心，自研营养垂类微调大模型，支持地域/季节适配的本土化推荐。
未来展望
我们将持续创新，推动AI技术在营养领域的应用，为用户提供更智能、更个性化的营养服务，让健康管理更简单、更高效。
智能升级
持续优化大模型算法，提升服务精准度，让健康管理更科学
- 大模型优化
- 个性化推荐算法升级
- 实时数据分析增强
服务扩展
拓展更多营养相关服务领域，让健康管理更全面
- 营养健康社区建设
- 专业营养师在线咨询
- 健康数据追踪分析
生态建设
构建完整的营养健康生态系统，让健康管理更便捷
- 智能硬件设备接入
- 健康数据互通共享
- 多场景服务整合