口感接近真肉Q彈,中國首款「人造肉月餅」應景登場
口感接近真肉Q彈,中國首款「人造肉月餅」應景登場

2019年5月2日,人造肉製造商Beyond Meat在納斯達克交易所掛牌上市,其招股價為每股25美元(約新台幣774元),7月底收盤時股價暴漲約8.4倍,達到234.90美元(約新台幣7,270元),創下今年美股最佳IPO紀錄。

受到美國人造肉市場的刺激,中國許多大型食品肉製品公司開始布局人造肉相關的市場與科技儲備,同時也湧現一批人造肉創業公司。有業內人士透露,未對外公佈的人造肉創業公司至少有10家,由於「新興行業還有待觀望」,大部分公司還未得到投資者們的寵愛。

其中獲得過種子輪融資,名為「珍肉」的人造肉公司,在眾多創業新兵中嶄露頭角。據中證網報導,9月4日晚間「珍肉」已於中國豌豆蛋白龍頭企業雙塔食品達成戰略合作,並在9月6日推出中國首款「人造肉月餅」,每盒售價88元(每盒有6塊,約新台幣383元),限量3000份可在淘寶購買。

內部進行了試吃測評,這款植物人造肉月餅仿製老上海鮮肉月餅,主要原材料來自於大豆蛋白和碗豆蛋白,其賣點主打:口味近真肉、少油低脂肪、零膽固醇。

從外觀來看,這款植物人造肉月餅的肉餡仿真度很高,擠壓有彈性,且會溢出似脂肪的油脂(實為植物油和椰子油)。有內部試吃者表示:「對於第一款人造肉產品來講,這款月餅的表現可以打到3分,在未告知的情況下確實很難分辨。」

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「珍肉」人造肉月餅實物圖
圖/ 品玩

不過與真肉相比,其肉餡風味相對單調,質感過於Q彈,咀嚼的纖維感有待加強,最主要的是少了一點靈魂:肉香。可以作為新鮮食品體驗,但很難真心打動肉食愛好者。

還有試吃者表示:「雖然難與真肉分辨,但從口感經驗上可以判斷既不是牛肉,也不是豬肉或者雞肉,更不會是魚肉,那麼我心裡就有點慌了。」

這些正是人造肉真正端上餐桌前遇到的煩惱和考驗。

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「珍肉」人造肉月餅擠壓質感
圖/ 品玩

人造肉撇開「人造」炒作標籤

人造肉目前分為兩種,一種是以植物蛋白、氨基酸、脂肪等物質製成的「植物蛋白肉」,另一種是以動物細胞在培養皿培養使其自行生長的「動物細胞肉」 。

不論在美國還是中國,人造肉市場仍是以植物蛋白肉為主要產品,植物蛋白肉具有明顯量產和成本優勢,動物細胞肉因技術成本,以及倫理、安全風險等諸多問題,暫時停留在實驗室階段。

人造肉的字眼對於公司企業來說看似是自帶流量的造勢利器,但好壞參半。「珍肉」創辦人呂中茗則表示,他們更希望以更友好的植物蛋白肉產品概念走近消費者。「我們要做的就是植物蛋白食品。之所以稱其人造,是因為相對於傳統的畜牧業的養殖、屠宰、加工,人類靠技術重新定義了肉的生產方式。」

當解決了「人造」帶給大家的不安感和困惑後,植物性人造蛋白肉又在中國市場面臨一個挑戰,那就是與消費者心中「素齋」的劃清技術界限。

其實中國歷史最早在北魏時期的《齊民要術》就有記載,當時就已出現用豆製品烹調的素肉食品。這種飲食習慣一直流傳至今,演變成素雞、國民零食辣條等豆製品。

**不過兩者存在技術本質差別:傳統的素齋類豆製品是透過機械壓制對其物理形態進行改變,工藝粗糙;而植物性人造蛋白肉是從分子層面上進行重構。後者將植物蛋白分子展開重新排列,同時根據真實肉類所含有的氨基酸營養成分進行配比,再經過加熱、冷卻、擠壓等製作工藝。如果要與真肉無限接近,則需要相當高的技術門檻。

「我們正以5D仿真概念,從色、香、味、聲、形,進行全方位研究,盡可能的還原出一塊肉帶給人的真實質感。」呂中茗介紹,「比如北京工商大學食品李健老師的團隊以風味研究為主,解決植物蛋白異味的問題,以及利用天然植物源的分子來改善植物肉的味道。同時還有幾個團隊在攻克其他技術方面的難關。 」

飲食健康或是人造肉的可行效益

改善人類健康、積極影響氣候變化、節約自然資源、維護動物福利是美國Beyond Meat官網上標出的四條品牌使命,是當下人造肉公司提及最多的人造肉環保效益。同時也是願意嘗試選擇人造肉的消費者的美好動機。

Nature旗下《Scientific Reports》中一項新研究顯示,如果每個人減少肉類消費的四分之一,並用植物蛋白肉等替代品,每年可以減少8200萬噸溫室氣體排放。

儘管有越來越多的數據表示無肉餐給環境提供了無數好處,但仍有不少科學家對次保持謹慎質疑無肉化的環保效益。

巴德學院環境與城市研究的教授基東.伊謝爾(Gidon Eshel)就在研究中發現,雖然減少畜牧肉使用一定程度減輕環境壓力,但肉類轉移可能會使與食物有關的用水增加15%。NRDC報告中則指出一點,在減少食肉的期間,人們可能會加大其他的食物消耗,這依然是筆巨大的環境成本。

「與其針對牛群們的溫室氣體排放,重點應該還在減少化石燃料使用,我們要密切關注的是地球,而不是被蘆筍青椒分散注意力。」阿肯色大學生態工程教授馬蒂.馬特洛克(Marty Matlock)曾這樣回擊人造肉關於其帶來環境效益的主張。

相比於環保爭議,植物性人造肉改善人類飲食結構和健康問題似乎更看得見摸得著。

據聯合國預測2050年全球人口將達96億左右,如果仍按照現在的飲食方式尤其是肉製品消費習慣,地球上的肉製品不足以保證將近100億人口的消費需求。

呂中茗表示,在中國快速打開人造肉市場也是有意義和前景的。「中國人均肉食消費已經達到每年62.5公斤,僅次於美國。而中國肉類市場一直求大於供,預計2030年會有3805萬噸的肉類空缺市場,這塊空缺需要有產品來代替」

「2017年國務院發布的全民營養計劃中,強調了以植物蛋白和動物蛋白為結合的雙蛋白工程。一方面可以促進中國大豆產業和乳業的發展,另一方面保障國民健康。白領亞健康、非洲豬瘟導致豬肉價格波動、兒童體內存在禽類抗生素等問題,這種食品儲備和食品安全問題或許靠人造肉是不錯的解決方案。」呂中茗補充道。

不過「珍肉」在面向市場時首要真對的彈性素食消費人群。據iiMedia Research數據顯示,有36%的中國消費者表示對人造肉並不了解,近乎四成受訪者表示對人造肉比較了解或一般了解,選擇非常了解與不了解兩個極端答案人數差異較大,中國消費者對人造肉這一創新食品缺乏了解。

呂中茗表示:「在真正面向大眾前,我們選擇先從這部分人群入手,他們的更注重身體健康管理,有更前衛的消費思想,願意偶爾選擇吃素。就形同『吃草』一樣,吃植物性人造肉會是很酷的概念,更何況好吃不胖。」

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圖/ 品玩

人造肉來了,現實準備好了嗎

Impossible Foods創辦人派屈克.布朗(Patrick O. Brown)明確表示他們的使命是在2035年前,用植物肉技術完全取代動物肉在食品系統中的角色,用植物為世界提供一種更美味、安全、可負擔、可持續的「肉類」。不過,中國人造肉品牌顯然對自己有不一樣的定位。

珍肉的植物性人造肉不斷在與真肉的風味看齊,它將作為新的肉類品類出現在市面上並非和真肉對抗,希望為消費者多提供一種選擇。肉的好吃短時間難以超越。」呂中茗強調。

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「珍肉」創辦人呂中茗
圖/ 品玩

在歐美地區,人造肉品牌Beyond Meat和Impossible Food依靠漢堡這一食物將植物性人造肉推廣向人群中,超市中也可購買到人造肉的其它肉製品。而在中國,以「珍肉」為代表的中國植物肉初創公司們,也即將把植物肉產品帶上人們的餐桌。

「人造肉的概念在中國炒了很久,但市場上始終未出現成熟的產品,『珍肉』品牌希望用首款植物人造肉月餅率先走進消費者的視野,之後會相繼推出更多產品。我們正在與一些餐飲企業進行合作,從菜品改良入手,將植物性人造肉與傳統中餐結合,比如我們正在考慮要不要用植物肉做一遍八大菜系。」呂中茗分享道。

提到第一次產品以月餅的方式呈現,除了節日的考慮,也源於現有技術的限制。現階段植物性蛋白還難以實現肉質紋理和纖維,隨著技術不斷迭代和更新會逐步實現。「技術突破需要時間,不過我相信這個變化會很快,而且量產之後價格也會降下來。」呂中茗自信地說。

雖然現實種種因素表現出人造肉市場的巨大前景,但實際上投資者們依舊對其持觀望態度,而其中最大的原因在於,中國人造肉產品的標準和監管仍處於空白狀態。人造肉已經來了,誰來保證它的食用安全?對此呂中茗表示,中國的人造肉市場剛剛萌芽,現階段這個新賽道需要更多品牌走出來,共同引領市場發展並建立規則。

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「珍肉」人造肉月餅加工圖
圖/ 品玩

不過以美國市場的前車之鑑,人造肉的監管安全問題決定著這種未來食品的身份和處境。

因觸及行業利益,多個美國肉類協會及企業反對以「肉」冠名植物性人造肉,最終美國聯邦法律並未出台明確規定,僅一條通用標籤規定,即禁止食物以錯誤或誤導的形式宣傳和推廣。而近期也有外媒曝出,由於被質疑過度加工的問題,人造肉產品再一次面臨食品安全的考量。

而對於已經開始銷售Beyond Meat和Impossible Foods多種人造肉產品的香港市場,其食品監管仍採用原有標準,即常規檢驗確保食品符合消費者食用。不過這些進口的部分植物肉產品已經採用了基因工程生物技術,涉及到基因編碼,是強制監管還是廠家資源披露,顯然怎樣填補在這一領域的監管空缺問題極待解決。

「在未來的國家標準中,我們希望透過對營養素、加工工藝等方面的界定,把植物肉(植物蛋白肉),與傳統的豆製品或小麥蛋白製品區分開。」中國植物性食品產業聯盟秘書長薛岩表示。據悉今年中國將發布第一份《中國植物肉(植物蛋白肉)產業發展報告》,推進「植物肉」行業標準的起草和製定,這是關乎國民健康和可持續發展的大事。

責任編輯:江可萱

本文授權轉載自:品玩

關鍵字: #人造肉
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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