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—— 中国食品杂志社
功能食品中的活性成分常因稳定性差、溶解性低、生物利用度不足及健康效应受限而难以发挥应有效性能。稳态增效递送体系（shelf-stable and efficacy-enhanced delivery systems，SSEEDS）通过分散增溶、稳态包埋、靶向控释、吸收增强及协同复配等策略，实现高载量、高稳态与高效价的精准递送，成为解决上述问题的重要途径。然而，传统构建方式依赖经验试错，存在效率低、预测性差等问题。本文综述大数据与机器学习（machine learning，ML）在SSEEDS智能构建中的最新进展，系统探讨其在功能组分筛选、载体结构设计、释放行为预测及多目标工艺优化等方面的应用。重点评述稳态增效体系的ML建模、释放动力学预测与贝叶斯优化工艺调控的典型案例，并阐释ML在提升包封率、延长稳定性及增强生物可及性中的优势。最后，提出当前面临的数据孤岛、模型泛化性不足、经验依赖性与跨尺度耦合挑战，并展望融合联邦学习、可迁移学习与小样本增强、可解释人工智能与数字孪生技术来应对挑战。本综述旨在为功能食品SSEEDS的智能化构建提供有价值的技术思路与方法参考。
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