我们分析了7000万餐食：数据揭示全球饮食习惯

世界上人们到底吃什么？不是饮食指南推荐的，也不是社交媒体影响者发布的，而是真实的人们每天记录的餐食。

在Nutrola，我们拥有独特的视角。我们的平台在195个国家拥有超过200万活跃用户，每天处理大量的食物数据。为了这项研究，我们分析了2025年1月至2026年2月期间记录的7000万餐食，包括早餐、午餐、晚餐和零食，覆盖了每个有人居住的大陆。

结果挑战了许多关于全球营养的假设。以下是数据的真实反映。

数据收集与分析方法

方法论

本报告中的所有数据均来自Nutrola用户提交的匿名聚合餐食记录。餐食记录通过三种方式进行：AI照片识别（Snap & Track）、条形码扫描和手动输入。我们排除了不完整的记录（缺少卡路里或宏观数据）和生理上不合理的异常记录（单餐低于50卡路里或超过4000卡路里）。

经过筛选，我们保留了来自210万独特用户的7030万有效餐食记录。数据按国家、时区、餐食类型、季节和记录方式进行分类。

关键人口统计数据

区域	用户数	餐食记录	平均每日记录
北美	712,000	2410万	3.2
欧洲	548,000	1760万	2.9
亚太地区	389,000	1320万	3.1
拉美	198,000	740万	2.7
中东与非洲	143,000	480万	2.5
大洋洲	110,000	320万	3.3

大洋洲用户平均每天记录的餐食最多（3.3），而中东和非洲的记录频率最低（2.5）。这可能反映了应用的参与模式和文化饮食结构。

餐食时间：全球的用餐时刻

早餐时间在各国差异超过3小时

最引人注目的发现之一是早餐时间的巨大差异。全球早餐的中位时间为当地时间7:42，但各国之间的差异非常显著。

国家	早餐中位时间	跳过早餐的比例
日本	6:18 AM	11%
德国	6:45 AM	14%
英国	7:12 AM	18%
美国	7:38 AM	23%
巴西	7:55 AM	19%
法国	8:10 AM	26%
西班牙	8:48 AM	31%
土耳其	9:05 AM	8%
阿根廷	9:22 AM	29%

土耳其的早餐跳过率最低，仅为8%，反映了完整早晨餐的文化重要性。相比之下，西班牙和阿根廷的跳过率超过29%，与他们整体较晚的用餐时间相关。

全球晚餐时间窗口

晚餐时间的变化更为显著。斯堪的纳维亚国家的晚餐时间最早（挪威为5:18 PM，瑞典为5:34 PM），而南欧和拉美国家的晚餐时间最晚（西班牙为9:42 PM，阿根廷为9:55 PM）。

国家	晚餐中位时间	平均晚餐卡路里
挪威	5:18 PM	612 kcal
瑞典	5:34 PM	638 kcal
澳大利亚	6:12 PM	685 kcal
美国	6:45 PM	742 kcal
英国	7:08 PM	698 kcal
德国	7:15 PM	654 kcal
法国	8:05 PM	718 kcal
意大利	8:32 PM	734 kcal
西班牙	9:42 PM	761 kcal
阿根廷	9:55 PM	789 kcal

晚餐时间越晚，晚餐卡路里摄入量越高的正相关关系显著。晚餐时间在晚上8点之后的国家，平均每餐摄入751卡路里，而在晚上7点之前用餐的国家则为658卡路里——相差14.1%。

全球零食高峰在下午3点

在所有地区，全球零食高峰发生在下午2:30到3:30之间。然而，在北美和欧洲的数据中，晚上9:00到10:30之间出现了第二个零食高峰。在我们的数据集中，67%的用户每天至少记录一次零食，平均每次零食含有214卡路里。

全球最受欢迎的食物

全球记录最多的20种食物

我们根据7000万餐食的总记录数对食物进行了排名。

排名	食物	总记录	占所有餐食的比例
1	鸡胸肉	490万	6.97%
2	鸡蛋	420万	5.97%
3	白米	380万	5.41%
4	香蕉	310万	4.41%
5	咖啡（添加物）	290万	4.13%
6	燕麦/燕麦粥	270万	3.84%
7	面包（各种）	250万	3.56%
8	希腊酸奶	230万	3.27%
9	苹果	200万	2.85%
10	蛋白质奶昔/粉	190万	2.70%
11	意大利面	180万	2.56%
12	鳄梨	160万	2.28%
13	三文鱼	150万	2.13%
14	红薯	130万	1.85%
15	牛肉末	120万	1.71%
16	杏仁	110万	1.56%
17	西兰花	100万	1.42%
18	奶酪（各种）	98万	1.39%
19	花生酱	92万	1.31%
20	牛奶（各种）	87万	1.24%

鸡胸肉在全球范围内占据主导地位，几乎出现在7%的所有记录中。前五种食物的记录总和超过26%，这表明尽管全球美食多样性丰富，但相对较少的食物构成了追踪营养的基础。

区域食物偏好

当我们按地区划分最受欢迎的食物时，文化饮食模式清晰可见。

亚太地区前5名： 白米（14.2%）、鸡蛋（7.1%）、豆腐（5.8%）、鸡胸肉（5.3%）、面条（4.9%）

欧洲前5名： 面包（8.3%）、鸡蛋（6.4%）、鸡胸肉（6.1%）、奶酪（5.7%）、咖啡（5.2%）

拉美前5名： 米饭（11.8%）、豆类（8.6%）、鸡胸肉（7.2%）、香蕉（5.1%）、鸡蛋（4.8%）

北美前5名： 鸡胸肉（8.9%）、鸡蛋（6.8%）、蛋白质奶昔（4.6%）、燕麦（4.3%）、希腊酸奶（4.1%）

北美用户显著更倾向于记录蛋白质补充品——蛋白质奶昔出现在他们的前5名中，但在其他地区的前10名中并未出现。

宏观营养分布：全球卡路里分配

全球平均宏观分配

在所有7000万餐食中，平均宏观营养分配如下：

• 碳水化合物： 占总卡路里的42.3%
• 脂肪： 占总卡路里的33.1%
• 蛋白质： 占总卡路里的24.6%

这意味着平均Nutrola用户的卡路里分配大约为42/33/25，接近但并不完全符合大多数饮食指南推荐的45-65%碳水化合物、20-35%脂肪和10-35%蛋白质。

各国宏观分配

国家	碳水化合物 %	脂肪 %	蛋白质 %	平均每日卡路里
日本	51.2%	24.8%	24.0%	1,842
韩国	49.6%	26.1%	24.3%	1,897
印度	53.8%	28.4%	17.8%	1,764
巴西	47.1%	30.2%	22.7%	2,034
意大利	46.3%	34.7%	19.0%	1,956
英国	40.8%	34.2%	25.0%	2,108
美国	38.4%	34.6%	27.0%	2,187
德国	39.1%	35.8%	25.1%	2,076
澳大利亚	37.6%	33.9%	28.5%	2,054
土耳其	44.7%	35.1%	20.2%	2,143
墨西哥	48.5%	31.8%	19.7%	2,012
荷兰	38.9%	36.2%	24.9%	2,031

澳大利亚的蛋白质比例最高，达到28.5%，而印度的碳水化合物比例最高，达到53.8%。欧洲国家的脂肪比例集中在35%左右，这与以乳制品和油脂为主的饮食文化一致。

蛋白质趋势真实存在

比较2025年第一季度与2026年第一季度，所有用户的平均蛋白质比例从22.8%增加到24.6%——在短短一年内相对增加了7.9%。这一趋势在美国（+9.2%）、澳大利亚（+8.7%）和英国（+7.4%）中最为显著。这与高蛋白产品的日益流行以及人们对蛋白质在饱腹感和肌肉保护中作用的认识提升相吻合。

季节性饮食趋势

卡路里摄入遵循可预测的年度曲线

我们绘制了按月计算的平均每日卡路里摄入量，发现北半球国家的模式非常一致。

月份	平均每日卡路里（北半球）	与年均值的变化
一月	1,897	-6.8%
二月	1,932	-5.1%
三月	1,988	-2.3%
四月	2,014	-1.1%
五月	2,028	-0.4%
六月	2,012	-1.2%
七月	2,048	+0.6%
八月	2,067	+1.5%
九月	2,034	-0.1%
十月	2,089	+2.6%
十一月	2,156	+5.9%
十二月	2,218	+8.9%

一月是卡路里摄入最低的月份，受到新年决心和节后限制的影响。十二月则是最高的，平均摄入量比一月高出16.9%。这种季节性波动在美国最为明显（1月与12月之间的差异为19.4%），而在日本则最不明显（8.2%）。

夏季饮食变化

在北半球的夏季月份（6月至8月），我们看到食物选择发生了显著变化：

• 沙拉记录比冬季增加47%
• 冰淇淋和冷冻甜点记录增加128%
• 汤和炖菜记录减少62%
• 新鲜水果记录增加34%
• 酒精记录增加23%

酒精摄入的增加值得注意：在记录酒精的用户中，平均酒精相关的卡路里摄入量从一月的87 kcal/天上升到七月的107 kcal/天，增长了23%。

餐食组成模式

午餐缩小

一个意想不到的发现是，午餐相对于晚餐的比例正在缩小。在2025年第一季度的数据中，午餐占每日卡路里的31.4%。到2026年第一季度，这一比例降至29.8%。而晚餐则从36.2%增长到37.9%。

餐食	%的每日卡路里（2025年第一季度）	%的每日卡路里（2026年第一季度）	变化
早餐	22.1%	21.6%	-0.5
午餐	31.4%	29.8%	-1.6
晚餐	36.2%	37.9%	+1.7
零食	10.3%	10.7%	+0.4

这一趋势在25-34岁用户中最为明显，午餐比例缩小了2.3个百分点。远程工作的趋势可能起到了一定作用，因为在家工作的用户往往吃得更轻、更零散，而不是在办公室或餐厅就餐。

周末与工作日饮食

周末的卡路里增加是一个真实且显著的现象。星期六是所有地区卡路里摄入量最高的一天。

星期	平均每日卡路里	与周均值的比较
星期一	1,972	-3.2%
星期二	1,988	-2.4%
星期三	2,006	-1.5%
星期四	2,018	-0.9%
星期五	2,067	+1.5%
星期六	2,148	+5.5%
星期日	2,087	+2.5%

星期六的平均卡路里比星期一多出176卡路里，额外的卡路里主要来自脂肪（占盈余的42%）和酒精（占盈余的21%）。根据我们的调查数据，保持每日卡路里摄入在10%范围内一致的用户，达成目标的可能性是其他用户的2.4倍。

记录行为与参与度

21天阈值

我们的数据揭示了一个关键的参与阈值，即21天。连续记录餐食21天的用户在90天后仍然记录的概率为89%。而在14天之前中断记录的用户，仅有23%的概率能达到90天。

连续记录天数	达到90天的概率
7天	41%
14天	62%
21天	89%
30天	94%
45天	97%

这就是Nutrola强调记录连续性和每日参与提醒的原因。数据表明，前三周是形成可持续记录习惯的关键窗口。

记录方式分布

在我们的7000万餐食记录中，记录方式的分布正在快速变化。

方式	%的记录（2025年第一季度）	%的记录（2026年第一季度）	变化
AI照片（Snap & Track）	28.4%	41.7%	+13.3
条形码扫描	31.2%	27.1%	-4.1
手动输入	34.8%	24.6%	-10.2
快速添加	5.6%	6.6%	+1.0

AI照片记录在短短一年内从28.4%激增至41.7%，而手动输入则下降了超过10个百分点。这一变化与AI准确性的提升和记录时间的缩短相关——主要使用Snap & Track的用户平均每次记录耗时8秒，而手动输入则需47秒。

这些数据对您的营养意味着什么

关键要点

1. 一致性比完美更重要。 每周记录5天以上的用户，即使不完美，结果也显著优于那些偶尔但仔细记录的用户。

2. 周末卡路里差距是一个真实的障碍。 每个星期六和星期日的176卡路里每日盈余一年累计超过18,000卡路里——相当于大约2.3公斤的体脂。

3. 蛋白质摄入正在上升，但仍低于许多人的最佳水平。 平均蛋白质摄入为24.6%，低于许多运动营养研究者建议的30%以上。

4. 季节性模式是可预测的。 知道12月的摄入量会增加近9%可以提前规划，而不是事后反应。

5. AI驱动的记录正在加速采用。 向照片记录的显著转变表明，减少摩擦是持续追踪的最重要因素。

Nutrola的使命是让营养追踪变得足够轻松，以至于它成为一种持久的习惯，而不是短期项目。通过7000万餐食的数据来指导我们的AI模型，您提交的每一条记录都有助于提高整个社区的准确性。

常见问题解答

本研究的数据是如何收集的？

所有数据来自Nutrola用户在2025年1月至2026年2月期间提交的匿名聚合餐食记录。我们分析了来自210万独特用户的7030万有效餐食记录。此分析中未使用任何可识别个人身份的信息。

哪些国家的Nutrola用户最多？

美国拥有最大的用户基础，其次是英国、德国、澳大利亚、加拿大和巴西。然而，Nutrola在195个国家都有活跃用户，我们的数据覆盖了每个有人居住的大陆。

为什么有些国家的平均卡路里摄入量高于其他国家？

卡路里摄入量的差异反映了多种因素的结合，包括身体大小的人口统计、身体活动水平、文化饮食模式以及采用卡路里追踪应用的用户类型。处于减肥阶段的用户会显示较低的平均值，而处于维持或增肌阶段的用户则会显示较高的平均值。

蛋白质趋势是否会继续？

基于14个月连续增加的平均蛋白质比例，以及食品行业向高蛋白产品的广泛趋势，我们预计这一趋势将在2026年及以后继续。Nutrola的AI指导功能也鼓励有身体成分目标的用户增加蛋白质摄入。

AI照片记录数据的准确性如何？

Nutrola的Snap & Track AI在卡路里方面的平均准确性在11%以内，随着模型在更多数据上训练，准确性不断提高。有关详细信息，请参阅我们对500个测试餐的单独准确性研究。

餐食时间真的会影响减肥吗？

我们的数据表明餐食时间与卡路里摄入之间存在相关性，但相关性并不等于因果关系。晚餐时间较晚的用户平均摄入更多卡路里，但这可能反映了生活方式因素，而不是时间的直接代谢效应。在我们的数据中，成功的最一致预测因素是每日卡路里的一致性，而不是特定的餐食时间。

我可以在Nutrola应用中查看自己的数据吗？

可以。Nutrola提供个人分析，包括您的宏观分配趋势、餐食时间模式、每周卡路里平均值和记录连续性数据。这些见解对所有用户在应用的分析部分中可用。