英国《可持续食品技术》杂志的最新研究揭示，软物质物理学正以前所未有的精度理解和设计食品结构，并控制其质地、稳定性和感官表现。人工智能和新兴技术则彻底变革了食品设计与生产方式。

“软物质”指凝胶、乳液、泡沫或胶体等材料，其特性介于固体与液体之间。它们易变形，对温压变化敏感，性质随加工过程而变。食物中的蛋白质、脂质、多糖会自组装成复杂结构(如牛奶中的酪蛋白胶束、肉制品中的胶原网络)。纳米级别的组织决定了产品是奶油状还是具有颗粒感，以及稳定或易碎。

流变学是研究材料流动与变形的科学。在食品中，它定量测量黏度、弹性和稠度等属性。理想的酸奶需足够“坚固”不散架，又足够“流动”便于匙取。流变学数据不仅能预测质地，还能预测消费者的感官感受，是大规模定制化食品设计的关键工具。

食品的最终结构不仅取决于其成分，还取决于分子间作用力、氢键、离子等的相互作用和疏水相互作用。每种力都发挥着特定的作用。

最新研究引人注目的理念之一是分子自组装。这意味着，在特定条件下，分子会自发地聚集在一起，形成诸如胶束、纤维或囊泡之类的有序结构。

软物质物理学已经在实验室之外革新工业流程。最新研究回顾了一些技术，例如精准发酵、利用冷等离子体在不加热食物的情况下改性表面，以及可以塑造植物纤维、模拟肉类结构的高湿度挤压技术等。

研究重点关注人工智能与食品科学的融合。借助机器学习，现在可以根据食品的微观结构、加工条件或成分数据来预测其特性。

这具有直接的应用：无需反复试验即可设计新产品配方、优化酸奶发酵时间或调整3D打印食品的质地。被称为物理信息神经网络的模型将物理方程与实验数据相结合，从而能够更精准地预测现实条件下的食品特性。

此外，机器视觉系统现在能够实时分析食品在烹饪或成型过程中的结构变化，助力自动化和质量控制。

以上这些不仅是食品工业的革命。研究指出，物理学、生物技术和数字化的融合正在改变我们对食物的设计、生产和消费方式。