摘要

比利時 Foodpairing AI 依托 15 年數據積累構建企業級知識圖譜，將 2 萬種食材、300 萬產品與千萬級食譜、社交媒體數據無縫融合，大幅縮短研發周期、降低成本，助力 CPG 企業快速推出深受消費者喜愛的產品 。

一、引言：數據驅動的食品創新

在競爭激烈的快消品（CPG）行業，誰能快速、精準地推出受消費者歡迎的新品，誰就能搶占先機。比利時數據與商業智能公司 Foodpairing AI 正是憑借強大的數據整合與分析能力，結合先進的知識圖譜技術，重新定義了食品產品研發流程 。

二、挑戰：異構數據的整合難題

要預測哪些新品能在市場成功，必須整合來自不同來源的大量異構數據，包括：

• 化學與感官分析數據：食材的香氣化合物、營養成分；
• 健康與功能信息：功效、情緒影響；
• 環境與可持續性數據：碳足跡、水足跡；
• 市場與消費者數據：產品配方、食譜趨勢、社交媒體動態、目標人群畫像；
• 法規與成本信息。

這些數據不僅來源多樣，而且格式不一、語義差異巨大，需要在統一框架下實現無縫集成 。

三、解決方案：Foodpairing 知識圖譜

Foodpairing AI 打造了一個基于 W3C 語義標準（RDF、OWL、SPARQL、SHACL）的 企業級知識圖譜，由 Ontotext GraphDB 提供底層支撐 。其核心特點包括：

數據規模與范圍

• 20,000+ 食品與非食品原料涵蓋 155 類食材，4 層分類體系，每個食材關聯香氣化合物、感官與營養信息、環境影響、功能效益及文獻中提及的情緒狀態等 ?。
• 3,000,000+ 全球上市產品包括配料表、市場、公司與品牌信息 ?。
• 10,000,000+ 全球食譜按 800+ 菜品類型（多層級分類）歸檔 ?。
• 數十億條帶時間戳的社交媒體帖子將食材與菜品類型、地理位置、受眾群體等實體關聯 ?

架構優勢

采用語義網技術實現數據的互操作性與可擴展性，能持續引入新數據源，實現動態更新 。

四、商業價值與成效

知識圖譜部署后，Foodpairing AI 在研發與決策環節實現了顯著成效：

1. 配方創新提速 80%計算食材組合新穎度的時間大幅縮短 ?。
2. 數據互操作節省 30~70% 時間市場洞察獲取更快，決策更高效 ?。
3. 跨部門協作時間減少 70%知識圖譜作為集中化協作平臺，提升了溝通與執行效率 ?。
4. 銷售預測更精準圖嵌入技術提升了市場需求預測、庫存管理與戰略制定的準確性 ?。
5. 研發成本降低約 25%通過發現特定風味的“潛力食材”，優化資源分配 ?。

五、技術選擇：為什么是 Ontotext GraphDB？

GraphDB 提供：

• W3C 標準兼容
• 高性能與可擴展性
• 優化的資源分配能力
• 強大的查詢功能

這些特性確保 Foodpairing AI 最大化利用語義知識圖譜來推動新品研發與市場成功。

六、結語

Foodpairing AI 的案例顯示，知識圖譜不再只是學術研究工具，而是可以在工業界真正落地、創造巨大商業價值的核心技術。對于追求研發效率提升與市場成功預測的企業與科研機構而言，這一模式值得借鑒。

本文轉載自?????知識圖譜科技?????，作者：Wolfgang