综述：原料乳品质分析技术与设备的最新进展

《TrAC Trends in Analytical Chemistry》：Recent advances in analytical technologies and devices for raw milk quality

本综述系统总结了原料乳品质检测领域的最新技术进展，重点介绍了光谱学（spectroscopy）、介电谱（dielectric spectroscopy）、荧光（fluorescence）等分析技术与微流控（microfluidic）、人工智能（AI）等前沿科技的融合应用，涵盖了脂肪、蛋白质、体细胞（somatic cells）及污染物等关键质量参数的离线（off-line）快速检测与在线（on-line）监控方案，为未来智慧牧场实现实时质量管控提供了重要技术路径。

　　

Abstract

原料乳品质监测对保障经济效益与食品安全至关重要。近年来，分析技术（包括光谱学、介电谱、比色法、荧光和电化学）与先进制造工艺、微流控技术、纳米材料和人工智能技术相结合，实现了品质信息的快速精准获取。本文首先讨论了评估原料乳营养价值和安全风险的主要品质参数（如脂肪、蛋白质、葡萄糖、体细胞、污染物和掺假物质），继而探讨了多种技术在乳品品质检测及现场传感设备构建中的有效性，并总结了在线分析技术（包括光谱学和介电谱）的最新进展，这些技术有望集成至自动化挤奶流程。最后，对原料乳品质分析方法在未来牧场实际应用中的挑战与前景进行了简要展望。

Introduction

乳业是全球最重要的农业产业之一，对经济发展具有战略意义。随着全球牛奶产量预计至2033年将以年增1.6%的速度增长，原料乳作为乳制品加工的核心原料，其品质直接决定终端产品的安全性与营养价值。原料乳品质受生产卫生条件、储存环境、奶牛疾病、药物残留及人为掺假等多重因素影响，亟需建立高效的质量评估体系。传统检测方法如色谱法、质谱法虽精度高，但依赖专业操作且时效性差。近年来，荧光、比色、电化学等快速检测技术凭借高灵敏度与特异性，在病原体、药物及细胞分析中取得显著突破。微流控、人工智能与新材料技术的融合，进一步推动了乳品品质分析传感器的创新。现代奶业对在线监测技术需求迫切，光谱技术因具备非接触、无损及多指标检测能力成为研究热点，但成本与模型校准要求限制了其产业化应用。随着微机电系统（MEMS）技术的发展，低成本微型近红外光谱仪已逐步应用于在线分析，结合人工智能的数据解析能力，显著提升了模型预测性能。本文系统综述了离线与在线传感技术在原料乳关键品质参数检测中的最新应用，为行业技术升级提供参考。

Main quality parameters of raw milk

原料乳的品质参数主要包括营养组分（脂肪、蛋白质、葡萄糖等）、安全指标（体细胞、污染物、 adulterants）两大类。体细胞数量是反映奶牛乳腺健康的关键指标，其异常升高提示潜在感染风险；污染物包括抗生素、重金属等外源性有害物质，而掺假物质（如尿素、三聚氰胺）则直接威胁消费者健康。这些参数共同构成原料乳品质评价的核心体系，需通过标准化检测流程进行严格监控。

Analytical methods and on-site devices for main parameters

光谱分析技术（如近红外光谱、拉曼光谱）因其快速、多指标同步检测优势，已成为乳品成分分析的主流技术。便携式光谱设备的开发实现了现场快速筛查。介电谱技术通过测量牛奶介电特性反演成分含量，在脂肪与蛋白质检测中表现突出。生物传感技术结合微流控芯片与纳米材料，实现了对抗生素残留、病原菌的高灵敏检测。例如，基于适配体（aptamer）的电化学传感器可对牛奶中卡那霉素等抗生素实现纳摩尔级检测限。荧光传感技术利用特定探针与目标物的选择性反应，可用于黄曲霉毒素等毒素的定量分析。这些技术正朝着集成化、智能化方向演进，为牧场现场检测提供便携解决方案。

On-line sensors for main parameters monitoring

规模化养殖推动挤奶机器人与 herd management systems 的普及，在线监测技术成为智慧牧场的核心需求。在线近红外光谱系统已集成于自动化挤奶设备，实现对乳成分的实时分析。介电传感器可嵌入输奶管道，动态监测牛奶电导率变化以预警奶牛乳腺炎。图像传感技术通过分析牛奶色泽与浊度变化，间接评估卫生状况。人工智能算法（如深度学习）被用于处理光谱大数据，建立成分预测模型，降低环境干扰误差。然而，在线传感器仍面临长期稳定性差、模型迁移性不足等挑战，需通过硬件优化与算法迭代进一步提升可靠性。

Conclusion and future perspective

原料乳品质分析技术正从离线实验室检测向在线实时监控范式转变。多技术融合（如光谱-微流控联用）、微型化设备与人工智能决策将是未来核心发展方向。当前技术瓶颈包括复杂基质干扰、传感器耐久性不足及标准化缺失。未来需加强跨学科协作，推动传感技术与牧场管理系统的深度集成，构建从生产到加工的全链条品质溯源体系，最终实现乳品安全的主动防控。