นิสิตระดับปริญญาตรี
นิสิตระดับบัณฑิตศึกษา
อาจารย์ / นักวิจัย
บุคคลทั่วไป / ประชาชน
ALL
Trend อาหารยุคดิจิทัล: การลงทุนใน AI เพื่อสุขภาพและความยั่งยืน
ผู้เรียบเรียง
ปิยะธิดา ปรางค์โคกกรวด
นักเอกสารสนเทศชำนาญการ ฝ่ายบริการ
สำนักหอสมุด มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
โลกแห่งอาหารกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วจากแรงผลักดันของเทคโนโลยี โดยเฉพาะ "ปัญญาประดิษฐ์" หรือ AI (Artificial Intelligence) ซึ่งได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่เข้ามายกระดับอุตสาหกรรมอาหารในทุกมิติ ตั้งแต่การพัฒนา เมนู การผลิต การจัดส่ง ไปจนถึงการบริโภคของผู้บริโภคเอง การลงทุนในเทคโนโลยี AI จึงไม่ได้เป็นแค่กระแส แต่เป็น ยุทธศาสตร์หลักที่ภาคอุตสาหกรรมอาหารทั่วโลกกำลังให้ความสนใจ
การผสานระหว่างเทคโนโลยีและอาหารไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่ AI ได้เปิดมิติใหม่ที่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ เทคโนโลยีนี้สามารถ วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เพื่อทำนายพฤติกรรมผู้บริโภค พัฒนาอาหารที่ตรงใจ และจัดการกระบวนการผลิต ให้มีประสิทธิภาพสูงสุด บทความนี้จะสำรวจแนวโน้มสำคัญของการใช้ AI ในอุตสาหกรรมอาหาร รวมถึงโอกาสการลงทุน และตัวอย่างที่ประสบความสำเร็จในระดับโลก
AI ไม่ได้เป็นเพียง “Trend” แต่เป็น “ยุทธศาสตร์หลัก” ของอุตสาหกรรมอาหารสมัยใหม่ที่มุ่งสร้างคุณค่าใหม่ให้ผู้บริโภค พร้อมรับมือกับความท้าทายด้านสุขภาพ ความปลอดภัยทางอาหาร และความยั่งยืนของสิ่งแวดล้อม
1. พลังของ AI: เมื่อเทคโนโลยีจับคู่กับรสนิยมผู้บริโภค
หนึ่งในข้อได้เปรียบของ AI คือความสามารถในการประมวลผล “Big Data” หรือข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น พฤติกรรม การบริโภค ความนิยมของเมนูตามฤดูกาล หรือปัจจัยด้านสุขภาพของผู้บริโภค
เพื่อไปสู่การออกแบบผลิตภัณฑ์อาหารที่ ตอบโจทย์รายบุคคล ตัวอย่างเช่น “IBM Chef Watson” ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) วิเคราะห์สูตร อาหารใหม่จากวัตถุดิบที่ไม่ซ้ำกัน สร้างสรรค์เมนูใหม่ ๆ โดยอิงตามรสนิยมของแต่ละภูมิภาค ซึ่งอาจไม่เกิดขึ้นเลยหากใช้ เพียงประสบการณ์ของเชฟแบบดั้งเดิม
ในด้านคุณภาพ AI ถูกนำมาใช้เพื่อตรวจสอบวัตถุดิบและความสุกของอาหารแบบเรียลไทม์ เช่น โรงงานแปรรูปผัก ผลไม้ หรือเนื้อสัตว์ที่ใช้กล้องและอัลกอริทึม (Algorithm) วิเคราะห์ภาพเพื่อลดของเสีย เพิ่มความแม่นยำ ลดแรงงาน และ ช่วยให้การผลิตเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด
2. โอกาสทางธุรกิจ: AI กับ FoodTech & AgriTech ที่เติบโตแบบก้าวกระโดด
ในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา โลกได้เห็นการเติบโตอย่างก้าวกระโดดของสตาร์ทอัปด้าน “FoodTech” และ “AgriTech” โดยเฉพาะกลุ่มที่เน้นการใช้ AI เพื่อปรับปรุงห่วงโซ่อุปทาน ลดการสูญเสียอาหาร (food waste) และเพิ่มมูลค่าทาง โภชนาการ
ตัวอย่างที่น่าสนใจ ได้แก่:
2.1 NotCo (ชิลี): ใช้ AI ชื่อว่า “Giuseppe” พัฒนาโปรตีนจากพืชให้เลียนแบบเนื้อสัตว์ทั้งรสชาติและเนื้อสัมผัส เช่น นม, ไอศกรีม และเบอร์เกอร์ ซึ่งช่วยลดการพึ่งพาสัตว์และลดคาร์บอนฟุตพรินต์
2.2 ZOE และ DayTwo: วิเคราะห์ไมโครไบโอม (Microbiome)และข้อมูลสุขภาพของแต่ละบุคคลเพื่อออกแบบ การกินที่เหมาะสมที่สุดกับร่างกาย
2.3 Miso Robotics: พัฒนาแขนกลชื่อ “Flippy” สำหรับทอดเบอร์เกอร์หรือไก่ โดยมีระบบเซนเซอร์ที่ช่วย ควบคุมอุณหภูมิ ความสุก และความปลอดภัยอย่างแม่นยำ
3. สุขภาพเฉพาะบุคคล: โภชนาการอัจฉริยะที่ออกแบบเฉพาะ
หนึ่งในเทรนด์ที่เติบโตเร็วที่สุดคือ “Personalized Nutrition” หรืออาหารเฉพาะบุคคล ซึ่งAI มีบทบาทสำคัญใน การรวบรวมข้อมูลสุขภาพ เช่น พันธุกรรม การตรวจเลือด พฤติกรรมการกิน และไลฟ์สไตล์เพื่อนำไปสู่การแนะนำเมนูหรือ ผลิตภัณฑ์ที่ “เหมาะสมและปลอดภัยที่สุด” สำหรับแต่ละคน แนวโน้มนี้ไม่ใช่แค่เรื่องแฟชั่น แต่ตอบโจทย์ปัญหาสุขภาพ เรื้อรัง เช่น เบาหวาน ความดัน หรือลำไส้แปรปรวน ซึ่งต้องการแนวทางการบริโภคที่เฉพาะเจาะจงและยั่งยืนในระยะยาว ระบบ AI อัจฉริยะเหล่านี้กำลังมีบทบาทร่วมกับระบบสาธารณสุข โดยเฉพาะในกลุ่มประชากรสูงวัยที่ต้องการดูแลสุขภาพ อย่างแม่นยำ
4. ความยั่งยืน: AI กับเป้าหมายสิ่งแวดล้อมและ SDGs
AI ยังช่วยให้ภาคอาหารสามารถตอบสนองต่อ **เป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืน(SDGs)** ได้อย่างเป็นรูปธรรม เช่น
* ลดปริมาณอาหารเหลือทิ้ง โดยการคาดการณ์ความต้องการล่วงหน้าแบบเรียลไทม์
* ลดการใช้ทรัพยากร เช่น น้ำ พลังงาน วัตถุดิบ
* ส่งเสริมการบริโภคอาหารจากพืช ลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก
นอกจากนี้ ยังช่วยผู้ผลิต **ปรับสูตรการผลิตให้เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม** เช่น ลดการใช้พลาสติกในการบรรจุภัณฑ์ ปรับปริมาณอาหารตามยอดขายจริง หรือเลือกใช้วัตถุดิบที่ปลูกแบบยั่งยืน
5. จริยธรรมกับ AI: ความท้าทายของเทคโนโลยีในโลกของมนุษย์
แม้ AI จะมีศักยภาพสูง แต่ก็ต้องเผชิญกับความท้าทายทาง **จริยธรรม** อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ เช่น
* ความเป็นส่วนตัวของผู้บริโภค (ข้อมูลสุขภาพ, พฤติกรรม, การเลือกกิน)
* ความอคติในอัลกอริธึม ที่อาจไม่สะท้อนกลุ่มคนหลากหลายเชื้อชาติหรือรายได้
* การยอมรับของผู้บริโภคต่อ “อาหารที่สร้างโดย AI”
ดังนั้น การพัฒนาเทคโนโลยีจึงไม่ใช่แค่เรื่องของวิศวกรรมหรือการคำนวณ แต่ต้องอิงกับความเชื่อมั่นของผู้บริโภค และหลักจริยธรรม เช่น ความโปร่งใส ความยุติธรรม และความปลอดภัยของข้อมู
6. อาหารแห่งอนาคต: Ecosystem ที่ AI อยู่เบื้องหลัง
ภาพในอนาคตของอุตสาหกรรมอาหารคือการมีระบบนิเวศ (ecosystem) ที่ฉลาดและตอบสนองแบบเรียลไทม์ โดยมี AI เป็นผู้อยู่เบื้องหลัง ตั้งแต่
*ระบบผลิตที่วางแผนตามข้อมูลจริง ลดของเสีย
* ระบบจัดส่งที่แม่นยำ ลดระยะทาง ลดพลังงาน
* การพัฒนาเมนูเฉพาะบุคคลในครัวเรือน
* การเชื่อมต่อข้อมูลระหว่างผู้ผลิต-ผู้บริโภค-ภาครัฐ
ซึ่งเราจะเห็นบทบาทของ AI ในทุกระดับ ตั้งแต่ชาวไร่ในชนบทที่ใช้ระบบวิเคราะห์ดินและพยากรณ์ฝน ไปจนถึงผู้บริโภคที่ เลือกอาหารผ่านแอปซึ่งแนะนำเมนูตาม DNA หรือระดับน้ำตาลในเลือดของตัวเอง
7. เทรนด์อาหารโลกปี 2025: เมื่อผู้บริโภคกลายเป็นผู้นำเกม
ในปี 2025 โลกของอาหารกำลังก้าวเข้าสู่ยุคที่ผู้บริโภคไม่ได้เป็นเพียง "ผู้เลือกซื้อ" แต่กลายเป็น “ผู้กำหนด ทิศทาง” ของอุตสาหกรรมอาหารอย่างแท้จริง ความต้องการอาหารที่ดีต่อสุขภาพ เป็นมิตรต่อโลก และตอบโจทย์ไลฟ์สไตล์ เฉพาะบุคคล ได้ผลักดันให้เกิด เทรนด์ใหม่ๆ ที่ผสานเทคโนโลยี นวัตกรรม และความคิดสร้างสรรค์ อย่างหลากหลาย
- Plant-based & Alt-Protein:
อาหารจากพืช เห็ด สาหร่าย แมลง ไปจนถึงโปรตีนที่เพาะเลี้ยงในห้องแล็บ (Lab-grown meat) กำลังกลายเป็น ทางเลือกที่ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นต่อเนื่อง ทั้งเพื่อลดการบริโภคเนื้อสัตว์ ลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก และตอบโจทย์ จริยธรรมด้านสวัสดิภาพสัตว์ บริษัทอย่าง NotCo, Beyond Meat และ Eat Just เป็นตัวอย่างของผู้บุกเบิกตลาดนี้ พร้อม ด้วยเทคโนโลยี AI ที่ช่วยพัฒนารสชาติและเนื้อสัมผัสให้ใกล้เคียงเนื้อสัตว์จริงมากขึ้น - Functional Food & Nutraceuticals:
ผู้บริโภคยุคใหม่ต้องการมากกว่าแค่ “อิ่ม” แต่ต้องการอาหารที่ “เสริมสุขภาพ” โดยเฉพาะในด้านที่เฉพาะเจาะจง เช่น การบำรุงสมอง เสริมภูมิคุ้มกัน หรือการช่วยลดความเครียด อาหารที่เสริมวิตามิน เกลือแร่ ไฟเบอร์ หรือแม้แต่ สมุนไพรและโปรไบโอติกส์กำลังได้รับความสนใจ โดยมีเทคโนโลยี AI และการวิเคราะห์ข้อมูลชีวภาพช่วยสนับสนุนการ ออกแบบเมนูให้ตรงกับร่างกายของแต่ละบุคคล - Sustainable Packaging & Zero Waste:
ในปี 2025 ผู้บริโภคจำนวนมากเริ่ม “โหวตด้วยเงินในกระเป๋า” ให้กับแบรนด์ที่มีแนวคิดรักษ์โลก ตั้งแต่การผลิตแบบลด ของเสีย การใช้วัตถุดิบท้องถิ่น การบรรจุภัณฑ์ที่ย่อยสลายได้ ไปจนถึงการออกแบบระบบรีฟิลและการรีไซเคิล องค์กร อาหารที่ใช้ AI และ IoT วิเคราะห์การผลิตเพื่อป้องกันการสูญเสียวัตถุดิบจะได้เปรียบในการแข่งขันอย่างชัดเจน - Food Technology & Smart Manufacturing:
AI, IoT, หุ่นยนต์, Blockchain และ Big Data กำลังถูกหลอมรวมเข้ากับอุตสาหกรรมอาหารมากขึ้นทุกวัน ตั้งแต่การ ติดตามวัตถุดิบแบบโปร่งใส การวางแผนคลังสินค้า ไปจนถึงการปรับสูตรอาหารตามยอดขายแบบเรียลไทม์ เทคโนโลยี เหล่านี้ไม่เพียงเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ยังช่วยสร้างความเชื่อมั่นให้กับผู้บริโภคและหน่วยงานกำกับดูแล - Authentic Asian Flavors Go Global:
ในขณะที่โลกตะวันตกเริ่มสนใจรสชาติของอาหารเอเชียมากขึ้น เราจึงเห็นการพัฒนาอาหารไทย ญี่ปุ่น เกาหลี ฯลฯ ในรูปแบบที่ทันสมัยขึ้น เช่นซอสแกงมัสมั่นสำเร็จรูปแบบคลีน บะหมี่กึ่งสำเร็จรูปที่ใช้เส้นจากธัญพืช หรือเครื่องปรุงที่ ใช้โปรตีนทางเลือก AI ช่วยให้ผู้ผลิตเข้าใจความชอบของผู้บริโภคในต่างประเทศมากขึ้น พร้อมปรับสูตรให้ถูกปากและคง ความเป็นเอกลักษณ์แบบ “ต้นตำรับ”
อาหารยุคใหม่ คือ นวัตกรรมที่กินได้ เทรนด์อาหารในปี 2025 เป็นภาพสะท้อนที่ชัดเจนว่า อนาคตของอาหารไม่ใช่เพียง เรื่องของการผลิตมาก ๆ แล้วขายให้ได้มากที่สุดอีกต่อไป แต่คือ “การสร้างคุณค่าในทุกคำที่กิน” ตั้งแต่เรื่องโภชนาการความปลอดภัย ประสบการณ์เฉพาะบุคคล ไปจนถึงความยั่งยืนในระดับระบบนิเวศ และ AI คือกุญแจสำคัญ ที่ช่วยให้ทั้ง ผู้ผลิต นักวิจัย และผู้บริโภค เชื่อมโยงข้อมูลทั้งหมดเข้าด้วยกัน เพื่อสร้างทางเลือกที่ดีขึ้นในทุกมิติ และช่วยให้ "อาหาร" กลายเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังที่สุดในการดูแลสุขภาพและโลกใบนี้ไปพร้อมกัน
แหล่งข้อมูลอ้างอิง
ลงทุนแมน. NotCo สตาร์ตอัปผู้ผลิตนม จากสับปะรดและกะหล่ำปลี. สืบค้น 15 กรกฎาคม 2568. Retrieved From https://www.longtunman.com/29987
Coolconnection. เทคโนโลยีเอไอ AI กับการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรมอาหาร. สืบค้น 14 กรกฎาคม 2568. Retrieved From
https://www.coolconnection.co.th/ai-technology-and-change-in-food-industry/
EXPOPASS. เทรนด์อาหารปี2025: เมื่อ “อาหาร” ไม่ใช่แค่เรื่องของรสชาติ แต่คือ“อนาคตของสุขภาพและโลก”. สืบค้น 14 กรกฎาคม 2568.
Retrieved From https://kasets.art/fJPiwt
MMThailand. Flippy 2 ผู้ช่วยใหม่ประจำครัว หุ่นยนต์ทอดอาหารอัตโนมัติ. ]. สืบค้น 15 กรกฎาคม 2568. Retrieved From
https://www.mmthailand.com/flippy-2-food/
The Secret Sauce Team, The Standard. ปฏิรูปอนาคตอาหารไทย จาก ‘เกษตรฟ้าฝน’ สู่ ‘เกษตร แม่นยำ’ ด้วย AI และ Big Data [ADVERTORIAL].
สืบค้น 15 กรกฎาคม 2568. Retrieved From https://thestandard.co/thai- food-future-precision-agriculture-ai-big-data/
WeareCP. “Ethics at Risk: Navigating the AI Dilemma and the Tech Trap”. สืบค้น 14 กรกฎาคม 2568.
Retrieved From https://www.wearecp.com/true-2025-07-04/
World Economic Forum. How AI can help improve food systems in the agricultural revolution. สืบค้น
14 กรกฎาคม 2568. Retrieved From https://kasets.art/MOa8hS
แหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
Cui, Z., Qi, C., Zhou, T., Yu, Y., Wang, Y., Zhang, Z., Zhang, Y., Wang, W., & Liu, Y. (2025). Artificial intelligence and food flavor:
How AI models are shaping the future and revolutionary technologies for flavor food development.
Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 24(1), e70068. Retrieved From
https://research-ebsco- com.kasetsart.idm.oclc.org/linkprocessor/plink?id=43b4e961-d22d-371a-9796-fe496850e876
Kobayashi, Y., Uchida, T., Inoue, T., Iwasaki, Y., Ito, R., Saito, K., Akiyama, H., Tsuda, K., & Yoshida, K. (2024). Analysis of 50 Years of
Health Food Research Trends Using Natural Language Processing and Generative AI. Procedia Computer Science, 246, 1875–1884.
Retrieved From https://research-ebsco-com.kasetsart.idm.oclc.org/linkprocessor/plink?id=eb8e785a-ede7-34a5- 8e58-b5fe57b811cb
Nath, S. R., Mathew, R., S, A., Biju, A., S, S., R, D., George, D. E., S, S., & Abhilash, S. (2025). AI-Enhanced 2.45 GHz Microstrip Patch
Sensor for Milk Adulteration Detection. 2025 2nd International Conference on Trends in Engineering Systems and Technologies (ICTEST),
Trends in Engineering Systems and Technologies (ICTEST), 2025 2nd International Conference On, 1, 1–6. Retrieved From
https://research-ebsco-com.kasetsart.idm.oclc.org/linkprocessor/plink?id=6315af3a-9619- 373c-a552-53ffd5900817
Sucidha, I. (2025). Artificial Intelligence in Food Marketing: Comparing Traditional Advertising Techniques with AI-Driven Strategies.
Journal of Scientific Insights, 2(3), 299–312. Retrieved From
https://research-ebsco-com.kasetsart.idm.oclc.org/linkprocessor/plink?id=7f3189fc-659d-3b2e- b30f-ab625a90bcf0
Zhao, Y., Zhang, M., Mujumdar, A. S., Adhikari, B., & Rui, L. (2025). AI-based low-altitude delivery fresh food supply Chain:
Research progress and trends. Trends in Food Science & Technology, 161. Retrieved From
https://research-ebsco- com.kasetsart.idm.oclc.org/linkprocessor/plink?id=0844b189-a051-35be-8337-6f1fede3e59c