《Food Science & Nutrition》：Towards a Sustainable Food Supply Chain: Digital Transformation via Blockchain, IoT and AI
供应链管理（SCM）在获取竞争优势、提升客户价值以及确保原材料高效转化为食品成品方面发挥关键作用。然而，农业食品供应链（AFSCs）日益增加的复杂性与全球化，加剧了与食品安全、废弃物管理、可追溯性和可持续性相关的挑战。作为回应，由工业4.0（Industry 4.0）技术，特别是区块链（Blockchain）、物联网（IoT）和人工智能（AI）驱动的数字化转型，已成为可持续食品系统的关键使能因素。本综述批判性审视这些技术在提升食品供应链透明度、效率和韧性方面的作用。区块链（Blockchain）确保安全、不可篡改且透明的数据共享，从而改善可追溯性并增强利益相关者之间的信任。物联网（IoT）促进环境和物流参数的实时监测，减少采后损失并保障产品质量。人工智能（AI）驱动的分析可实现预测性决策、需求预测和资源优化，有助于减少食物浪费并改善运营绩效。总体而言，这些技术支撑精准农业、智慧物流和数据驱动的供应链整合，从而推进可持续性目标。尽管具有上述优势，数字技术的采用仍面临显著障碍，包括高实施成本、互操作性挑战、数据隐私问题以及技术基础设施有限。本研究强调当前进展，识别研究空白，并提出面向可扩展且安全的数字整合的未来方向，以实现可持续且具有韧性的食品供应链。
1 Introduction
供应链管理（SCM）是将原材料转化为成品、提升客户价值并建立竞争优势的过程网络。食品浪费影响约三分之一人类消费，造成环境、经济和社会问题，并加剧粮食不安全与温室气体排放。农业食品供应链（AFSCs）面临食物损失与浪费，成因包括不可食性、重量损失、病虫害和供需失衡。联合国环境规划署（UNEP）强调平衡食物损失、浪费与消费生产；欧洲绿色协议（European Green Deal）和“从农场到餐桌”（Farm to Fork）战略关注可持续食品系统。COVID-19暴露物流问题，2050年食品需求预计大幅增长，需新技术提高作物产量。工业4.0（Industry 4.0）技术，如AI、ML、IoT、大数据、数字孪生、区块链和CPS，可解决安全、质量、追溯和可持续问题。气候变化影响作物生产力、产量、水资源、土壤质量和营养品质；自由贸易和全球化扩大食品来源、质量、安全与伦理检查，也带来追溯、禁用化学品、腐败和新昆虫媒介等问题。基于IoT的溯源系统存在数据完整性、操纵和单点故障问题，区块链可作为去中心化证书机构，提供防篡改密码信息。4.0技术可提升AFSC智能、集成、数据驱动、敏捷、自主和连接；研究需理解最新进展并记录应用困难。
2 Methodology
2.1 Research Design：采用系统文献综述，分析区块链、IoT和AI对食品供应链数字化转型影响。文献来自Google Scholar、Scopus、Web of Science、行业报告和IEEE Xplore，时间2017–2026，采用定性主题分析，筛选后纳入超过100项研究。局限为偏重新近研究。
2.2 Search Strategy：关键词反映先进技术和数据系统在食品供应链中的整合。区块链关注食品追溯、AFSC智能合约和去中心化SCM；IoT关注冷链监测、RFID食品物流和农业实时传感器；AI关注SCM预测分析、食品浪费机器学习和收获机器人。纳入同行评审文章、案例研究和meta分析，排除社论、非英文论文、非食品SCM和一般ICT。
2.3 Analytical Framework：主题分析分类为区块链（追溯、智能合约、安全）、IoT（实时监测、自动化、减废）和AI（预测分析、机器人、NLP）。
2.4 Summary：综述综合学术论文、研究和行业报告，关注区块链、IoT和AI整合。这些技术增强透明度、追溯、运营效率和食品安全；区块链提供安全不可变交易记录，IoT实现生产、储存和运输实时环境监测，AI改进预测分析、需求预测和自动质量保证，推动更智能、韧性和以消费者为中心的食品供应系统。
3 Overview of the Digital Transformation
数字技术实施需利益相关者克服连接、存储、隐私和敏感数据保护障碍。数字技术连接农民、批发商、零售商和消费者，促进透明、提高工业可持续性并解决长期低效。
3.1 Enhancing Transparency and Traceability：区块链使产品从农场到餐桌的完整路径可跟踪、验证和记录，提升消费者信心、食品安全、反欺诈和伦理采购。消费者可通过QR码访问来源、生产流程和质量证书。透明度受社会积极看待，但合作伙伴可能因信任滥用或故意隐藏风险而持负面态度。
3.2 Data Analytics to Optimize Operations：高级数据分析可预测需求、控制库存和减少食品浪费。AI预测分析辅助物流、收获计划和天气预测，降低成本并保证新鲜产品。集成建模优化决策支持、成本、环境影响和路由问题。
3.3 IoT-Powered Logistics Streamlining：IoT改变物流。群体机器人、配送包装分拣运输机器人、无人机库存控制等被应用。智能传感器实时监测温湿度，GPS提供货物位置，提升追溯和效率。自动化提高生产力、准确性，减少错误、浪费和成本。
3.3.1 Enabling Farmers Through Smart Farming：IoT收集土壤肥力、温度、天气等数据，作物网络调查评估温度、水质、土壤水分。农民据此决定管理地点、方式和时间。无人机、卫星成像和IoT支持精准农业，监测土地、用水和施肥，提高产量并减少资源浪费。
4 Current Challenges
数字技术采用挑战包括：小规模生产者和利益相关者难以承担区块链、IoT和AI成本；多系统整合造成互操作和数据共享困难；供应链易受网络威胁，数据安全与隐私重要；工人数字素养不足，需要大规模培训；企业需培养创新和合作文化，因为怀疑和抗拒变革会阻碍采用。
5 Blockchain
区块链是分布式账本，保存不断增长的数据条目并由参与节点验证，是去中心化、不可篡改交易记录，基于密码哈希。其用于供应链物流追踪，智能合约可结算交易和作物保险，无需第三方。传统系统缺乏安全威胁、追溯和透明。
5.1 Core Features and Functional Mechanisms：区块链作为分散网络公共账本，解决信息维护的验证问题，提高质量，降低交易成本，保存防篡改记录并提供安全。点对点（P2P）验证和密码技术确保用户与新区块合法。分布式账本共识保证追溯和不可变；智能合约定义合同逻辑和条件。
5.2 Decentralization：促进用户对用户交易，消除中央权威批准传统交易的需要，保证授权用户权力平衡。用户保存文件副本、验证交易并分享查看历史能力，产品详情可在各阶段记录并按需访问。
5.3 Security：工作量证明（PoW）共识要求用户批准交易，保护数据。去中心化减少黑客威胁和供应链失败；区块链保护记录和数据，降低数据盗窃和黑客风险。
5.4 Immutability：授权人员可更新和验证数据，用于食品召回和调查，减少人工干预。企业可识别成分和追踪供应商链，支持公平贸易、halal和有机产品。不可变性不保证原始数据真实性。
5.5 Smart Contract：加速交易，提高信心，减少纸质文件、处理时间和人员成本。基于所有合作伙伴协议，单个用户不能修改，降低交易风险并提升透明度和效率。
5.6 Food Traceability：食品产业使用计算机和纸质追溯方案，私人数据库阻碍协作，手工方案耗时易错。复杂供应链成本高且召回风险大。区块链提高召回信心和追溯效率，增强真实性和信任。Walmart与IBM芒果追溯试点将追溯时间从7天降至2.2秒；区块链也用于澳大利亚谷物行业追溯。
5.7 Food Transparency：大型食品品牌常发布部分信息，消费者缺乏产品和供应商知识，影响食品安全和信任，尤其halal食品。中心化供应链难以获得可信度。区块链去中心化解决信息不对称，不可变性保证数据不变，认证、验证和产品历史可快速检索更新，减少错误和数据篡改。
5.8 Food Recall：区块链通过实时产品信息更新增强召回管理，使产品流清晰和快速行动。基于区块链追溯可缩小召回范围，识别和隔离供应商产品，预测消费者需求。区块链记录还可用于水贸易可持续水管理。
5.9 Challenges：区块链仍处初期，需克服立法和法规改变、强制所有方采用、原始数据上传前修改、可扩展性问题以及企业知识和理解缺乏。
6 Internet of Things (IoT)
IoT是智能、可靠、快速的信息网络，结合物品进行数据收集和传输，包括无线传感器网络（WSN）、地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）、射频识别（RFID）等。IoT传感器收集声音、温度和湿度等数据，自动记录，为新鲜食品供应链管理提供实时数据，识别产品质量与外部环境关系，减少人为错误。
6.1 Integration of Blockchain and IoT in Smart Agri-Food Supply Chain Management：区块链和IoT允许平滑交易和逐块数据转移追踪。IoT赋能智能SCM优化生产与传输，改善客户运输服务。传感器在供应链不同阶段实时监测原材料和组件并响应环境变化。优势包括按规格的客户满意度、保障、成本效益和保持完整性；易腐食品完整性通过严格监测和报警维护。
6.2 Integration of AI, IoT, and Blockchain in Smart SCM: Opportunities and Challenges：AI技术解决信任、追溯、安全和协作挑战，并与区块链关联。现代供应链由自动化、设备、运输和服务组成，传统供应链各阶段独立。IoT设备将数据发送至云存储。区块链与IoT整合带来可扩展性、互操作性、审计、安全、效率和质量。区块链自组织IoT农业系统可跟踪事件位置和状态，支持实时库存管理和计划预测。障碍包括数据操纵、安全交易技术和IoT设备黑客。
6.3 Food Composition, Quality and Safety Monitoring：健康宣传和食品科技提高公众对食品质量和成分的知识。全球食品标准要求清晰标签和质量控制，消费者要求成分和原产地与标签一致，食品真实性成为重要质量要求。IoT传感器、UV–visible–near infrared spectroscopy、DNA-PCR、稳定同位素测量（IRMS）、质谱、分离技术和大数据推进质量与成分评估。区块链、IoT和大数据结合为智能农业真实性和变异管理提供稳健技术。
6.4 Food Safety Across Supply Chain：从农场到餐桌食品安全是全球关注。新鲜农产品导致食源爆发，大量农产品被丢弃以保护公共健康。全球食品需求预计2020–2050年增加50%，现有食源疾病预防方法未来可能不可行。信息与通信技术（ICT）可通过RFID、GPS和QR码增强储存和分销中监测。区块链和IoT改善食品检查系统，并通过AI大数据分析及时响应食品安全紧急事件。IoT有助于全面食品管理，区块链提高隐私和数据安全。
6.4.1 Tackle Food Waste：食物损失发生在收获、采后、储存、制备、分销和消费。浪费包括收获前病虫害或极端天气损失，导致农民经济损失和消费者成本增加。区块链、IoT和大数据可控制浪费、增加货架期、动态调整价格并监测餐馆和零售店浪费。
6.5 BIoT-Based Supply Chain Network Cyber Security Challenges：供应链网络涉及企业、政府和国家，面临信任建立、网络攻击、货物盗窃和假冒。复杂性增加安全脆弱性。IoT网络安全问题分应用层、网络层和感知层：应用层涉及用户隐私、安全计算和加密数据分析；网络层使用蜂窝网络和先进安全协议；感知层威胁包括开放不安全端口、弱登录密码和不足加密。
7 Artificial Intelligence (AI)
AI是机器学习子集，涉及计算机模拟人类认知过程。AAAI定义AI为促进智能行为、思维及其机器体现的科学知识；AI目标是理解智能存在，使机器人根据行动序列做判断并从经验学习。
7.1 AI in Supply Chain Management: Concepts, Technologies, and Applications：AI因深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、运筹学数学优化、约束规划和数值方法发展而快速兴起。AI整体影响SCM，企业采用AI改善消费品服务、供应链可见性、透明度和客户满意度。AI需要大量数据、数据处理和先进统计技术，子领域包括NLP、ML、CPS、专家系统、视觉处理、音频处理、神经网络和机器人。
7.2 Machine Learning (ML)：ML允许机器处理非结构化信息和数据，从数据学习、识别模式、基于反馈决策并自主执行任务。ML推动天文学、农业和医学发展。AFSC涵盖种植、作物生产、加工、测试、包装、储存和营销，需要战略、战术和运营决策。其季节性、多样性和易腐性及消费者质量安全意识使其更复杂，包括加工商、分销商、供应商和零售商/顾客活动。
7.3 Artificial Neural Networks (ANN)：ANN受人类大脑启发，使用互联计算记忆区分特征、识别模式、分组、分析模糊信息并从经验学习。ANN是复杂ML算法，处理大数据并需专用架构和处理能力。深度学习在医学图像、机器翻译和自动驾驶表现突出。农业ANN可扩展，支持疾病检测到产量预测。神经网络和专家系统是SCM最常见AI应用。ANN无需公式，能处理不确定复杂决策，但在SCM中应用有限。CNN、R-CNN和RNN提高准确性，减少手动特征工程：CNN用于作物杂草分离、水果成熟度评估和植物部位识别；RNN存储先前知识，模拟植物发育监测等序列数据。
7.4 Natural Language Processing (NLP)：NLP研究计算机与人类语言交互，利用语音或文本模式提取意义或信息。主题建模可分析消费者反馈，常用潜在狄利克雷分配（LDA），帮助识别供应链改进领域。文本分类使用机器学习算法，包括Naive Bayes、支持向量机（SVM）和神经网络，用于情感分析和垃圾筛选。NLP情感分析提供客户满意度洞见，支持数据驱动决策，改善客户体验和供应链绩效。
7.5 Speech Processing (SP)：SP通过数字信号处理将语音转为数字信号。语音导向系统使用语音识别和数据收集，通过音频提示指导用户，用户口头确认任务。语音情感识别提取情感特征并分类。连续语音信号需编码、分段和分帧。Bell Labs的Audrey系统1952年识别阿拉伯数字，1980年代隐马尔可夫模型（HMM）和ANN提高识别能力。现代AI使智能语音系统接近人类识别。虚拟助手、农业问答、畜牧和无人机使用智能语音。研究人员用知识图谱开发定制问答系统。可持续害虫管理重要，精油对Dermanyssus gallinae有杀螨活性，可作为家禽害虫控制替代或补充。
7.6 Robotics：机器人学涵盖计算机、机械、电气和信息工程，用于危险或不可达环境。AI使机器人即时判断、适应变化并安全与人协作。农业采用这些技术相对较新，多数企业未使用精准农业。农业机器人应用包括土壤准备、种植、除草、收获和产量评估，可按开发阶段、应用、传感器和移动系统分类。趋势是使用RGB相机的四轮驱动机器人除草。成本高是障碍。一般障碍包括路线设计、安全人类检测和机器人车队管理；任务特定障碍包括作物结构、作物或害虫识别分类和精准投入。根本挑战涉及视觉系统、机器人驱动、半结构化导航、电池和智能系统。
7.6.1 Agricultural Robotics for Environmental Sustainability and Decarbonization：农业机器人环境可持续性重要，将在农业生产脱碳中起关键作用。大规模使用可轻量化机器减少压实，优化作物氮利用并降低N
2O排放，利用AI和ML减少农场浪费，使用电动机器人车辆减少碳排放。设计、制造和使用时需整合技术系统与社会和生态系统。
8 Integration of Blockchain, Internet of Thing (IoT) and Artificial Intelligence (AI) for Sustainable Agri-Food Supply Chains
对区块链、IoT和AI在农业食品供应链中的追溯、监测、决策支持、安全、成本和可扩展性进行比较。没有单一技术能解决所有问题：区块链安全追溯优秀但成本高；IoT可扩展实时监测但网络安全弱；AI决策支持优秀但需高质量数据和处理能力。整合技术可提高可持续性、安全性、效率和透明度。研究空白包括有限AI–Blockchain–IoT整合、互操作性、高实施成本、数据治理隐私、有限可解释AI（XAI）、缺乏标准化、现实验证不足、发展中国家证据有限和可持续评估有限。
9 Trends, Challenges and Future Agenda in Agri-Food Supply Chain
国际农业食品供应链可行性是全球关注，COVID-19暴露脆弱性，需要数字转型。大数据和数字技术增强韧性、资源利用和市场适应。文献关注大数据智能供应链、区块链追溯、数字技术强化、跨境经济、社会维度、环境维度以及安全与韧性。未来方向包括整合AI–Blockchain–IoT框架、XAI、区块链互操作性、边缘AI和边缘计算、联邦学习、绿色区块链、数字孪生、智能冷链、碳足迹监测、自主机器人和现实世界验证。
10 Conclusion
区块链、IoT和AI等先进技术整合推动农业食品供应链革命性变化，可提高追溯、透明和效率，解决资源优化、减废和食品安全。IoT实时监测，区块链安全不可变数据共享并促进信任，AI通过智能自动化、决策支持和预测分析帮助数据驱动决策。障碍包括数据互操作性、高实施成本、标准化、可解释性、治理、网络安全、变革阻力和数字鸿沟。政策制定者、企业高管和IT公司合作对构建韧性、可持续和以客户为中心的农业食品供应链生态至关重要。
