AI智能水凝胶用于智能食品包装

《Food Packaging and Shelf Life》：Artificial intelligence-enabled smart hydrogels for intelligent food packaging

　　

摘要

食品包装正从被动保护向智能系统演变，该系统能够监测食品质量、响应环境变化并支持保质期管理。智能水凝胶因其三维聚合物网络、高含水量、可调结构、可生物降解性、生物相容性以及刺激响应特性，而成为有前景的包装材料。这些特性使得在动态食品包装环境中实现多功能传感和自适应响应成为可能，而这些是传统静态高分子材料难以同时实现的。智能水凝胶可实现对环境储存参数（包括温度和湿度）以及食品质量和腐败相关参数（如pH值、挥发性有机化合物和微生物代谢物）的实时检测。与此同时，人工智能（AI）为多模态传感数据处理、新鲜度评估、腐败预测和剩余保质期估计提供了强大工具。本综述总结了人工智能赋能的智能水凝胶系统在智能食品包装中的最新进展。特别关注智能水凝胶作为传感和响应材料与人工智能作为数据解释和预测控制决策引擎的互补作用。讨论了水果、蔬菜和肉类包装中的代表性应用，以及涉及多模态传感、可控抗菌释放和预测性质量管理的最新策略。最后，重点阐述了当前面临的挑战，包括水凝胶稳定性、数据可用性、模型可解释性和工业可扩展性，并提出了可持续、智能和数据驱动的食品包装的未来展望。材料科学和AI技术的未来发展有望加速自主和可持续智能包装系统的开发。

引言

食品包装的主要功能是保护食品在整个储存和分销过程中免受物理、化学和生物降解（Al-Tayyar等，2020）。传统的包装材料，包括玻璃、金属、纸张和塑料，长期以来一直被用于保持食品的质量和安全（Marsh和Bugusu，2007）。这些材料通常被设计为化学惰性（Biji等，2015），其保护性能主要依赖于固有的屏障特性，而非主动或自适应功能。然而，食品的储存微环境是高度动态的，不断受到呼吸作用、微生物代谢和外部环境波动的影响（Chen等，2023）。传统包装通过固定的材料特性提供被动保护，但其适应这些动态变化的能力本质上是有限的。气体屏障材料无法根据食品呼吸调节O₂和CO₂浓度，这可能会加速厌氧腐败或氧化降解。基于高阻隔材料或干燥剂的湿度控制策略在湿度波动的条件下往往效果不佳，导致水分积聚或脱水（Mathew等，2025）。关于遮光方面，利用材料的固有特性阻挡紫外线，从而防止光敏成分中的光氧化反应，这些反应会导致变色和营养损失（Khan等，2023）。同样，静态遮光材料无法适应光照变化，而传统的缓冲结构提供固定的机械保护，无法响应运输条件（Castiglioni等，2017）。虽然密封包装可以减少外部微生物污染，但它无法监测微生物生长或在储存期间对腐败做出主动响应。此外，平衡包装功能与环境可持续性仍然具有挑战性，因为高性能的石油基材料降解性差，而可生物降解的替代品往往会牺牲屏障性能（Kumar等，2025）。

根据联合国的数据，全球近三分之一的食品产量在储存和分销过程中损失或浪费，而有效的包装可以防止这些损失中的大约四分之一（Thangamuniyandi等，2025）。因此，消费者对高质量食品、延长保质期和环境可持续包装的需求增加，加速了从被动保护向智能食品包装系统的转变（图1A）。早期的智能食品包装形式包括相对简单的比色新鲜度指示器，这些指示器将腐败相关的化学变化（如pH值变化和挥发性代谢物积累）转化为定性或半定量的视觉信号（Luo等，2022）。水凝胶的引入代表了一项重要进展，因为其可调的三维网络使得包装组件不仅能够感知环境或生化变化，还能进行可编程的物理或化学响应（Shashikumar等，2024）。随着光学、电气和生化传感元件的引入，智能包装进一步发展为多模态传感平台，集成互补的温度、湿度、pH值、挥发性化合物、机械应力和微生物活动信息。图1B展示了简化的制备流程。特别地，由壳聚糖和明胶等天然生物聚合物衍生的水凝胶将环境响应性与可生物降解性相结合，使其成为可持续智能包装的有吸引力候选材料（Azaza等，2023；Yang等，2025）。尽管具有这些优势，智能水凝胶的实际应用仍受若干限制。大多数水凝胶系统通常缺乏解释多源信息、预测食品腐败或发起及时保护响应的能力。与传感器集成、信号选择性、环境稳定性和可靠的长期性能相关的挑战进一步限制了它们的实际实施（Jiang和Zhou，2025）。

人工智能（AI）提供了一种有效的策略来克服这些限制。通过将机器学习和数据驱动的决策与智能水凝胶系统相结合，AI实现了多源传感数据的高效分析、准确的新鲜度评估、腐败预测和智能保鲜控制。最新进展展示了AI辅助包装系统在提高食品质量监测、优化保鲜策略和在整个食品供应链中支持保质期管理方面的潜力（Naseem和Rizwan，2025）。之前的综述提供了关于基于智能水凝胶的包装材料、AI辅助食品质量评估和智能包装技术的宝贵总结。然而，这些综述主要关注单个方面，如水凝胶制备策略、刺激响应机制（Yang等，2022）或基于AI的数据分析方法（Madhu，2025），对如何将AI与智能水凝胶结合以建立食品包装的传感-响应-预测系统的讨论有限。AI与智能水凝胶的整合将智能包装从被动传感转变为能够实时决策的预测和自适应系统（Du等，2026）。因此，本综述通过系统分析智能水凝胶与AI的协同整合提供了独特的视角。它讨论了智能水凝胶系统的传感、响应和预测功能，突出了AI在食品新鲜度监测和保质期预测中的整合，并回顾了水果、蔬菜和肉类包装中的代表性应用（图1C）。最后，讨论了当前的挑战和面向可持续和工业化可行的智能包装的未来研究方向。预计本综述将为设计下一代集成智能材料和AI的智能包装系统提供有用的见解。

章节摘要

智能水凝胶的核心功能

智能水凝胶的传感和响应功能由其网络组成和理化性质决定。交联化学决定了网络稳定性、溶胀动力学、渗透性和机械完整性，而功能组分提供光学、电气、生化或抗菌活性。这些性质共同影响分析物运输、信号生成、结构耐久性和食品接触相容性，从而定义了

构建集成传感-响应-预测系统的策略

食品包装环境是由环境波动、食品理化变化和微生物生长控制的动态系统。传统的单一功能包装不足以应对日益增长的食品保鲜和安全需求。通过将智能水凝胶的环境响应性与AI的数据处理、决策和预测能力相结合，智能包装系统可以从被动监测发展为自主传感，

协同创新的应用场景和案例研究

食品包装从被动保护向智能管理的转变不仅需要功能性材料，还需要经过验证的应用场景和实际部署潜力。智能水凝胶与AI的整合正逐步从实验室演示扩展到实际的食品包装应用，特别是在水果、蔬菜和肉产品的质量监测方面。为了提供对最新进展的比较理解，代表性的

挑战与未来方向

尽管智能水凝胶与AI的整合为智能食品包装提供了新的机遇，但它们从实验室演示到工业应用的转变仍然充满挑战。这些限制涉及材料稳定性、模型可靠性、成本控制和跨学科整合。解决这些瓶颈并制定前瞻性路线图（图6）对于推进智能包装走向实际部署至关重要。

结论

智能水凝胶与人工智能的结合为下一代智能食品包装提供了一个有前景的平台，该系统集成了实时传感、主动响应和保质期预测功能。最新进展表明，AI可以显著增强对水凝胶衍生信号的解释能力，从而实现更准确的新鲜度评估、腐败风险评估和预测性质量管理。尽管取得了这些进展，但面临的挑战包括

CRediT作者贡献声明

Xinqiao Xia（夏新桥）: 撰写 – 初稿，方法论，形式分析，概念化。 Yuhang Xiao（肖宇航）: 撰写 – 初稿，形式分析。 Shenggui Lin（林生贵）: 资源，方法论。 Jia Zhou（周佳）: 撰写 – 审阅和编辑。 Zhongbiao Tan（谭忠彪）: 撰写 – 审阅和编辑。 Hao Shi（石浩）: 撰写 – 审阅和编辑，验证，监督，项目管理，调查，概念化。

利益冲突声明

作者声明，他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，这些可能会影响本文报道的工作。

致谢

本研究得到了江苏省研究生研究与科技创新计划（26CXJH6590）和淮安市科技计划（HAN202502）的支持。

Xinqiao Xia|Yuhang Xiao|Shenggui Lin|Jia Zhou|Zhongbiao Tan|Hao Shi

淮阴工学院生命科学与食品工程学院，江苏淮安，中国 223003