我們自己的準確度測試 · 2026 年 6 月更新
NutriShot AI 有多準確？
我們用廚房秤秤了 412 份餐食的每一種食材，在美國政府的食物資料庫中查出實際卡路里，再拿 NutriShot AI 的估算與這些數值比對。2026 年 6 月，我們升級了 AI 模型，並重新測試了全部 412 份餐食。下方的每個數字都來自這次重新測試。原始資料和計算結果的腳本連結都在下方，你可以自己核對每個數字。
這項測試由誰進行
這項測試由我們自己設計、執行並出資。我們是 NutriShot AI 背後的公司（Questopia LLC）。沒有外部實驗室參與，也沒有獨立科學家審查過結果。我們也沒有像正式研究那樣事先公開測試計畫。每份餐食的資料和分析程式碼都公開在下方，任何人都可以核對這些數字。
我們原始測試的完整報告和測試方法發表在 The Pantry Notes：NutriShot AI 準確度測試 （本頁使用相同的方法，並列出最新的結果）。
重點數字
為什麼我們列出兩個數字
拍下照片後，NutriShot AI 會估算你的餐食。只靠照片時，估算值與秤重結果平均相差在 11% 以內。接著 App 會問你一個簡單的問題：份量看起來對嗎？花幾秒鐘回答，平均差距就會降到 10%。所以我們說的 10%，指的都是你回答這個問題之後的估算值。
| 卡路里準確度 | 只靠照片 | 確認份量後 |
|---|---|---|
| 與秤重結果的平均差距 | 11.0% | 10% |
| 與實際卡路里相差在 10% 以內的餐食 | 63% | 71% |
| 相差在 20% 以內的餐食 | 88% | 91% |
蛋白質、碳水化合物和脂肪
我們也檢查了蛋白質、碳水化合物和脂肪。油和淋醬很難從照片中看出來，可能會影響脂肪的估算。確認份量後的結果如下：
| 營養素 | 與秤重結果的平均差距 | 與實際值相差在 10% 以內 |
|---|---|---|
| 蛋白質 | 6.7% | 每 100 份餐食中有 87 份 |
| 碳水化合物 | 5.9% | 每 100 份中有 85 份 |
| 脂肪 | 9.5% | 每 100 份中有 79 份 |
最準確和最不準確的情況
AI 最容易估算的
- 包裝和品牌食品與秤重結果相差 4.8%
- 簡單的家常料理7.8%
- 飲品8.1%
AI 最難估算的
- 餐廳和外帶餐食與秤重結果相差 15.0%
- 泰式料理16.4%
- 印度料理17.6%
所有數字都是卡路里估算值與廚房秤重結果之間的平均差距。餐廳菜色的醬汁裡常有照片看不出來的油、奶油和糖，數字也反映了這一點。如果你大多吃外帶或醬汁很多的餐食，平均差距預計在 15% 至 18% 左右。
我們如何進行測試
- 我們自己烹調或購買了 412 份餐食，每一種食材都以公克為單位秤重。
- 對每一種秤過的食材，我們都在美國政府的公開食物資料庫 USDA FoodData Central 中查出實際的卡路里和營養素。
- 這些餐食涵蓋包裝食品、家常料理、飲品、綜合餐盤和餐廳外帶，共 7 種料理。
- 我們用 NutriShot AI 記錄每一份餐食，並記下兩個數字：只靠照片的估算值，以及確認份量後的估算值。
- 本頁的準確度數字，是 NutriShot AI 的數值與秤重結果之間的平均百分比差距。
需要注意的地方
- 這項測試由我們自己執行並出資。沒有任何獨立第三方檢查過。
- 餐食是我們挑選的，我們也沒有像正式研究那樣事先公開測試計畫。
- 「實際」數值的準確度，取決於它們所依據的政府食物資料庫。
- 結果反映的是 App 在 2026 年 6 月測試時的表現。之後的更新可能讓準確度提高，也可能降低。
核對我們的計算
一個腳本就能從原始資料重新算出本頁的每個數字。兩個檔案都可以免費下載：
把兩個檔案放在同一個資料夾，然後執行：
python3 analyze-validation.py完整報告，包含完整的方法和所有表格： NutriShot AI 準確度測試：完整報告（The Pantry Notes）
這些數字適合用在哪裡
平均 10% 的差距，對日常追蹤來說已經夠準確：可以看出趨勢、讓卡路里維持在目標附近，並維持足夠的蛋白質攝取。NutriShot AI 不是醫療工具。如果你因為醫療需求需要精確的數字，例如決定胰島素劑量或遵循醫師監督的飲食，請使用醫師建議的方法，而不是照片估算。
常見問題
NutriShot AI 的卡路里計算有多準確？
在我們對 412 份秤重餐食的測試中，於 App 中確認份量後，卡路里估算與廚房秤平均相差在 10% 以內（準確度約 90%）。只靠照片時，平均相差在 11% 以內。每 100 份餐食中有 71 份與實際卡路里相差在 10% 以內，有 91 份相差在 20% 以內。
「10% 以內」實際上代表什麼？
對一份 600 卡路里的餐食來說，10% 大約是 60 卡路里。以一整天 2,000 卡路里來算，累計大約是 200 卡路里。這個差距小到足以看出趨勢、維持在目標附近。對需要精確數字的醫療決策來說，這個差距太大。
這項測試是什麼時候進行的？
這些結果來自 2026 年 6 月。當時我們在模型更新後，重新測試了同樣的 412 份餐食。平均差距為 10%。下方可下載的資料來自這次測試，原始測試的完整報告連結仍保留在上方。
這是獨立研究嗎？
不是。這項測試由我們自己設計、執行並出資，也沒有外部科學家審查過。我們公開原始資料和程式碼，讓你可以自己核對數字。
NutriShot AI 在哪些情況下最不準確？
NutriShot AI 對餐廳和外帶餐食最不準確（與秤重結果平均相差 15.0%），對脂肪大多在醬汁裡的菜色也一樣。在我們的測試中，印度料理（17.6%）和泰式料理（16.4%）最難估算。包裝食品（4.8%）和簡單的家常料理（7.8%）最容易。
NutriShot AI 比其他卡路里 App 更準確嗎？
我們不知道。我們只測試了 NutriShot AI，所以這項測試無法說明其他 App 的表現，我們也不做任何比較宣稱。如果其他 App 公開自己的測試資料，你可以自己比較這些數字。
拿你自己的餐食試試看
免費方案包含每日 AI 餐食掃描和一則教練建議，而且永不到期。你可以自己秤一份餐食，再和 NutriShot AI 的估算比較。
