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　　内容来源：2024年6月27日，FBIF2024科技创新分论坛小组讨论“从实验室到餐桌，如何把科技成果变成受欢迎的产品？”。由FoodLabs创始合伙人Christophe F. Maire主持，达能纽迪希亚研究中心（荷兰）的资深科学家曾哲博士、GEA新食品技术管理总监Tatjana Krampitz、Gastrograph AI创始人Jason Cohen、奇华顿亚太区创新负责人Nandita Prabhu共同参与。

　　想象一下，你正在品尝一块口感鲜美、营养丰富的肉，但它出自实验室的“培养皿”。食品科技，正在将遥不可及的科幻概念变成了餐桌上的佳肴。我们要如何发掘新技术的商业潜力，将它们从实验室带入千家万户的餐桌呢？我们将探讨如何将实验室的研究成果转化为实际产品，确保科学不再只是科幻，而是真正满足消费者需求的产品，并且能够在市场上取得成功。

　　分享嘉宾

　　【主持嘉宾】

　　Christophe F. Maire，创始合伙人，FoodLabs

　　【讨论嘉宾】

　　曾哲博士，资深科学家，达能纽迪希亚研究中心（荷兰）

　　Tatjana Krampitz，新食品技术管理总监，GEA

　　Jason Cohen，创始人，Gastrograph AI；创始人兼CEO，Simulacra Data

　　Nadnita Prabhu，亚太区创新负责人、前全球 Customer Foresight 总监，奇华顿

　　从左至右依次是：Gastrograph AI创始人和Simulacra Data创始人兼CEO Jason Cohen，达能纽迪希亚研究中心（荷兰）资深科学家曾哲博士，GEA新食品技术管理总监Tatjana Krampitz，FoodLabs创始合伙人Christophe F. Maire，奇华顿亚太区创新负责人Nadnita Prabhu

　　Christophe F. Maire：今天，我们将探讨如何将实验室的研究成果转化为实际产品，确保科学不再只是科幻，而是真正满足消费者需求的产品，并且能够在市场上取得成功。现在，我想邀请我们的几位嘉宾上台。首先是Nandita，来自奇华顿；曾哲博士，他是合成生物学专家，毕业于荷兰瓦赫宁根和中国科学院，目前是荷兰达能纽迪希亚研究院的高级科学家。Tatjana Krampitz，她来自德国GEA，这家公司为食品和制药行业建造发酵设施。最后是Jason Cohen，他是一位连续创业者，曾创办一家专注于感官识别和风味研发的公司Gastrograph AI，如今拥有一家叫Simulacra Data的公司，利用人工智能进行消费者研究。另外，Jason还是茶科学领域的顶级专家之一。

　　Christophe F. Maire，创始合伙人，FoodLabs

　　（一）科学家视角：资源紧缺背景下的新技术开发

　　Christophe F. Maire：接下来，我想请各位嘉宾简单介绍一下自己的工作，以及这些工作如何与本次讨论的主题相关——也就是如何确保实验室产品能够成功进入市场。或许我们可以从曾哲博士开始，请您介绍一下您的工作内容，以及这些工作如何与本次讨论的主题相关。

　　曾哲博士：我在实验室工作了超过15年，所以确实是一个实验室工作者。将实验室的研究成果转化为实际产品，这是我非常感兴趣的事情。让我简单介绍一下自己。我在达能纽迪希亚研究院工作，研究所位于瓦赫宁根。我主要负责肠道微生物学和生物学方面的研究，例如益生元、后生元、益生菌等方面。除了这些功能性成分外，但我对功能性蛋白质非常感兴趣。特别是在未来，我们在蛋白质供应面临着巨大的短缺问题的情况下，这个方向尤其值得关注。此外，我还在中国创立了NewPro Bioworks，这家公司专注于合成生物学和精准发酵等技术，推进实现乳铁蛋白、酪蛋白、beta-乳清蛋白等乳品功能性蛋白的生物制造。我今天非常高兴能够以科学家或研究员的视角和大家探讨在“从实验室到餐桌”过程中可以做些什么。

　　曾哲博士，资深科学家，达能纽迪希亚研究中心（荷兰）

　　（二）制造商视角：解决成本问题是规模化生产的关键

　　Christophe F. Maire：下面一个问题我想问Tatjana，拥有创新成果的初创公司常常面临的一个关键挑战是如何确保这些成果能够大规模生产。对于设计新蛋白质或在从事精密发酵的公司来说主要面临两种挑战。第一个是如何实现大规模生产；第二个是如何确保产品具有价格竞争力。也许你可以分享一下GEA的工作内容以及你在这个关键方面的一些见解。

　　Tatjana Krampitz：为了实现技术成果的大规模生产，GEA在2021年决定建立一条试验线，用于概念验证，帮助实现从实验室到工业试验规模的过渡。通常来说，在实验室中已经相当成熟的技术，或者说这些技术取得的成果都是一次性的，这些实验工作都是在小规模范围进行。但是以生物技术为例，如果放大到更大规模的环境中，技术的表现将完全不同。因此，即使是从一个玻璃瓶到一个不锈钢生物反应器，情况也会大不相同。GEA所做的，就是支持这些技术从实验室到不锈钢生产设备的过渡。这个过程中，GEA也会面临各种挑战，比如我们需要解决如何在生物反应器内部获得良好的氧传递率，如何控制过程中的温度和pH变化等问题。从价格竞争力的角度来看，培养基成分非常关键，对最终产品的价格有很大影响。这也是我们的客户非常关注的一个方面，他们致力于降低这种培养基的成本。

　　Tatjana Krampitz，新食品技术管理总监，GEA

　　Christophe F. Maire：就刚刚所说的“培养基”，我的理解是培养基是指蛋白质生长的环境，这个环境可能是在其他生产过程中产生的副产品，或是为了进行发酵而需要使用的昂贵微生物。

　　Tatjana Krampitz：就是这个意思。用废弃物中的成分做培养基是最理想的选择，尤其是在处理一些不那么脆弱的生物体的时候，比如菌丝体。但如果是动物细胞、干细胞，或是那些生产乳铁蛋白或乳糖苷等微生物时，大多数企业一开始都会使用药品级培养基成分。但药品级培养基成分对于后续的生产来说太昂贵了。因此，在大规模生产时的趋势，就是这些培养基从药品级向食品级转变，最终在废弃物中找到合适的培养基。

　　Christophe F. Maire：的确如此，对于制药业来说，成本并不是一个大问题，但对于食品行业来说，这是一个根本性的因素。

　　（三）技术视角：AI数据工具预测消费者偏好

　　Christophe F. Maire：Jason，你的经历非常有趣。作为数据专家，也许你可以跟我们介绍一下你在10年前创办的公司和你现在的公司，因为我认为这两者都与今天的讨论相关。除了纯粹的生产之外，还需要哪些条件才能将产品推向市场？

　　Jason Cohen：在此之前，我是Gastrograph AI的创始人兼CEO，我领导了该公司10年。Gastrograph AI是全球领先的感官AI平台，过去10年间在超过30个国家和45个地区收集了连续的数据。它建立了一个味觉基础模型，可以精确识别不同个体、不同消费者群体或人口统计数据对产品的感知，以及他们对产品的偏好程度，从而帮助公司优化产品。我们主要与消费品公司合作，开发新口味或优化现有品牌，更新产品或探索现有产品的新市场。

　　大约一年半前，我逐渐认识到生成式AI将在消费者研究中带来变革，不再需要训练模型来获得单一答案，而是可以训练生成式AI来生成完整的消费者研究数据集，从中直接推导出结论。因此，我现在仅担任Gastrograph AI的董事职务，专注Simulacra Data的创立。我们可以利用现有数据生成更多数据，比如获得一些不易触达的人群数据，填补缺失的群体数据，并基于任何类型的先前消费者研究实时整合知识。我与台上的其他人不同，我不生产任何实体产品，我构建数据工具，帮助企业更快生产产品，并确保他们的产品在市场上具有可行性。在Gastrograph AI，我们进行了大量关于功能性成分的工作，这些成分在初次加入产品时通常味道不好。消费者希望高蛋白、低脂肪的产品，希望对消化健康有益的产品，但这些产品尝起来往往并不美味。如果消费者想要健康的产品，但尝试后不喜欢，那将无法商业化。

　　Jason Cohen，创始人，Gastrograph AI；创始人兼CEO，Simulacra D

　　（四）企业战略视角：稳定性与创新性的平衡

　　Christophe F. Maire：Nandita，你一直处于前沿创新与实际商业规模化应用的交汇点。你能告诉我们一些关于你所做的工作，以及你如何创新，并如何帮助你的客户实现这些创新吗？

　　Nandita Prabhu：我在奇华顿负责亚太地区的区域创新团队，常驻新加坡。Christophe提出的问题正是我一直在思考的——如何将创新带给我们的客户，这个问题常常让我夜不能寐。创新一直在发生，但如今其速度和需求正在加速，我们看到技术创新的前所未有的激增。我在这个行业已经有25年了，在现有的稳定性与未来创新之间找到平衡是我们正在经历的阶段。现有的稳定性让我们能够触及大规模的消费者，同时作为大企业，我们也有责任将这些面向未来的创新带给我们的客户。

　　推动创新的依然是我们的消费者。追求稳定增长之余，我们也关注到今天的消费者非常渴望变化，他们的需求和要求在不断发展。他们欣赏那些能够持续带来创新的品牌或客户。同时，作为食品行业的一份子，我们也需要对社会负责，例如为了保障食品行业的未来，提供可持续解决方案的创新。创新是必需的，但如何将其带给客户更多地在于相关性：是否相关，是否及时，是否易于获取。当我们具备了这三点，我们的客户以及他们的客户，也就是消费者，将能够继续保持品牌忠诚度和信任，并接受我们的产品。

　　Christophe F. Maire：当初创公司带着一种全新的革命性解决方案来找你时，你是去说服企业内部接受这种新方案呢，还是说服初创公司的创始人需要以不同的方式进行操作的？

　　Nandita Prabhu：这正是我夜不能寐的原因。因为作为区域创新负责人，我需要采取战略行动来推动现有业务向前发展，也就是说，我需要考虑接下来六个月或十二个月的工作。但同时，我也要确保为组织构建一个有保障的未来。在和初创公司互动的时候，不仅涉及与前端客户合作，还包括与前端创新合作伙伴合作。我们与一些孵化器和创新平台合作，识别那些处于早期阶段的初创公司。通过我们的工具和技术，帮助他们的产品味道更好，连接整个生态系统，与我们一起前行。

　　Nadnita Prabhu，亚太区创新负责人、前全球 Customer Foresight 总监，

　　（一）新技术面临的挑战

　　Christophe F. Maire：根据我的经验，不同公司在应对技术创新时的能力各不相同。食品行业本质上是一个传统行业2024澳门特马今晚开奖07期 ,时代资料解释落实_标配版5.235。近年来，一些大企业进行的创新技术尝试是非常有趣的。一些既能够进行投资又能直接与初创公司合作的大企业，比那些不愿意真正参与创新的企业做得更好。所以，曾哲博士，你不仅在达能这样的全球性企业拥有一个研究实验室，同时你是作为一名创业者去研发新技术。或许可以分享一下，初创公司有哪些好处，以及在初创公司进行新技术研发与在大企业实验室中的不同。

　　1、快速决策，迎接新技术变革

　　曾哲博士：我总喜欢举个例子，大公司就像一艘在大海上航行的大船，很难转向。但初创公司就像一艘在运河里的小船，可以随时转向。之所以不同，是因为大公司和小公司的快速决策能力不同。初创公司可以快速切换，甚至可以犯错。如今，我们经常讨论如何把创新技术整合到现有的食品生态系统中。对于大公司而言，其内部有很多利益相关者，每个人都有自己的想法。因此，有时创新技术在大公司中很难推行到底。我认为这就是为什么初创公司能有这些机会。

　　Christophe F. Maire：是的，食品行业需要主动采取行动去颠覆现有的模式。当你是一家大型食品公司时，你并不会真正感受到痛点。当土壤耗竭时，当畜牧业存在问题时，你是看不见的。大型公司在理解推动变革的紧迫性方面存在固有的困难。我想鼓励每一家大公司强迫自己真正与变革互动，因为变革是不可避免的。我们面临的挑战是如何成为变革的一部分，而不是被动地接受变革。

　　分享一个个人经历，我把我的第一家公司卖给了诺基亚，当时诺基亚在移动领域占据主导地位，包括在中国。我在诺基亚工作了三年，当你在公司内部时，你感觉不到变化，也感觉不到威胁。尽管这家公司具有非常开放的企业文化，但是如果当时你问我，现有模式会被任何东西颠覆吗，我回答“不会”。实际上，这是我的终身教训。因为我在那里见证了iPhone的诞生，诺基亚的第一反应是：这太荒谬了，它永远不会成功……但我们都知道后来发生了什么。

　　2、将实验室技术初步规模化

　　Christophe F. Maire：Tatjana，你可以分享GEA是如何与初创公司合作的吗？还是说GEA支持的规模化生产并不是那些初创公司所期望的那样？

　　Tatjana Krampitz：我们与很多初创公司合作，当然也与更大的公司合作。像GEA这样的公司，我们在全球有18000名员工，所以是一个相当大的公司。我们在2021、2022年的时候就已经看到了食品行业的变化。例如，合成生物学是我们关注的重点领域，实现更可持续的食品生产是我们企业的使命。我想现在很多公司都在关注这个话题。

　　初创公司非常灵活，他们也需要一个灵活的环境。这是我们作为大公司现在可以提供的，例如我们的测试中心。我们与初创公司进行了很多沟通，我们会检查他们的技术开发到了什么程度。因为如果你想将新技术进行试点运行，除了投入资金和资源之外，你必须确保这个新技术不仅在实验室中有效，还能转化到试点的规模。因此，我们与客户进行了非常良好和开放的沟通，检查他们是否准备好了。我们也会评估，这项技术是否有任何问题有待解决，比如在细胞系、培养基或其他方面。然后你才能从实验室跳到规模化试点。至关重要的是以最好的方式提供支持，并真正讨论什么是可行的，什么是需要做的。然后，进行测试和工艺开发。

　　（二）如何突破新技术面临的障碍

　　1、寻求共识，接受可能存在的风险

　　Christophe F. Maire：Jason，你作为小组讨论中的初创公司代表，你能分享一些你与大公司的合作经验吗？他们是如何理解你提供的技术的，以及你们是如何突破这些障碍的？

　　Jason Cohen：当然可以。Gastrograph AI是一家非常早期的AI公司。研究始于2009年，2013年成为公司，2016年推出产品。那时，我们处于AI的早期阶段。当我们第一次向大公司介绍我们的产品时，即使是大公司的高级科学家也会说，“我为什么需要人工智能？我有人的智慧。”或者我们在讨论风味分析时，他们会问“AI有什么用？”我试图解释说这其实是数学，是可以从数据中学习的数学分析。但有时候，你只想说这是“电子舌头”，这是用于构建一种新型智能的“缸中之脑（Brain in a jar）”。公司的接受程度差异很大，甚至在公司的不同部门之间也有很大差异。不同的团队对风险的接受度不同，初创公司的风险概况也因其试图实现的目标而异。如果你试图替换现有的感官方法学，替换现有的产品开发面板和方法，这要求非常高。Gastrograph AI花了相当长的时间来验证其方法，证明它能持续有效地工作，不仅在单次实验中有效，而且能够反复、可靠地扩展到其他类型的产品和问题上。因为当你替换基础设施和方法时，风险非常高。所以你需要找到一个愿意共享相同风险，并愿意采取这些步骤的公司。

　　2、行业协作，共同促进新型食品规范化

　　Christophe F. Maire：太棒了，那么在我们转向商业化方面的讨论之前，我想请曾哲博士分享一下你的看法。据我了解，合成生物学实际上已被定义为中国的重点优先领域。我曾有机会参观深圳合成生物学研究所，那里的设施令我震撼，可能是世界上最好的设施之一。所以请你谈谈你怎么看待这个领域在中国的发展？你认为面临哪些挑战，特别是在监管方面？因为我也相信合成生物学是未来的关键，不仅在食品方面，也在材料和制药方面，但这也是一个面临监管质疑的行业。

　　曾哲博士：我同意你所说的，深圳合成生物学研究所是世界上最好的合成生物学研究机构之一。我以前在那里工作过。合成生物学如今在中国非常热门。过去两年里，所有的热钱都流向了这个领域。合成生物学确实是未来的发展方向，因为它彻底改变了人类生产产品成分的方式。我们一直严重依赖农业、畜牧业和动物繁殖，这些方法坦率地说效率很低。而现在我们有了CRISPR-Cas9等基因编辑技术的支持，我们可以真正改变细菌，把动物、牛、植物的基因植入细菌中，改造细菌以生产我们想要的成分。我读过一份调查，说到2050年，我们使用的所有材料中超过60%将由合成生物学生产。但合成生物学也面临很多挑战，特别是在扩大规模方面非常困难。细菌本质上是微小环境中的生物，要让它们在大规模环境中生长并不容易。你需要进行精确控制的发酵，这并不简单。细菌不像人类那样总是听从指令，这就是挑战所在。但我认为这项技术确实值得深入研究，这也是为什么我逐步辞去了在达能的工作，转而投身于这个领域的原因。食品行业出台了新食品原料安全性审查管理办法。监管问题很重要，因为我们尚不清楚食用合成生物对人们健康带来的风险，所以这些事情仍然存在相当大的不确定性。这就是为什么我呼吁食品行业的所有人真正支持这项技术，找到我们未来的解决方案。如果不这样做，人类将无法在地球上生存。

　　Christophe F. Maire：我同意这一点，确实需要对这种创新保持开放态度。这就引出了我们下一个主题，即消费者的接受度，如何让创新产品获得消费者的喜爱。我花了些时间逛了逛中国的超市，市场正在变得越来越多元化，新产品也可以变得热门。Nandita，你一直处于各种创新的前沿。也许你可以分享一些见解，谈谈如何管理和引导新产品在市场上更好地被消费者接受。

　　（一）提高新技术接受度的消费者教育

　　Nandita Prabhu：消费者确实在寻找创新，他们的需求变化比以前快得多。如果是基于新技术的创新，从消费者的角度来看，其接受度或商业化进程可能会有些艰难，因为这需要更多的消费者教育。特别是介绍这项新技术，其中技术的透明度是最重要的，透明地说明它的功能以及如何惠及他们。因此，需要在消费者教育上投入大量努力，以帮助他们接受和采纳。

　　其次，我认为行业也需要起到关键的作用。比如法规问题，食品行业需要共同努力使创新成功。当整个行业或整个生态系统共同努力时，消费者更容易接受。我所说的生态系统是从政府机构、监管机构、行业同行、初创公司到学术界，所有人都要共同努力，以使创新成功。

　　最后，作为人类，我们一直都相信趋势澳门管家婆一肖一码一中一 ,收益成语分析落实_钱包版5.842。那么什么是趋势？趋势是十年前开始的信号，现在我们能够感受到、触摸到、体验到的东西。但初创公司依赖的是微弱的信号，这些微弱的信号将在十年后成为趋势。因此，当我们与消费者互动时，我们需要更多地关注变化的信号和变化的驱动因素，而不是仅仅关注已经成为过去的趋势。

　　（二）不盲从趋势，洞察消费现状

　　Christophe F. Maire：Jason，我认为你不相信趋势，只相信数据。你怎么看待这个问题？

　　Jason Cohen：从宏观层面来看，当“芒果风味”“菠萝风味”流行时，并不是因为消费者需求芒果，然后这个需求被满足。消费者根本不知道他们会喜欢这种新的组合或新的食品，是因为有人创造了这个产品，而且这个产品成功了。公司可以创造自己的趋势。也许我最喜欢的例子是，阿里巴巴与玛氏合作。他们发现很多购买士力架的人也在他们的购物车中购买辣味食品。于是他们去找玛氏，说：“你能做一种辣味士力架吗？我们认为这会成功。”这是一个利用数据和信息做出推论并可能生产出好产品的例子。仅仅知道趋势并不足以制造成功的产品，产品之所以成功，是因为他们创造了一种消费者喜爱的新味道组合。所以我的理念是，不要跟随趋势，而是创造一些好的东西。今天仍然有可能制造出市场上最受欢迎的香草冰淇淋。香草并不流行，不新颖，但你仍然可以创造出一个味道很好的香草产品。因此，你可以通过创造消费者喜欢的东西来创造自己的趋势。

　　尽管大公司可能不相信某些创新产品会受欢迎，但这些产品最终可能会成功，无酒精啤酒就是很好的例子。当我们与德国的酿酒商交谈时，他们不相信无酒精啤酒是个好主意。他们不喜欢无酒精啤酒，他们喜欢酒精，但事实证明，现在无酒精啤酒占据了10%到15%的市场份额。

　　（三）微生物赛道如何获得竞争力

　　Christophe F. Maire：曾哲博士，你可以分享一些关于推出新产品的经验和建议吗？尤其是那些在微生物组领域的创新产品。

　　曾哲博士：当然可以。肠道健康如今非常热门，很多人都在说肠道健康是人体的第二大脑。我想说的是，关于益生菌的研究和创新确实需要遵循一些特定的程序，我将其总结为三个步骤。第一步是基于我们所有知识的合理设计。第二步是在动物模型中进行验证。第三步，也是最后一步，是通过大量的临床研究来证明，然后才能真正进入市场。达能作为营养方面的知名公司，我们在关于产品的营养和健康说明非常谨慎。只有通过遵循这些严格的步骤，才能够确保产品在市场上的长期竞争力和消费者的长期信任。

　　Christophe F. Maire：是的，宣传创新突破非常具有挑战性。我们很早就认识到，肉类替代品的方向是错误的，尤其是在亚洲，因为这不会引起任何人的共鸣。这类产品被必须成为一个新的类别，而不是替代已有的传统类别。

　　（四）新技术规模化的成功案例

　　Christophe F. Maire：Tatjana，也许你可以分享一些成功的案例，他们是如何从实验室，到规模化生产，再到取得实际商业成功的，以及这个过程中，他们取得成功的原因是什么。

　　Tatjana Krampitz：这张图片展示了我们的设施，让大家可以看看我们在那里工作的情况。我们已经在那里工作了一年，这不是未来的想象，而是现在正在发生的事情。

　　图片来源：GEA分享资料

　　举一个例子，比如精密发酵。通过GEA的技术中心，我们培育了一种可以生产乳清蛋白的微生物，之后对这种蛋白质进行纯化、浓缩并喷雾干燥。第二个例子是细胞培养。首先，我们会提取动物细胞，让它们生长，再通过装置进行灌流，从而提高产量，然后进行收获。第三个例子是微生物发酵技术，我们可以完成单细胞蛋白质的生产。许多先进的创新技术现在已经进入了市场上，也有很多技术正处于过渡阶段，即将进入市场。

　　Christophe F. Maire：最后一部分，我想请每位嘉宾谈谈关于合成生物学及其对行业影响的看法。也许你们可以各自说一个你们认为非常令人兴奋的机会，以及一个你们觉得需要克服的挑战。

　　Jason Cohen：我先谈谈我的看法。我们在消费者市场上看到的最大变化之一是市场的碎片化。过去，你可以创造出单一产品来吸引整个国家甚至全世界的消费者。但现在，大家都在朝着越来越个性化的方向发展。消费者分成了更小的、独特的群体，每个群体有着自己独特的偏好和需求。这种碎片化的特征这意味着你需要收集更多数据，并且需要针对更多的小细分市场进行数据收集，而每个细分市场的机会都较小。

　　曾哲博士：在合成生物学中，有一个循环流程：设计、建造、学习、测试。作为研究功能性成分的研究人员，我对乳制品蛋白质和甜味蛋白质非常感兴趣。我认为这一领域值得投资，并将改变我们过去生产蛋白质的方式。然而，我们需要在发酵、发酵罐监管以及商业化方面得到更多支持。因此，每次演讲时，我总是呼吁大家给予支持。

　　Christophe F. Maire：在这个领域，你预测一下吗？你认为有一天我们会吃到更多来自实验室的乳蛋白，而不是来自奶牛的吗？

　　曾哲博士：我认为肯定是来自实验室的乳蛋白。根据我对乳制品行业的观察，未来肯定会是无动物的，这一点毫无疑问。至于多久能实现，这取决于很多因素，但它一定会到来，因为地球无法负担这么多人口。人类的第一个步骤通常是减少牛羊的数量，这是一种非常直接的逻辑。

　　Christophe F. Maire：这是一个大胆的预测，我倾向于同意你的观点。我不确定这是否是今天行业的共识，但也许Tatjana可以回应一下曾哲博士刚才所说的。这和GEA的业务是密切相关的。

　　Tatjana Krampitz：我们思考了很多关于“替代蛋白（alternative protein）”这个术语，认为更应该谈论“互补蛋白（complementary proteins）”。我们未来需要更多的蛋白质来源，因此理想情况下，传统的畜牧业应该继续存在，但我们需要互补的蛋白质来源来弥补当前的蛋白质缺口，以养活未来的人口。

　　Christophe F. Maire：Nandita，你所做的一切最终都是关于味道、风味和感官享受。也许你可以分享一下你看到的一些重大机遇，以及你认为面临的一些挑战。

　　Nandita Prabhu：首先，我们创造的所有产品都需要有很好的味道，这是消费者接受的第一步。我很自豪能在像奇华顿这样的公司工作，既帮助行业提升产品的味道，又确保产品更加健康，对消费者和地球都有益。我们相信未来的发展方向，并且已经在为此投资。因此，机遇确实存在。

　　但我们面临的挑战主要是法规，特别是在多样化的亚洲地区，每个市场都有不同的法规需要遵守。其次是如何规模化，这需要初创公司和大公司共同努力。最后，我们需要在推动颠覆性创新的同时保持现有的稳定性，让消费者成为我们共同前行的伙伴。

　　Christophe F. Maire：我同意我们所有人所从事的工作确实对社会有重大影响，因为这关系到农业和粮食安全，这些都是实实在在的社会挑战。我们还有五分钟时间，这里有几位顶尖的专家，如果观众有任何问题，现在是提问的好时机。

　　提问：我叫Shawn，非常感谢你们今天的分享。能聚集一群来自世界各地的人来到中国讨论创新和食品，这种感觉很棒。那么来自不同的国家，有不同的视角的你们，会对这一领域的年轻创业者有什么建议？

　　Christophe F. Maire：作为投资者，我以帮助创业者为生，当你开始一段旅程时，不可能知道所有的答案。真正重要的是能够展望一个你认为理想的未来。在这过程中，方向会有多次变化。但好消息是，当你活跃在一个非常具有相关性和非常重要的领域的时候，比如合成生物学，你会偶然发现一些在开始时未曾设想的、可能具有市场价值的解决方案。关键在于有勇气和精力去前进，创建公司，并在过程中找到合作伙伴，无论是联合创始人还是合作伙伴。

　　Jason Cohen：从Gastrograph AI到Simulacra，我最大的收获是效率这个概念。Gastrograph AI一开始的团队就比较大，我们的团队从未少于7人，包含移动应用开发团队、软件开发团队、数据科学团队、应用团队、操作团队，另外还有财务、设计、市场等标准部门。回顾起来，我们在早期的效率相当低。所以，在创办Simulacra时，我提出了三个必须做到的事情。

　　首先是和数据相关的。在Gastrograph AI，我们收集了自己的专有数据，因此我们必须向每个合作的公司证明我们的数据与他们的数据一样好甚至更好。他们会问，“我如何信任你的数据？你的数据如何反映我的数据？”所以，在Simulacra，我们让公司使用他们已有且信任的数据。

　　其次是时间和效率。Gastrograph AI开发新产品有时需要3到6个月，甚至更长时间，这导致了收益的延迟。因此在Simulacra，我们决定无论提供什么服务，都必须是实时的，不能让其他公司的时间影响交付解决方案的能力。

　　第三是使用AI工具，控制团队规模。早期创立Gastrograph AI的时候，还没有今天的生成式AI工具。现在在Simulacra，我们尽可能保持团队小规模，这也是我强烈推荐的一点——不要过早扩展团队。一个小团队可以更快做出决策，更统一目标和使命。AI已经改变了小团队的工作量，我们的所有营销材料和图像都是AI生成的。我们可以以多种方式使用AI，这在2到3年前是不可想象的。所有这些加起来，我希望传达的是效率的概念。作为一个小公司，你最大的竞争优势是内部效率，这关系到你的速度、交付和开发周期。任何能加快这些过程的举措都是优势。

　　提问：感谢Christophe主持了这场令人印象深刻的关于新食品和新蛋白的讨论。作为FoodLabs的创始人，你会投资中国的初创公司吗？你是否已经发现了一些有潜力的公司？在选择初创公司时，你有什么顾虑吗？你对这些初创公司有任何评估标准吗？谢谢。

　　Christophe F. Maire：在评估初创公司的时候，早期投资的挑战和美妙之处在于，你几乎没有什么数据可以作为决策的基础。这意味着你需要依赖你的直觉。你必须能够接受创始人的愿景，理解创始人和产品，并承担风险。我们擅长的一点是，我们知道我们可能会失去一半的投资资金，但每次投资都希望找到一个如果成功会有巨大回报的项目。这些是我们的投资标准。

　　提问：我有一个问题想问曾哲博士。作为一名科学家，在你完成所有实验室测试或研究之后，你是如何说服其他职能部门，尤其是管理团队，这是一个好主意并值得大家一起努力实现的？

　　曾哲博士：谢谢你的问题。确实，作为一个在实验室工作的人，有时候了解实验室之外的事情非常困难。所以我的建议是，尝试在行业内工作几年，这样你就能看到大公司是如何运作的，吸取经验教训，然后你就知道该怎么做了。处理多方利益相关者的管理总是很难，你需要满足各方面的期望。

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