营养产业整体市场概况
市场需求趋势与痛点
在我们对营养产业数字创新这一话题进行深入探讨之前，先来对营养产业市场需求做一些了解，尤其是市场需求现状、趋势与核心痛点，而当下的创新尝试最终都是为了满足这些需求、解决各种痛点。
营养摄入帮助解决多种健康需求
对健康生活的追求导致人们对改善营养摄入产生更多需求。人们健康生活依赖三大支持：合理营养摄入；适当规律运动；良好休息睡眠。当代人健康生活意识的不断提升，使得对如何吃得健康营养也有了更多追求。
营养摄入方案可一定程度帮助解决多种健康问题，这里有几个类型。如图所示：改善人体机能降低患病风险（微量元素平衡、体重控制、提高免疫力）；辅助治疗控制各类慢性疾病（糖尿病、心血管疾病、精神疾病、慢性炎症、骨质疏松、其他代谢问题）；满足不同生理阶段人群健康需要（婴幼儿、青少年、孕产妇、更年期、中老年）；满足特殊职业健康需要（运动员、脑力工作者、商务人士、有害工种、吸烟人群、熬夜人群……）。
在日常饮食中，要想吃得健康，首先人们通过食物成分搭配及量上的控制，来令餐食更有利于健康；此外，通过选择额外服用营养补充剂等保健品来弥补日常餐食中较为缺失的营养成分。
整个营养消费步骤循环中都存在痛点
人们对营养摄入的需求有一个核心特点，那就是因个体差异不同，每个人所需要的营养成分与计量有很大差别。从了解个体营养需求开始，消费者获取健康营养产品的步骤可简单理解为：1、确定个体需求；2、确保正确摄入；3、评估效果、循环管理。
而就当下中国现状，营养健康知识鸿沟巨大，专业营养师服务的普及率在中国尚非常低；食物成分含量缺乏透明度；人们对营养产品及销售渠道缺乏信任；缺少满足个性化需求的营养产品；健康营养餐食长期坚持难；对营养品效果如何也缺乏有效的评估途径。这些都是目前营养产业消费市场的需求痛点，在后面关于营养产业数字创新场景的讨论中会再进一步对照需求痛点进行分析。
营养消费需求的三大趋势
根据以上市场痛点与既往的消费者报告与相关观察，蛋壳研究院列出了营养产业消费的几个趋势。
1. 消费者期望营养管理发挥更多医疗作用
许多时候食物不再仅仅是食物，根据尼尔森的调查，全球消费者中有接近80%称他们会通过选择摄入合适的食物以预防疾病或针对解决某些健康问题，例如肥胖问题、糖尿病、高血压、高血脂这些常见健康问题。这里要介绍一下关于医学营养治疗这一概念。
医学营养治疗（MNT，Medical nutrition therapy ）是根据疾病的病理，病人的心理及生理基本特点，给以恰当的营养素，藉以增强机体抵抗力，促进组织修复，减低器官负担。调整营养素的供给量，以配合临床的需要，早日恢复功能；节制或定量控制营养素的摄入，以纠正因代谢失常而产生的矛盾。
以癌症为例，根据美国癌症资料中心的数据：80~90%的癌症患者都有不同程度的营养不良症状。20~40%的癌症患者可能死于营养不良或关联因素。从图中可以看到营养管理对癌症患者不良症状有许多改善作用。
医学营养治疗不再仅用于院内
在医院中医疗营养是病人综合治疗的一个组成部分。饮食治疗与药物、手术、理疗及其它专门疗法具有同等重要性。合理的饮食不但可以改善病人的一般状况，促进疾病的治愈及健康的恢复，而且有时本身就是一种积极的治疗因素。在慢性病管理方面，医学营养也有重要作用，通过为患者提供定制的饮食方案来控制病情，通常需要专业的营养师根据患者既往病史、临床检查、机能检查及既往饮食结构等信息来指定治疗方案，例如糖尿病、心血管积累、骨质疏松、免疫系统问题，也包括精神疾病、肿瘤治疗等等。
我们可以将医学营养分为医院内的短期治疗行为，和院外较为长期的康复与慢病治疗行为。
兴起的医学营养产品新品类
医学营养治疗领域跟随患者自管理行为、在家护理行为的增加，以及康复管理等领域的发展，正在逐渐被普通消费者患者所认识，相对专业的营养方案正在从医院内向医院外延伸。以针对特定疾病为核心的营养产品正在成为新的营养食品类型。
2. 消费者要求更好的自我掌控
长久以来，一般消费者在更健康的进行饮食管理、营养调理上一直处于十分迷茫的状态，专业人士、产品与服务供应商、渠道商他们掌握的信息与消费者之前存在很大的鸿沟。当代消费者从各方面都有更强的自我掌控欲求，他们更期待缩小信息鸿沟，在一定程度上能吃得更明白。事实上，多数的市场需求痛点都归因于严重的信息鸿沟。
普通消费者们首先没能充分了解自身的健康状态，其次没有足够营养学知识来指导选购合适的食品、营养品以及相应摄入量摄入方法等。除此之外，对产品生产商、渠道商、服务商的认识也有限，最终因各维度、各环节的信息鸿沟而无法实现自我掌控。
而如今事态还在继续变得复杂。例如根据尼尔森的报告显示，人们为了获得健康，在做出相关产品采购时要考虑的因素变得更为复杂，许多消费者无法理解健康产品的相关说明，虽然产品提供了产品标签及说明资料，但这些信息往往过于专业，无法清晰理解，影响了消费者做出合适的采购选择。
3. 个性化营养消费需求正在增强
营养管理因人而已，受个体年龄性别、身体内在状态、病史、生活习惯、环境情况等多种个性化因素的影响。就同一种健康问题，不同的人需要不同的营养饮食管理方案，一概而论的效果往往不尽如人意。个性化的营养需求从根本上更符合营养学的理念，但在既往的市场中却无法为消费者提供个性化的营养产品。互联网、大数据、人工智能等新兴技术在许多领域都在倡导和帮助实现个性化模式，营养产业也不例外。
跟随消费升级趋势，在营养领域，部分消费者将愿意为得到更有针对性、效果更好的个性化产品或服务支付更多费用。
个性化需求期待更普及的营养师服务
在以往，由专业营养师提供的院外的个性化营养管理指导服务仅适用于少数人群，例如运动员等特殊人群，由所在单位组织买单；或少量见于高端医疗健康服务领域。因专业营养师人数极少、营养管理指导并不一定为刚需，社保支付覆盖的问题等，享受个性化的营养指导服务在传统方式下是十分奢侈的。
然而，对营养师服务的需求却逐渐显著起来，也因为营养师为个体提供的更有针对性的营养管理方案是进行个性化营养管理的前提。那么如何借用创新技术与模式让营养师服务变得不那么奢侈，让更多的消费者得以受益，正是目前一些创业公司正在着力解决的。
医学营养治疗的个性化理念
在医学营养治疗领域也提出了个性化营养干预的理念，以下是美国膳食营养协会下属综合功能医学营养诊疗小组关于综合功能医学营养诊疗（IFMNT，THE INTEGRATIVE AND FUNCTIonAL MEDICAL NUTRITION THERAPY ）推进个性化营养干预的模式描述。
营养健康产品市场规模
中国营养健康产品市场的多种驱动因素
波士顿咨询(BCG)近期发布的报告《从洞察到行动：掘金中国保健消费品市场》指出：中国消费者无论是对保健品的消费升级意愿还是重视程度，排名均居全球前列。2013年，营养保健品在中国消费者消费支出中的排名已跃居第二位，相比两年期排位有大幅提升。
中国消费者在营养健康上的投入增多来自于多种驱动因素，这里包含人口老龄化大趋势；中国食品安全的特殊问题；近年来健康自我管理、在家医护（home care）相关方式的深化；疾病防御意识的提高；都市人群健身活动升温提倡健康生活习惯，等等。
根据麦肯锡的调查，中国消费者对食品安全问题的担忧进一步上升，从2012年60%到2015年72%的消费者都对摄入食物对身体有害感到担忧。为了能吃得更健康，人们更多选择有机绿色食品。
近年来人们疾病预防意识的提升，家庭自我医健行为的增多。而中国老龄化趋势正在加强，患有慢性疾病的人群占比也将进一步上升，这些需求人群在当下慢病自我管理的概念下进一步深化，从而推动了相关产品的发展。
中国消费者对营养保健品需求增长迅速
2020年，中国保健消费品市场规模有望超过4000亿元。过去的3~5年，中国保健品消费市场实现了年均10%~11%的增长，预计未来几年的年均增长率还将保持在11%左右。根据Euromonitor咨询公司的数据，2013年中国已成为保健品全球第二大市场。
此外，根据数据显示，2010~2014年间，行业平均年增长率在10%到15%之间，销售额从856亿元扩张到了2000亿元。中国未来保健品在亚洲市场销量将占据全球44%的份额。
全球主要保健品类别增长趋势
根据Euromonitor的数据，在全球范围内，增长较快的保健品为鱼油类、益生菌、蛋白质等类型，而市场总规模占比较大的为复合型膳食补充类、钙片等。
中国消费者对其他健康食品需求旺盛
除了保健品之外，中国消费者对绿色健康食品的需求也在快速增长，例如有机食品、低脂低盐食品、全麦食品等以健康饮食、平衡营养为理念的产品越来越多的受到中国消费者的青睐。根据Statista2013的数据，中国是全球有机食品第四大市场，市场规模达27亿美元。2015年中国有机食品消费规模约为500亿元。
保健品人均消费与发达国家差距大
从总量上来说，中国消费者在营养保健品市场位居前列，但从人均消费来看，与其他主要市场的数值差距很大。2014年的数据上，中国人均消费金额只有美国的1/5。未来中国市场尚有较大的增长潜力。
三类核心消费群体
老年群体：据中国保健协会的调查数据显示，目前中国每年保健品的销售额约2,000亿元，其中老年人消费占50%以上。有市场预测，2014年至2050年间，中国老年人口消费市场将从约4万亿元增长到约106万亿元，估计用于保健与医疗的消费增长尤为明显。品种主要集中在免疫调节、改善常见慢性疾病、抗疲劳、抗衰老、补钙、调节血脂等功能上。
都市女性群体：都市女性成为保健品另一类关键群体，市场规模将不断扩大。大部分女性因美容美颜、减肥、补血、清肠排毒需要而购买保健食品。淘宝网和第一财经商业数据中心联合发布的一份商业报告指出，女性是保健品消费主体，其中22岁到50岁的女性占整体保健食品的总销售额约60%，而年轻女性消费群体(18~28岁)在整体保健食品市场所占份额正逐步提升。
幼童群体：婴幼儿、儿童也是营养产业重要的客户群体之一，2014~2018年间中国有一轮新的生育高峰，使得这部分群体数量有所增长。
中国营养产业政策三个阶段
从历史发展的角度分析，我国经历了食物短缺、食物充足、食物丰富等阶段。今天，食物本身已经不是影响居民营养健康的关键要素，如何依靠国家的力量将食物提供给所有的国民，尤其是贫困、脆弱人群，并给予科学的指导，才是解决营养问题，实现全民营养改善、提高身体素质的关键。建国以来中国的营养政策经历了三个主要发展阶段。
近年重要政策和规划
从过去和现状来分析，当前我国的营养改善工作仍旧是以科研项目和卫生部门的投入为主，往往难以长期持续，而面对全国性的营养问题，还需要更多部门资源和精力的投入。
政策展望
目前营养领域政策从落地到执行，正在通过政府、行业企业、政策研究和出版机构以及社区及社会性服务机构等多方渗透到广大居民群众中。我国在营养领域政策落地方面已经取得了一些进展，但仍有挑战。
总体来说，营养与保健产业作为国家重点发展产业，其发展前景广阔。而从政策角度，中国在营养领域的发展较日本、美国等国家发展仍严重滞后，阻碍了营养产业的进一步发展。
政策重规划，轻设计——需要更具目标和策略性的顶层设计方案，而好的方案更需要完善的机制去落实，尤其是在跨部门协作和政企合作方面。
营养领域基础研究缺乏，缺少底层数据支持——营养领域的监控体系还处于发展阶段，对于特定领域研究，如营养与智力发育、运动与营养等基层研究还不够深入。
专业化的人才和培训缺乏——相比日本等国，中国在营养师职业和培训领域人员十分匮乏，政策和法律机制不完善更加重了行业鱼龙混杂的现象。
重中之重，营养立法很关键——美国、日本很早就已经制定了营养相关法律，只有加快进行营养立法，明确权责，才能更好地解决多部门协作以及调动全社会的力量参与营养改善。
营养产业数字创新场景
创新场景1：精准营养诊断
政策和经济等多重作用，拉动消费者对健康和营养意识不断提升。充分而又合理的营养补充前提是消费者清楚地了解自身的营养和健康状况，可实际情况却是——消费者在营养诊断意识和方法上都处于被动的状态，传统的营养诊疗不能更好地适应个性化的需求，因此在选择营养产品或服务的时候常常处于盲目跟风状态，对于不同产品认知和识别的局限性导致正确地摄入和评估自身的营养状态无从下手。
传统营养诊断的方法决定了其主要是基于事后的体格检测，而缺乏对于潜在营养及健康风险的控制和预估。
将用于精准医疗的基因检测技术用于营养诊断
相对于传统的营养诊断方法，人们对膳食因素与基因因素的相互作用及其对机体健康的影响了解知之甚少。营养基因组学Nutritional genomics将主要研究在分子水平上及人群水平上，膳食营养与基因的交互作用及其对人类健康的影响；并将致力于建立基于个体基因组结构特征上的膳食干预方法和营养保健手段，提出更具个性化的营养政策，从而使得营养学研究的成果能够更有效的应用于疾病的预防，达到促进人类健康的目的。
近年来，基因组技术在营养学研究中应用的例子在迅速增加，基因多态性对膳食因素与疾病关系的影响也受到愈来愈多的营养学家所关注。
案例：Genivive用基因技术提供定制化的体重控制和营养方案
GenoVive成立于2008年，总部位于美国新奥尔良。是一家利用最新的基因检测技术来为客户提供定制化的运动瘦身和健康饮食方案的公司。
案例：美因基因的维生素基因检查
美因基因是一家基因检测技术研发商，成立于2016年1月，专注为健康管理、医疗临床、科研等体系提供基因检测服务，目前已开发出肿瘤易感基因检测、个人基因组基因测序、耳聋基因检测、酒精代谢基因检测、维生素基因检测、心血管基因检测等15类基因检测产品。其中维生素基因检测是针对用户的维生素吸收能力进行相应评估，再根据用户个人情况给出饮食建议。
2016年10月获得来自七名投资者 共计1.67 亿人民币的A轮融资，其中包括美年大健康、四川迈克生物等（互联网）医疗企业。
创新场景2：在线私人营养师
营养照护的需求与供给差距
营养照护（NCP，nutrition care Process)是一项专业领域，依赖营养学相关知识，以及专业的医疗诊断方法，根据美国膳食营养协会的定义，将营养照护分为四个步骤：从营养评估、营养诊断、到营养介入与营养监测与评估。营养照护需要有专业营养师来帮助规划介入和评估，然而这显然意味着高成本。尤其，在我国专业的营养师十分匮乏，除了院内治疗时必要的配合外，院外想要有专业的营养师服务在以往是十分奢侈的。
2015年，我国只有大约4000名临床营养师，平均每32.5万人拥有1名营养师。而作为世界第一长寿国家的日本，1亿多人口中营养师总数达到40万人，约330人就有1名营养师，营养师数量是临床医师的2.4倍。在美国注册营养师多达9万名。且美国70%以上的医院都设有由医师、临床营养师、药剂师和护士共同组成的“营养支持小组”，对病人实行肠外和肠内营养支持。
为能解决营养师匮乏而一般消费者或患者的营养服务需求增强的不对等情况，通过借用互联网、大数据、人工智能等数字科技，私人营养师服务通过创新模式开始有可能以较低的成本和更好的效率，进入普通家庭。
如图所示，在线私人营养师的核心服务通常借用移动应用的形式，提供远程的营养咨询服务，或通过人工智能技术用算法来提供营养管理方案及营养建议。这类应用的个性化服务特点显著增强，结合个人健康数据、社群化、游戏化等环节促进自我管理。
人工智能技术与营养学
国内外一些创业团队，借助机器学习等相关技术，开发了虚拟营养师应用。部分研究结果显示，机器学习技术支持下，虚拟营养师可能比真实营养师提供的建议效果更好。David Zeevi 团队2015年11月在《Cell》发表论文，阐释了机器学习应用于营养学的积极作用。
人工智能技术在这里的核心价值在于通过对数据的解读来提供更适合的医学营养治疗方案，而无需占用非常稀缺的营养师或医生资源。
此外，值得一提的是，智能算法在营养学上的应用不仅有私人营养师服务，还可辅助院内医学营养诊疗介入；为营养健康食品企业提供产品开发方案支持。
围绕营养的全程服务
营养管理不是孤立的，往往与日常饮食、健身运动、疾病防御与治疗息息相关。以私人营养师服务为核心价值，所面向的用户群往往还有许多延伸需求需要满足，才能突显核心价值。外延展服务还往往可能作为增值服务成为营收来源。许多应用通过与其他应用连接来实现延伸，例如与运动类APP连接、与可穿戴设备连接等。根据服务人群不同，目前主要有几类分别侧重为：家庭膳食、健身管理、慢病/康复管理、孕产母婴营养。
围绕营养的在线服务应用商业模式分析
综合而言，就目前提供以营养管理为核心的在线服务应用而言，其商业模式呈现以下几个特点：
1、以营养管理为核心，延伸向周边领域
2、通过与其他应用进行对接来提供周全的用户体验。
3、2C服务多为免费，以导入其他相关商品或服务的采购来建立营收模式。
4、食品营养品的成分数据与其对健康影响数据的获取与分析成为建设竞争护城河的重要途径。
5、与许多健康类应用一样，用户黏性也是棘手问题。
6、在2B模式上，这类公司往往也面向保健品健康食品制造商、药店药厂、医疗机构、保险公司提供用户挖掘与管理、数据分析相关服务，用于研发支持和营销管理，临床决策支持。
对于需要通过免费服务获取流量再通过电商销售相关产品的模式，以下三点十分重要：
第一、控制免费服务的成本，例如采用人工智能替代人工服务；
第二、提高流量，一方面个寻找规模基数大增长快的人群，另一方面增强用户黏性；
第三、销售目标用户购买习惯强烈的产品，尤其要考虑线上购买的习惯。
用户定位
营养管理往往涉及日常饮食，每天都在发生，对营养管理有较强需求的人群可能产生高频需求。一些围绕营养的APP应用相比围绕医学性更强的医疗诊断需求的APP而言用户使用频率会更高。
普通家庭膳食营养管理用户群体大，会容易带来流量，然而专业度低的同时也意味着门槛较低，竞争激烈，用户特点分散。针对特定人群的营养管理，专业度较高，用户需求更明确。海外一些以家庭膳食为切入点的应用在吸引流量之后则开始深挖某一对营养管理、医学营养治疗需求更为刚性的特定群体。
案例：zipongo 从膳食营养到慢病防御
数字营养平台Zipongo于2016年11月获得1800万美元B轮融资。该轮融资由著名的投资机构Mayfield领投，现有投资者Excel Venture Management等继续跟投。自从2014年12月获得A轮500万美元投资后，两年间，Zipongo一直在向通过定制化的膳食计划，帮助人们控制慢性疾病方向转型，目前来看，已经受到市场上的认可。Zipongo是Rock Health孵化项目，成立于2010年，总部位于旧金山，截止到目前已经融资超过2800万美元。
Zipongo拥有一个MealRx 平台，包括许多不同的应用程序（iOS和Android都有），旨在改变人们的饮食习惯和营养状况。Zipongo能够根据个人的偏好，向他们提供食谱、购物清单或餐馆建议，而这些建议是基于收集的关于该人健康数据，通过智能算法生成的 。
Zipongo的发展推进分两个阶段。第一阶段构建全面的营养平台，吸引不同的人群汇聚到平台上，比如有些人喜欢在家做饭，有些人在外就餐，有些希望通过折扣买到折扣的食材等。Zipongo通过矩阵型的应用程序，满足了这些人的需求，通过高效的推荐机制，得到了雇主及一些健康保险的青睐。吸引到流量后，Zipongo第二阶段的转型，进入肥胖和糖尿病等慢病预防阶段，计划所谓的“食物药膳”解决其他包括IBD和癌症重大疾病预防难题。目前已经有150家公司以及健康组织与Zipongo合作。为了提出对健康更精准的饮食建议，Zipongo公司需要更多地了解其用户，它通过与23andMe合作，从遗传基因、代谢组学，免疫反应、以及微生物组的角度来判断用户的饮食爱好和健康状况，以及患某种疾病的风险。
案例:Suggestic用AI算法糖尿病患者的私人营养师
Suggestic 基于用户的DNA数据、血液、唾沫、肠道微生物、日常饮食及活动数据，再通过机器学习技术用算法来为糖尿病2类患者提供定制化的营养方案。 Suggestic 是全自动模式，不依赖真实的营养师。
案例：Nutrino结合IBM Waston提供孕期营养健康问答
以色列的一家创业公司与IBM Watson合作推出FoodPrint™ Diet移动应用，为准妈妈提供实时个性化的营养建议。Nutrino使用人工智能语义理解技术、实现通过问答方式来解决用户的营养饮食咨询，当然是24*7随时在线。42周使用时间收费15美元。
Nutrino 连接Apple HealthKit, Runkeeper, Moves, Jawbone, 和Fitbit等著名健康健身类应用。 Nutrino 还整理了超过20万家餐厅的餐食营养数据，以便为用户提供外出就餐时的营养评估及建议。
Nutrino同时开展2C和2B业务。Nutrino已与美敦力达成合作开发为糖尿病患者服务的营养方案产品。
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