综述：利用人工智能保障食品质量与安全

本综述深入探讨了人工智能（AI）在食品质量与安全领域的创新应用，涵盖机器学习（ML）、计算机视觉、自然语言处理（NLP）等技术在食品加工、包装、供应链及污染物检测中的前沿进展，并分析了AI在提升食品安全管理体系（FSMS）、实现实时监测与预测性风险管控方面的潜力与挑战。

　　

引言

全球食品工业正面临人口增长、气候变化和供应链复杂化的多重挑战。人工智能（AI）技术通过数据驱动的智能方法，为食品质量与安全控制提供了革命性解决方案。AI在食品领域的应用涵盖从生产到消费的全链条，包括实时监测、预测分析、污染物快速识别和自动化控制，显著降低了食源性疾病风险并提升了产品质量。

人工智能概述

人工智能（AI）是计算机科学的分支，致力于开发能够执行推理、学习和决策等人类智能任务的系统。机器学习（ML）作为AI的核心子领域，使系统能够从数据中学习并自主预测或决策。AI技术已从基于规则的系统演进为机器学习（ML）和深度学习（DL）等复杂模型。深度学习通过自动从原始数据提取复杂模式，在食品安全中广泛应用于污染物检测和产品分类。区块链技术与AI结合，可确保食品供应链的追溯性和数据完整性。自然语言处理（NLP）和计算机视觉进一步提升了操作效率，例如在农业中监测牲畜和生产过程。

AI在食品加工中的作用

食品加工环节依赖AI技术优化安全性、品质和效率。机器学习（ML）、深度学习（DL）、计算机视觉和人工神经网络（ANN）被用于提升加工过程的可持续性和安全性。例如，电子鼻和电子舌结合AI进行实时感官分析，优化食品配方和包装。进化算法用于食品加工系统的单目标或多目标优化，提高制造效率。热建模方法如AI驱动的模拟，可估算热导率和热容，用于设计更安全的食品加工工艺。在乳业中，AI优化挤奶、巴氏杀菌和污染监测，智能包装和非侵入式传感器实时监控牛奶质量和掺假。

AI与食品包装的整合

先进包装技术结合AI显著增强了食品质量和安全性。CRISPR生物传感技术用于超灵敏检测病原体和污染物。深度学习技术如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）通过高光谱成像和光谱传感实现缺陷、腐败和掺假的自动化检测。智能包装系统集成传感器、数据载体和AI算法，管理新鲜度、污染和货架期。物联网（IoT）包装系统增强追溯性，实现生产者、监管者和消费者之间的实时通信。活性包装（AP）与智能包装（IP）协同，根据存储或运输条件动态释放抗菌剂或抗氧化剂。深度学习结合热成像、视觉和光谱成像，提升腐败预测精度，减少食品浪费。

AI在食品供应链中的角色

人工智能在食品供应链（FSC）中解决安全性、质量控制、追溯和浪费减少等关键问题。机器学习（ML）和预测分析辅助需求预测、腐败减少和优化存储，特别是对易腐商品。技术如射频识别（RFID）和无线传感器网络跟踪温度和湿度，支持肉类、农产品和乳制品的冷链物流质量控制。AI与区块链和IoT结合，提供端到端追溯性和更大问责制。零售中的AI应用分为视觉（如自动化检查）、分析（如风险预测）和交互（如客户参与）类别，实现快速数据驱动决策。未来供应链采用混合模型，整合AI、IoT和区块链，实现更智能、安全的食品系统。

AI在污染物检测与质量保证中的应用

全球食品安全是公共卫生优先事项，AI通过改进质量控制、污染检测和供应链透明度降低风险。电子鼻和舌、计算机视觉、近红外光谱（NIRS）和3D打印技术与AI集成，自动化食品安全评估。CNN和递归神经网络（RNN）特别是长短期记忆网络（LSTM）广泛应用于质量检查、掺假检测和腐败预测监控。高光谱成像（HSI）与AI结合，实现食品的非破坏性高维分析，检测污染物、腐败和品质指标如水分含量或成熟度。可解释AI（XAI）工具如SHAP提高模型透明度，识别食品安全警报的关键驱动因素，如黄曲霉毒素或沙门氏菌。

AI驱动的感官评估

消费者对高品质食品的需求推动了电子鼻、电子舌和计算机视觉等人工感官系统的发展。这些技术通过传感器（如电导、电位和安培类型）结合人工神经网络（ANN）和主成分分析（PCA）等数据分析工具，在食品质量控制、真实性验证和生产监控中发挥关键作用。电子鼻通过分析挥发性化合物识别特定气味 profiles，电子舌专注于液体食品的化学成分。AI还推动食品建模和设计的数字化，例如面食烹饪过程中的纹理和营养素生物可及性预测，减少对昂贵物理实验的依赖。

AI在食品安全评估与决策中的作用

食品安全依赖AI和ML实现实时监控、预测分析和智能自动化。AI算法基于环境数据快速检测病原体和预测潜在风险，减少响应时间并增强预防措施。机器视觉系统和传感器协助质量控制，比人工检查更高效地识别产品缺陷。AI支持分拣、分级和货架期估计，减少浪费。与区块链和IoT技术集成，改善追溯性、优化库存管理和预测性维护，增强食品安全和供应链韧性。在大数据时代，AI和数字技术通过实时监控、数据可视化和更高效监督改变食品安全。

机器学习在食品安全中的创新应用

机器学习（ML）优化食品加工通过自动化常规流程、改进安全性、包装和交付系统。监督和无监督学习、数据预处理、特征工程、模型选择和优化等技术用于提高生产效率、减少浪费和个性化消费者体验。ML广泛应用于包装、标签、成分优化和预测消费者行为，实现更智能、定制化的食品生产策略。在新鲜农产品中，ML识别最佳存储条件，保持水果和蔬菜质量。与纳米技术集成支持精确数据分析，用于质量控制、缺陷检测和包装系统开发。

传感器与生物传感技术对食品安全的影响

生物传感器与ML结合通过增强灵敏度、速度和实时分析开辟了食品安全评估新前沿。生物传感器长期用于检测食品中的微生物污染、化学残留和过敏原，但其独立性能常受准确性和数据复杂性限制。添加ML算法特别是监督和无监督学习，改进信号处理和模式识别，使生物传感器能够实时进行多因素分析。这些智能系统优化食品安全协议，提供可扩展的端到端监控能力。One Health方法整合人类、动物和环境健康，通过强调系统性、跨部门合作补充生物传感器和ML技术的应用。

AI与IoT、区块链和数字生态系统的整合

AI、大数据分析和区块链等技术通过实现预测分析、异常检测和决策支持，改变生产、加工、分销和零售中的安全风险应对。大数据处理来自IoT传感器、基因组平台和社交媒体的庞大数据集，实现实时追溯和污染风险预测。区块链通过不可变记录确保透明度，加强利益相关者信任。这些创新应用于整个供应链，从监控农场条件的智能传感器到优化加工和质量控制的AI工具，以及确保运输条件的IoT系统。高效数据处理基础设施至关重要，NoSQL数据库如MongoDB提供可扩展存储解决方案，Apache Flume和ElasticSearch等工具实现快速数据流和查询。

AI在行为监控与安全文化中的作用

人工智能通过增强监控、评估和干预三个核心支柱提升食品安全。AI辅助监控系统精确、不显眼地跟踪关键食品安全行为，如手部卫生和个人防护设备（PPE）合规性，最小化人为错误并确保一致标准。由AI和大型语言模型驱动的评估工具提供先进数据分析以评估食品安全文化，产生可操作见解，使公司能够采取主动措施。这些见解知量身定制的AI干预，包括实时反馈、个性化培训和沟通工具，促进行为改变和培养强大食品安全文化。

AI在食品安全中的作用

人工智能通过实现实时污染检测、预测风险建模和增强合规监控，快速改变食品安全、质量和安全。AI驱动技术自动化缺陷检测、货架期预测和产品一致性验证， leading 改进食品质量和安全标准。AI还通过优化资源使用、预测作物产量和简化供应链支持食品安全，从而减少损失和运营成本。与先进食品加工技术如高压处理、紫外线处理和冷等离子体集成，进一步增强微生物安全性和产品质量。Beyond these applications, AI通过将食品废物转化为宝贵资源和减轻动态复杂环境中的风险促进食品增值。

AI在食品安全的领域应用

人工智能通过光谱分析、机器视觉和预测分析等先进技术实现害虫、疾病和污染物的实时检测，推进食品安全。AI驱动传感器和ML算法增强追溯性和监管合规性，而区块链确保供应链数据透明度。在消费者层面，边缘计算和比色传感器等工具提供食品新鲜度的现场评估。AI应用日益针对特定食品安全挑战，解决农药残留检测、病原体识别和腐败预测等问题。在动物源食品（ASFs）中，AI集成到HACCP系统中，技术如近红外（NIR）、傅里叶变换红外（FTIR）和拉曼光谱结合ML，实现肉类、乳制品和海鲜异常的实时检测。

AI在食品工业应用的局限性与约束

人工智能和机器学习在食品工业的广泛采用面临技术、财务、伦理、监管和社会维度的广泛挑战。财务挑战是首要障碍，特别是对于中小型企业和低收入和中等收入国家的利益相关者。AI系统获取、集成和维护的高前期成本，加上先进基础设施和熟练人员的有限访问，造成重大障碍。数据质量和可用性进一步阻碍AI采用；食品系统 often rely on fragmented, inconsistent, or non-digital data sources, complicating model training and interoperability.

未来研究的前景与路径

人工智能和机器学习在食品安全和质量保证中的未来提供了改革行业的承诺机会。AI在食品系统中的未来承诺在安全性、可持续性和个性化方面 transformative advances。AI驱动传感器和IoT设备将实现食品环境的高分辨率连续监控，允许微生物、化学和腐败风险的早期检测。从反应性到主动性食品安全管理的这种转变将显著增强公共卫生保护。与区块链和联合学习结合，AI将确保安全、透明和可追溯的食品供应链，通过防篡改数据完整性加强消费者信任。