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发布于 2026-04-21 / 0 阅读
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口感也能被计算？量子计算+AI 入局，瞄准替代蛋白二十年质构难题

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文丨浪味仙  排版丨浪味仙
行业动向：2600字丨6分钟阅读

内容提要


替代蛋白这些年很火，但经历了二十年的资本热潮后，一个难题却始终没解决：为什么很多产品还是“吃起来不像肉”？同样是蛋白质来源，牛肉有纤维、有嚼劲、有弹性，而植物肉却往往偏松散、偏干、缺乏弹性。

差别的本质，在于质构。问题不在有没有蛋白，而在于蛋白的“表现力”，比如弹性、口感、稳定性等，很难像动物蛋白那样自然形成。

只是，我们始终难以精准理解和建模蛋白的复杂功能。

为破解这一难题，沙特 AI 公司 True Nexus 与法国量子计算企业 Pasqal 展开跨界合作。Pasqal 通过“量子特征映射”（Quantum Feature Mapping）探索经典计算难以覆盖的复杂数据空间，而 True Nexus 则利用 AI 从碎片化实验数据中学习，构建动态的蛋白功能模型，让“蛋白在真实食品中会如何表现”变得可预测。

这意味着，行业正在从漫长的“试错式替代”，走向“目标驱动设计”：未来不再需要反复调整配方，而是先定义想要的口感和功能，再反向计算最合适的蛋白体系与工艺路径。

当蛋白功能逐步实现计算化甚至可编程，我们或许正站在“设计食物”的门槛上：从种子、原料到最终口感，都可以被提前定义与优化。问题不再是“能不能做出来”，而是“我们想做出怎样的食物”。

01

功能才是核心


尽管替代蛋白已经经历了近二十年的资本投入和技术探索，但行业仍面临一个核心难题：如何稳定复制动物蛋白的功能性与质构表现。当前，许多产品在口感、弹性、稳定性、加工性能以及整体食用体验上，仍难以达到动物来源成分的水平。
问题的根源在于，蛋白质并非可以简单替代的标准化原料，其在食品中的价值取决于复杂的功能表现。例如，蛋白在实际工业条件下的凝胶能力、保水性、乳化性、起泡能力，以及在加工过程中与其他成分的相互作用，都会直接影响最终产品质量。
以明胶为例，即便是在软糖这样的常见食品中，它也同时承担多重功能，包括凝胶强度、弹性、咀嚼感、水分调控、热响应以及长期稳定性。这些特性的形成，依赖于蛋白来源、提取工艺、纯度、浓度、pH 值、盐类与矿物质、温度变化、剪切条件、冷却过程以及配方体系之间的复杂耦合。这种多变量系统，使得替代蛋白难以通过简单配方调整实现等效替代。
因此，行业的关键挑战已从“是否有替代蛋白”转变为“是否能获得具备目标功能的蛋白”。

02

计算驱动建模


针对这一难题，沙特 AI 计算智能公司 True Nexus 与法国量子计算企业 Pasqal 展开合作，尝试通过先进计算手段重构蛋白功能建模体系。
双方正在构建全球首个动态的三维蛋白凝胶化模型，将蛋白提取方式、分子结构、加工条件以及终端应用需求等多维数据整合在统一框架中，从而实现对蛋白功能的系统性预测与优化。
图源Pasqal官网
在这一体系中，量子计算与人工智能形成互补：
  • Pasqal 利用量子处理器模拟食品体系中的复杂相互作用，拓展经典计算难以覆盖的高维特征空间；
  • True Nexus 则基于 AI 构建计算智能模型，从分散的实验与科学数据中学习，预测蛋白在真实食品体系中的行为。
其中，“量子特征映射”（Quantum Feature Mapping）技术使模型能够更精细地刻画蛋白特性，突破传统数据空间限制，并逐步扩展可优化参数，这让模型不仅能够预测凝胶质量，还能进一步理解其形成机制。
值得注意的是，量子计算并不直接模拟分子层面的明胶化过程，而是通过量子核相似性度量与图嵌入方法增强数据表达能力，从而构建更强大的模型。这种路径为构建融合数据驱动、物理规律与生物信息的机器学习体系提供了基础。

03

从试错到设计


这一技术路径的核心，在于改变替代蛋白研发的底层逻辑。
过去，食品企业通常依赖“试错式开发”：不断更换原料、调整配方、反复测试工艺，以逐步逼近目标口感或功能。这种方式不仅周期长、成本高，而且结果高度依赖经验，难以规模化复制。
而在量子计算与 AI 驱动的新模式下，研发流程将被重构为“目标导向设计”：
企业可以先定义目标功能（例如特定的凝胶强度、弹性或稳定性），再反向推导最合适的蛋白来源、分子结构、加工条件以及配方组合。
这种转变意味着：
  • 研发从经验驱动转向模型驱动
  • 配方开发从“猜测+验证”转向“预测+验证”
  • 产品性能从不稳定走向可重复、可优化
更重要的是，这种方法能够显著缩短开发周期，提高研发资源利用效率，并降低失败成本。
在这一过程中，“参考模型”的作用尤为关键。它不仅可以用于食品端的配方设计，还可以向上延伸至农业与生物制造环节，例如指导种子筛选、作物蛋白优化以及精准发酵路径设计，从源头提升蛋白的功能潜力。

04

食品功能进入可设计时代


从更宏观的角度看，这一技术融合正在推动食品行业进入新阶段：从“经验科学”迈向“计算科学”。
在传统模式下，食品功能往往通过长期试验逐步“发现”；而在新范式中，功能将可以被“设计”。这意味着食品研发将越来越接近工程设计：目标明确、路径可控、结果可预测。
图源网络
量子计算在这一过程中提供了关键能力。它可以帮助模型探索传统方法难以触及的高维复杂空间；而 AI 则将这些复杂关系转化为可用的预测工具。二者结合，使得食品系统这种高度复杂的多变量问题，首次具备系统性建模与优化的可能。
当传统方式难以满足需求，设计就成了必选项。这不是让食物更人工，而是让它更可控、更高效。
这也意味着，未来的食品创新不再只是围绕“替代”，而是围绕“定义”：不仅是复制动物蛋白的功能，还可以设计出全新的质构与功能组合，甚至创造过去不存在的食品体验。
对于替代蛋白而言，这一步尤为关键。只有当蛋白功能实现计算化、可预测化，最终迈向可编程，替代蛋白才有可能真正与动物蛋白竞争，甚至在性能、稳定性或可持续性上实现超越。
从长远来看，这一趋势将重塑整个食品产业链，从原料开发、加工工艺到产品设计，全面走向数据驱动与模型驱动的创新体系。

Reference：
https://www.pasqal.com/newsroom/pasqal-partners-with-true-nexus-to-apply-quantum-computing-to-next%E2%80%91generation-food-protein-design/

「END」


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