国庆中秋长假第三天（10 月 3 日）的晨光刚漫进客厅，记者就忙着给奶奶找降压药，又给过敏体质的妹妹准备过敏药——当天家里人去市中心的川菜馆聚餐，可一想到出门在外吃饭的难题，记者就忍不住犯愁。

带老人和小朋友外出吃饭，最让人头疼的就是 " 夹菜自由 " 问题。妈妈要避开高糖高油的菜，以防血糖波动；妹妹对坚果、海鲜过敏，每道菜都得确认食材；记者肠胃也不算好，生冷辛辣的食物都得慎选。

过去，每次在外吃饭，要么拉着服务员反复问 " 这菜放糖了吗 "" 有没有加花生 "，要么捧着餐厅的营养手册翻来翻去，可服务员常常答不上来，手册上的信息往往又很模糊，越查越慌，最后多数情况下只能草草点几道 " 安全 " 但没啥滋味的菜，聚餐的兴致也少了大半。

纠结间，记者突然想起前几天同事推荐的腾讯健康微信小程序，说它的 AI（人工智能）" 饮食分析 " 能解决在外吃饭的类似顾虑。抱着试试看的心态，记者打开微信，找到小程序入口，点了进去。

刚走进川菜馆，服务员就递来一本印满菜品图片的菜单，翘脚牛肉、麻婆豆腐、鲜肉饼……每道菜看着都挺诱人。记者先对着最想吃的翘脚牛肉拍了张照，屏幕才加载了几秒，就弹出了完整的分析结果。

饮食助手给这道翘脚牛肉打了 75 分，下方清晰标注着 " 低脂清淡 " 的标签，还列出了关键营养数据：热量估算 150 千卡，蛋白质 15 克。最让记者惊喜的是，它还特意提醒 " 汤中嘌呤含量可能较高，痛风患者需适量饮用 " ——家里人虽然没有痛风，但这个细节让人觉得格外贴心，连容易被忽略的隐性风险都考虑到了。

家人笑着说 " 再试试别的菜 "，记者想起妈妈肠胃偶尔会犯炎症，又对着菜单上的鲜肉饼拍了一张。这次记者先在 " 添加分析人 " 里完善了身高、体重等信息，健康状况勾选 " 肠胃炎 "，提交信息后再拍鲜肉饼，屏幕瞬间跳出了专属报告。

报告里明确写着 " 存在肠胃刺激风险 "，还标注了具体数据：热量 350 千卡，油脂含量高。更实用的是，它还给出了替代方案，建议更换为小米粥，温和养胃。看到这么精准的分析，记者当即点了个赞。

不过，记者也发现这个功能还不够完美，比如拍一道多食材的 " 乱炖 "，它能识别出主要食材的营养，但隐藏在调料里的微量糖、微量过敏原，目前还没法精准检测。如果餐厅菜品做法特殊，比如糖醋里脊少糖，AI 没法识别 " 定制做法 "，给出的热量估算会有点偏差。

事后，记者还特意问了腾讯健康的朋友，他说 AI 识别技术还在快速演进，老百姓的餐桌又丰富多彩，在解决混合菜肴（如麻辣香锅）的成分分离难题上，AI 仍有长足的进步空间。

同时，如果能在能量摄入管理中引入代谢组学数据，根据用户自身的健康情况优化营养建议，AI 饮食管理工具将会更有意义。

记者手记： AI，谢谢你让我爱的人吃好饭

带家人外出聚餐的饮食顾虑，曾是我多年的困扰——直到这次体验 AI 饮食助手，我发现它带来的不只是便捷，更在悄悄改变普通人的健康决策方式。

最让我触动的，是它对 " 隐性需求 " 的洞察。以前我们关注饮食健康，多是盯着糖、油、盐这些显性指标，却常忽略嘌呤、食材刺激等隐性风险。而 AI 能主动把这些藏在细节里的健康点拎出来，比如提醒翘脚牛肉汤的嘌呤问题，这背后是 AI 对 " 饮食 - 疾病关联数据 " 的深度整合，它把慢性病指南、过敏原清单、营养学知识，转化成了普通人能秒懂的 " 能不能吃、吃多少 " 的答案，不用再去翻厚重的专业手册。

更值得琢磨的是它对 " 家庭多元需求 " 的适配。一个家庭里，老人要控糖、孩子怕过敏、成年人可能有肠胃问题，过去只能逐个迁就，现在 " 添加分析人 " 功能就能实现 " 一人一策 "。这让我想到，未来如果 AI 能对接家庭健康档案，比如同步老人的血糖波动记录、孩子的过敏原历史，或许能给出更动态的建议。比如，老人今天血糖偏高，AI 会自动调低推荐菜品的糖分阈值，这种 " 跟着健康状况变 " 的灵活度，会更加实用。

现在的 AI 饮食助手已经能解决 " 吃得放心 " 的问题，期待未来它能读懂每个人的身体信号，让 " 好好吃饭 " 更加省心。

每日经济新闻