為什麼計畫先以可可作為首個示範作物而非其他植物？

Question

Accepted Answer

可可面臨多重挑戰，成為首要示範作物契機

歐盟「Coco-AI」計畫之所以選擇可可作為首個示範作物，主要源於該作物當前所面臨的嚴峻挑戰。全球可可產業正處於氣候變遷、地緣政治不穩定以及全球需求持續攀升的多重壓力之下。氣候變遷不僅影響可可樹的生長環境，也加劇了病蟲害的發生，導致產量波動與品質不穩定，進而推升了原料價格。同時，可可產區的政治局勢亦可能對供應鏈的穩定性構成威脅。在此背景下，Coco-AI計畫期望透過結合人工智慧（AI）與植物細胞培養技術，開發出一個創新的生物反應器生產平台，以克服傳統農業的限制，提升可可供應鏈的韌性。這項總計投資630萬歐元的計畫，由歐洲、以色列、加拿大及南韓等地的9個合作夥伴共同推動，旨在建立一個不受地理位置及氣候影響的新一代生產模式，為可可這種高價值作物的永續供應奠定基礎。
植物細胞培養技術為可可供應鏈注入新動能

植物細胞培養技術提供了一種全新的途徑來生產可可相關的天然化合物。此技術的核心在於從可可植物體內取得細胞，並在實驗室的生物反應器中，透過精密的營養液配方進行大規模培養。在這個過程中，細胞會自行生成巧克力風味、香氣或油脂等關鍵成分，而無需種植整株可可樹。這種方式顯著降低了對土地、水資源等農業資源的需求，同時也規避了傳統種植模式中因氣候變遷、病蟲害等因素造成的生產風險。一旦細胞培養至所需密度，即可收集細胞生物質，進一步加工成可可粉、可可脂等產品。Coco-AI計畫的目標之一，便是要開發出6種植物細胞培養的原料配方，並進一步製作兩款巧克力原型產品，藉此驗證此技術在實際產品應用上的可行性與商業潛力。
AI技術優化培養流程，加速規模化生產

植物細胞培養是一項極其複雜且精密的技術，需要精確控制營養成分、溫度、培養時間、光照條件以及細胞本身的生物特性等多項變數。這些變數相互關聯，產生的數據量龐大，遠超出傳統研究人員憑藉經驗進行直覺分析的能力。為了解決此挑戰，Coco-AI計畫導入了先進的AI技術，特別是機器學習演算法。AI系統能夠分析培養過程中產生的海量數據，建立預測模型，深入理解不同培養條件對細胞表現的影響。透過AI的輔助，研究人員能夠更精準地優化培養配方，識別出最具潛力的實驗方向，並顯著提升未來將生產規模從實驗室規模放大至工業級規模的效率。AI在此扮演的是決策支援的角色，而非取代研究人員，旨在加速建立更有效率、更可預測的生產流程。
擴展潛力巨大，目標覆蓋多樣化高價值作物

Coco-AI計畫的野心不僅止於可可，其長遠目標是建立一個可廣泛應用於其他高價值作物生產的技術平台。計畫的合作夥伴之一，新創公司Kokomodo的技術長Dario Breitel便指出，若此AI驅動的植物細胞培養平台能夠成功建立，將有望穩定生產高品質的可可原料，進而提升全球糧食安全與供應鏈的韌性，減輕對傳統熱帶產區供應鏈的依賴。此外，該計畫預計在為期四年的執行期間內，將可可細胞的培養規模逐步從50公升的實驗系統擴大至1萬公升的工業級生物反應器。從可可的成功經驗出發，Coco-AI計畫未來計畫將此技術平台推廣應用至葡萄、燕麥以及多種藥用植物等領域，這些作物同樣面臨著供應鏈脆弱、產量不穩或對特定地理條件高度依賴等問題。此舉有望為全球永續農業的發展開創新的格局。

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