综述：人工智能在食品与生物加工工业中的应用：应对粮食安全挑战

本综述系统探讨了人工智能（AI）技术在食品与生物加工领域的应用前景，重点分析了机器学习（ML）、深度学习（DL）、人工神经网络（ANN）及生成对抗网络（GAN）等技术在提升食品安全、优化生物工艺及减少食品浪费方面的潜力，同时对其伦理挑战和未来发展方向进行了深入讨论。

　　

Abstract

指数级的人口增长和全球食品需求的不断增加对粮食安全构成了重大挑战，包括食品短缺风险、质量下降以及食品生产相关的环境后果。因此，新兴技术正被应用于增强和应对食品生产和安全领域的挑战。本综述探讨了人工智能（AI）作为一种新兴工具的潜力，用于解决食品工业和生物加工中的问题，如发酵参数、质量控制污染检测、食品安全管理和生物加工优化。通过利用先进的AI技术，如机器学习（ML）、深度学习（DL）、人工神经网络（ANN）和生成对抗网络（GAN）。然而，伦理问题，如透明度、责任、AI自主性和企业意识，仍然至关重要。尽管具有变革潜力，但可扩展性、数据可用性和公众认知等挑战必须得到解决，以实现AI在食品行业的全面整合。未来展望强调了AI在预生产、加工和分销中的扩展作用，此外，AI还得到合成生物学和预测建模进步的支持。

Introduction

全球人口的指数增长为粮食安全带来了前所未有的挑战，加剧了人们对食品短缺、质量下降和环境影响加剧的担忧。目前的预测表明，到2050年，世界人口将达到约97亿，到2100年将达到109亿，导致2010年至2050年间食品需求预计增加35%至56%。食品和生物加工行业在满足这些不断增长的需求方面发挥着关键作用；然而，它面临着重大障碍，包括生产力有限、污染物及时检测、食品欺诈和有效的废物管理。

迄今为止，手动检查、操作和监控过程或确保食品安全仍然是最常见的做法，然而，无法提供实时和全面监控往往使注意力转向寻求尖端解决方案，这些解决方案可以与食品行业中可用的先进技术相结合。人工智能（AI）近年来在广泛行业中引起关注，因为它有潜力复制人类智能并超越其能力，因为它能够同时执行大量任务而不会犹豫或阻碍其效率，特别是在食品行业，食品、食品质量、食品加工和过程优化等问题一直存在，而AI已被提出作为这些问题的强大解决方案。

AI最近已被应用于多项任务，例如使用机器学习（ML）和高光谱成像（HSI）对稻谷中的真菌污染水平进行分类。另一项研究使用数字孪生（DT）于食品生物加工过程来预测和控制康普茶发酵。另一项研究通过应用深度学习（DL）模型检测单花蜂蜜中糖浆的掺假，结果有效。最近，ML被应用于减少收获后损失，通过AI驱动的冷藏和ML优化的物流取得了重要解决方案。

本综述旨在探索AI在食品和生物加工行业中的变革潜力，强调其应用、挑战和未来机会。它讨论了预测性和生成性AI技术在食品行业中的应用，如模糊逻辑（FL）、DT、ML、DL和人工神经网络（ANN）。我们还深入探讨了成功整合AI所必需的伦理考虑和技术进步。通过解决可持续性、减少废物和质量控制等关键问题，AI在保障粮食安全的同时提高生产过程的可靠性和效率方面提供了重大希望。

Principal types and techniques of IA applied in food and bioprocess sectors

人工智能提供了先进的解决方案，以提高生物加工和食品行业产品的效率、质量和安全性。AI在这些领域的整合涉及使用先进技术，帮助建模、模拟、控制和优化生产过程。

How can AI impact the food industry? The role of predictive and generative AI

AI有能力以超越人类能力的速度和准确性处理大量复杂数据。其应用范围涵盖检测、安全、质量分析、过程控制、预测、分类以及推动整个供应链的改进。预测性AI专注于分析历史和实时数据以预测未来结果和趋势。通过利用ML算法和模型，预测性AI能够预测食品质量。

AI for predicting and detecting contaminants in food products

AI正在通过提供创新工具以高精度和效率检测污染物，彻底改变食品安全和生物加工监控。传统的污染物检测方法虽然可靠，但通常成本高、耗时且可扩展性有限。相比之下，基于AI的方法提供了更快、更具成本效益和可扩展的解决方案，实现了实时监控并确保了食品产品和生物加工中更高的安全标准。

Food waste and its reduction

食品浪费仍然是最紧迫的全球挑战之一，具有重大的环境、经济和社会影响。根据FAO 2023的数据，全球生产的食品中有14%在收获和销售之间损失，而另外17%在零售和消费者层面被浪费。食品损失贯穿收获过程，包括关键阶段，如处理、储存、加工、运输和分销。

为了解决这个问题，AI已成为一种变革性工具，提供。

Generative artificial intelligence and its potential applications in food industry and bioprocess

生成性AI代表了食品行业和生物加工中的变革性进步，超越了预测能力，自主生成创新数据、设计和解决方案。通过使用先进工具，如GAN、变分自编码器（VAE）和CNN，生成性AI能够生成新颖的分子结构、合成数据和增强的遗传序列。

Ethical considerations

尽管AI因其可靠性和准确性已成为多个行业革命的关键元素，在许多研究中已看到积极的测试结果，但仍然存在一些误差余地，因此仍然有可能响应不符合预期，这可能导致错误，引发围绕AI的多个问题的伦理讨论，如其自主性、监管、责任和负债、就业、数据共享和。

Future perspectives

尽管AI是一种强大的技术，但它仍在发展中，在过去五年中，其应用已显著增加，因此预计到2030年，其在食品行业的应用频率将翻倍，特别是随着工业革命4.0的出现而增强，因此其潜力尚未被完全理解，AI可以广泛应用于几个步骤（预生产、生产、加工和分销），从获取原材料开始。

Conclusion

AI整合到食品行业和生物加工中，为创新、效率和可持续性提供了机会。先进的AI技术实现了精确的质量控制、预测建模和污染检测，确保了更安全和更高质量的食品产品。此外，AI驱动的解决方案解决了关键挑战，包括减少食品浪费、优化生产过程和有效的掺假检测。生成性AI技术展示了巨大的。

Funding sources

本研究未从公共、商业或非营利部门的资助机构获得任何特定资助。

Author Contributions

N.B.概念化了想法，在整个工作中提供监督，编辑和修订了手稿。L.A.I-M.、R. M-G.、G.G.R-A.和L.Y.A-M.负责文献综述、草案撰写以及图表准备。J.D.S-M、L.M-O和J.M参与了手稿的修订。所有作者对文章做出了显著贡献。

Competing interests

作者声明没有竞争利益。

Uncited references

(Naseem and Rizwan, 2025, van der Burg et al., 2024)

CRediT authorship contribution statement

Julio Monta?ez: 写作 – 评审和编辑，调查。Lourdes Morales-Oyervides: 写作 – 评审和编辑，调查。Jazel Doménica Sosa-Martínez: 写作 – 评审和编辑，调查。Nagamani Balagurusamy: 写作 – 评审和编辑，监督，调查，概念化。Litzy Yazmin Alvarado-Mata: 写作 – 原稿，调查。Roberto Mu?oz-García: 写作 – 原稿，调查。Giselle Guadalupe Resendiz-Acosta: 写作 – 原稿，

Declaration of Competing Interest

作者声明没有已知的竞争财务利益或个人关系可能影响报道的工作。