综述：人工智能驱动的绿色包装创新：采用与扩散挑战的系统性综述

本综述系统探讨了人工智能（AI）技术在绿色包装创新中的应用、挑战与未来趋势。研究基于PRISMA框架分析了48篇文献，发现机器学习（ML）和深度学习（DL）是主流技术，主要应用于可降解材料与智能包装系统。AI通过优化流程、实时监测（如RFID标签）及欺诈检测推动可持续包装发展，但高成本、技术复杂性及法规不明确仍是主要障碍。未来需跨学科合作、模型增强及循环经济整合以实现规模化应用。

　　

引言

全球环境威胁的加剧与可持续发展需求迫使产业重新评估包装流程。现代包装分销方法因消耗大量材料并产生高碳排放而受到广泛关注，市场将可持续包装解决方案视为生态保护和企业环境可持续性的战略措施。数字化作为核心驱动力，通过提升数据可见性与资源追踪能力，推动供应链向自主系统转型，并以可持续方式生产加工产品。人工智能（AI）、物联网（IoT）、大数据分析等技术的协同应用，可增强组织竞争力并降低运营风险，为自动化、透明化及智能决策系统奠定基础，从而实现可持续工业变革。

AI在包装操作中的应用创造了显著的可持续创新机遇。其通过资源优化与流程改进，帮助制造商设计环保包装，进而支持环境可持续目标。近期研究表明，AI技术正彻底改变包装的关键环节，包括材料选择、设计与废弃物管理。AI算法通过全面数据分析，识别既环保又经济的包装材料，减少环境退化；集成传感器与RFID标签的智能包装系统可实时评估产品状态，强化质量检查并减少浪费。

然而，AI驱动的绿色包装技术在实施与扩散过程中面临多重障碍，包括高成本、技术复杂性及法规不明确等问题。实证研究尤其缺乏关于AI驱动包装解决方案稳定性、法规合规性及跨行业规模化应用的证据。此外，发展中地区先进AI基础设施的匮乏及跨学科技能的迫切需求，进一步阻碍了AI技术在包装领域的推广。

方法

本研究采用PRISMA 2020标准进行系统性文献综述，通过识别、筛选、资格评估与纳入四个阶段，从Web of Science、Science Direct和Scopus数据库中检索2020年至2025年间的相关文献。初始检索获得301篇文献，经去重和筛选后，最终纳入48篇符合标准的期刊文章。数据提取采用结构化清单，涵盖研究标识、作者归属、行业背景、AI类型、绿色包装类型、技术应用、障碍、方法论及理论框架等要素。

分析结果

期刊与年份分布

研究显示，《Chemical Engineering Journal》与《Journal of Cleaner Production》以各3篇文献成为领先期刊，凸显其在可持续性与应用研究中的重要性。ACS Sustainable Chemistry & Engineering、Food and Bioprocess Technology等期刊也贡献显著，反映了可持续技术、食品工程与跨学科研究的趋势。2024年出版物数量达到峰值，标志着该领域研究活动的最新进展。

理论框架

循环经济理论与机器学习理论是最常应用的理论框架，其次为利益相关者理论与工业4.0理论。其他理论如酸碱变色理论、活性包装理论、大数据分析理论等亦有涉及，但应用频率较低。

地域分布

中国以13篇文献领先全球研究，印度（5篇）和美国（4篇）紧随其后。南非、摩洛哥、马来西亚等国家也有一定贡献，表明绿色创新研究正逐渐向非传统研究中心扩展。东南亚地区中，马来西亚表现相对突出，而南亚地区则以印度为主。

研究方法

48项研究中，文献综述法占比最高（23篇），包括系统性综述、文献计量分析与叙述性综述；定量研究19篇，采用问卷调查、回归分析、结构方程模型（SEM）及实验研究等方法；定性研究仅2篇，侧重于案例研究；混合方法研究4篇，结合文献综述、案例分析与实验数据。

行业分布

多数研究（24篇）同时涵盖制造业与服务业，16篇聚焦制造业，仅8篇专注于服务业。这一分布表明，服务业在AI驱动绿色包装创新中的实证研究存在明显不足。

研究结果

AI技术类型

机器学习（ML）是包装行业最常应用的技术（18篇），侧重于预测分析与流程优化；深度学习（DL）以10篇文献居次，主要应用于图像识别与自动检测；通用人工智能（AI）常作为战略层参考（12篇）。生成式AI与强化学习仍处于探索阶段，但未来潜力显著。

绿色包装类型

可降解材料（如PLA、淀粉基薄膜）是最常见的绿色包装形式（14篇），其次为智能包装（10篇，含pH响应指示剂与RFID标签）及可回收材料（8篇）。低碳设计与纳米材料增强技术应用较少，但代表新兴发展方向。

AI应用领域

优化功能是AI主要应用方向（15篇），涉及材料选择与预测建模；智能包装监测（12篇）通过实时数据收集减少食品浪费；欺诈检测与追溯性（5篇）依托区块链技术保障产品完整性；计算机视觉（4篇）用于缺陷检测与对象分割；自然语言处理（NLP）（2篇）分析消费者反馈以指导环保设计。

实施障碍

高成本（20篇）是最大障碍，包括初始投入与规模化难题；技术复杂性（15篇）涉及数据质量与模型训练挑战；法规与合规性问题（10篇）缺乏标准化与认证流程；基础设施差距（8篇）表现为计算能力不足与IoT集成障碍；行为抵抗（6篇）包括消费者接受度低与认知不足。

未来趋势

未来研究需聚焦技术规模化与工业化（12篇），推动实验室成果商业化；AI模型增强（10篇）开发混合技术与实时能力；循环经济整合（8篇）建立废料转化系统；跨学科合作（6篇）协调技术、政策与环境科学；消费者中心设计（5篇）注重个性化与情感化功能。

讨论

本研究揭示了AI驱动绿色包装创新的理论、实证与地域性差距。理论层面，循环经济与机器学习的结合尚未充分探索生成式AI在材料创新中的应用；实证研究缺乏对新兴技术（如纳米材料）的验证及行为抵抗的深层分析；地域分布显示中国主导研究，而非洲与南亚地区代表性不足；方法论以文献综述与定量为主，定性与混合方法研究稀缺；技术层面过度依赖ML/DL，忽视生成式AI与强化学习的潜力；行业分布中服务业研究明显不足。

未来启示

未来研究应拓宽AI范式，探索生成式AI与强化学习在可降解材料与闭环系统中的应用；整合包装全生命周期管理，强化生命周期评估（LCA）验证；通过制度理论与组织学习理论丰富理论框架；关注区域差异，针对基础设施与政策环境开展比较研究；加强跨部门合作与人才培养；深化行为抵抗机制分析，并制定伦理与监管框架以确保AI治理透明度。

结论

AI驱动绿色包装创新通过优化资源使用、减少浪费与降低排放，显著提升可持续性。然而，成本、技术及法规障碍仍限制其扩散。未来需通过跨学科合作、模型增强及循环经济整合推动规模化应用。建议政策制定者制定AI专用法规，产业界开展试点项目，学术界聚焦生成式AI与区域适应性研究，以实现技术革新与社会责任的平衡。

研究局限与展望

本研究仅纳入英文数据库文献，可能忽略非索引文献与非英语成果；未涵盖会议论文与行业报告；实证验证不足，尤其在新兴技术领域；地域覆盖不均衡。未来研究需扩展数据库范围，结合多语言与灰色文献，采用纵向案例与混合方法，并加强区域与行业比较分析。