编辑推荐：
本综述聚焦人工智能（AI）在药食同源（MFH）领域的应用，探讨其在 cultivation、processing、traceability 等环节的创新实践，分析精准鉴定、质量管控等挑战，展望 AI 推动 MFH 行业高效、可持续发展的前景，为相关研究提供跨学科分析框架。
药食同源与人工智能概述
药食同源（MFH）是中医核心概念，像枸杞、葛根等食物，因含多糖、黄酮类等活性成分，兼具营养与药用价值，具有抗氧化、抗炎、免疫调节等药理作用，在疾病预防、身体调理和提升生活质量方面有重要作用。随着其全球关注度提升，面临质量标准化、功效提升和一致性保障等挑战。
人工智能（AI）通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术处理分析海量数据，已在医疗、金融、制造等多领域展现潜力。在 MFH 供应链，AI 正广泛应用于种植、加工、质量控制和追溯等环节。
AI 在 MFH 中的创新应用
在生产监测方面，AI 可实时监测 MFH 的生长环境、收获时机和加工过程，通过大数据分析和模式识别精准评估质量。例如，利用图像识别技术自动检测 MFH 外观，识别病虫害，克服传统检测方法效率低、准确性差的问题。
在成分分析上，MFH 功效依赖多种化学成分相互作用，传统分析方法难以全面有效揭示。AI 借助大数据分析和机器学习，从现有化学成分数据和临床应用结果中提取关键信息，识别对功效最关键的成分，还能通过数据分析监测 MFH 中活性成分的变化，确保每批次符合标准化要求，提高质量检测效率，保障 MFH 的一致性和稳定性。
在追溯和真伪验证方面，AI 结合区块链等技术，实现从种植到加工、销售的全程追溯，确保每批次 MFH 信息透明可追溯。同时，通过大数据分析预测市场上不同批次 MFH 的质量，提前发现潜在质量问题，减少假冒伪劣产品流入。
当前 MFH 面临的问题
MFH 的质量识别和管理面临外观、化学成分和治疗效果差异的挑战，传统方法不足以应对，凸显了 AI 技术改进质量控制的必要性。
AI 在 MFH 中的架构
AI 在 MFH 行业的应用包括数据收集、处理、建模等环节。首先，通过部署温度湿度传感器、土壤监测器、气候传感器等各类传感器，实时收集与 MFH 生长相关的环境条件、土壤质量、病虫害发生等多种数据，然后将数据传输至后续处理环节。
挑战与未来方向
AI 技术的快速发展在 MFH 行业展现出巨大潜力，但作为中医基石的 MFH，在质量控制、生产加工和供应链管理等方面面临诸多挑战。AI 技术的融入虽带来新机遇，但在实际应用中也面临许多困难和挑战。未来，随着技术的不断发展和完善，AI 有望在 MFH 质量控制中发挥更重要作用，为行业可持续发展提供有力支持。
结论
AI 在 MFH 行业的应用革新了传统方法，提升了医疗保健领域的效率、精准度和个性化水平。其影响贯穿 MFH 植物的识别、分类、化学分析、预测建模和质量预测等多个阶段。通过分析大型数据集，AI 改善了产品质量预测和材料选择，确保高质量配方，还能实时优化 MFH 加工方法，实现更高效的生产和质量保障。
