随着生活水平的提高，消费者对食品品质的期望已从满足基本营养需求转变为更加注重风味。这一变化凸显了风味在塑造消费者偏好和接受度方面的重要性。风味在人类的饮食体验中扮演着核心角色，不仅受到传统味觉和嗅觉的影响，还受到质地、温度、视觉吸引力等其他感官因素的影响。因此，食品风味分析已成为食品行业的重要研究领域（Chen et al, 2025）。味觉是人类的根本感官之一，在评估食物的健康性和营养价值方面起着关键作用，同时也能防止摄入有毒或有害物质。味觉感知是一个复杂的多层次过程，源于溶解在唾液中的化学物质与味觉受体的相互作用。每种味觉类别都有其独特的信号转导通路，由特定的味觉受体介导。甜味、鲜味和苦味由有机分子识别，其受体为G蛋白偶联受体（GPCR），而酸味和咸味则由离子引起，通过离子通道检测。当味觉受体细胞被激活时，它们会启动一系列与味觉相关的信号，这些信号被传递到神经系统，最终产生味觉感知（Pallante et al, 2021）。
传统的风味分析主要依赖人类感官评价和仪器技术，这些方法在准确捕捉风味的复杂性和多维特性方面存在局限性（Konfo et al, 2025）。由评定员进行的感官评价易受人类生理和心理状态以及个体偏好的影响，导致主观性强但可重复性低。利用高效液相色谱法（HPLC）、液相色谱-质谱联用法（LC-MS）和离子色谱法（IC）进行的化学分析可以有效识别和定量味觉相关化合物；然而，这些技术操作复杂且成本高昂，限制了其广泛应用（Xu et al, 2025）。这些仪器分析方法主要依赖静态理化测量，常常忽视不同感官模态之间的相互作用，难以模拟味觉感知的真实动态体验。仪器测量与人类感官体验之间的这一重大脱节已成为限制食品风味分析发展的关键障碍。因此，食品风味研究目前正在经历范式转变，从传统的化学分析与感官评价相分离的模式转向结合神经科学、心理学和计算科学的多元分析方法。
为了客观量化味觉感知并模拟生物敏感性，研究人员开发了仿生传感器。仿生味觉生物传感器作为一种新型化学传感和味觉研究技术受到了广泛关注；通过模拟生物味觉系统的响应机制，它们弥补了传统方法的不足，实现了味觉特征的量化（Li et al, 2022）。仿生味觉生物传感器主要由两部分组成：初级传感元件和换能元件。常用的传感元件包括味觉受体、味觉细胞或特定酶（Wu et al, 2014）。换能元件将传感元件产生的信号转换为物理信号。仿生味觉生物传感器的基本原理是传感元件响应味觉刺激后发出化学信号，这些信号可由换能元件转换为电信号或光信号。然而，仿生传感器通常只能识别单一成分，难以检测复杂食品基质中的多种成分。在仿生味觉传感器研究中，固定化技术是维持传感器稳定性的关键挑战；因此，选择合适的材料对于保持传感元件的活性和增强传感器稳定性至关重要。此外，味觉感知的动态过程尚未在仿生传感器中得到充分体现。
近年来，人工智能与感官技术在味觉分析领域的融合使得AI驱动的感觉系统成为研究的关键领域（Zeng et al, 2023）。机器学习、计算机视觉、自然语言处理和智能传感器——这些技术可以分析多种类型的数据。与传统感官评价相比，基于AI的系统提供了更快、更一致且更具个性化的评估（Jo et al, 2025）。
文献检索主要通过在Web of Science、PubMed、Scopus和ScienceDirect等数据库中进行，覆盖2010年至2026年期间，以确保全面覆盖与仿生味觉传感器相关的出版物。使用的关键词包括：仿生味觉传感器、味觉感知、深度学习、脑电图（EEG）、水凝胶、人工唾液、咀嚼和口腔微生物群。检索策略利用布尔运算符（AND/OR）组合了这些术语。此外，我们追溯了所引用的文献的参考文献列表，以识别早期的开创性文献。选择参考文献的标准为在同行评审期刊上发表的、涵盖仿生味觉传感技术、味觉感知、多模态分析、脑电图（EEG）或相关交叉学科领域的研究论文或综述。
本综述系统地考察了仿生味觉传感器的技术演进。在总结了此类传感器的当前局限性后，提出了面向未来发展的创新仿生策略，旨在构建一个更模拟人类味觉感知的新传感器系统。该策略目前仍处于概念阶段，尚未进行实验验证。本综述提出的仿生策略将推动仿生味觉传感器从简单仪器分析向人类感知模型的范式转变，为下一代味觉传感平台的开发提供新的思路。
