综述：在智能包装中整合对刺激有响应的释放功能与新鲜度检测技术，以实现新鲜食品的保鲜：一种用于闭环设计的决策价值框架

《TRENDS IN FOOD SCIENCE & TECHNOLOGY》：Integrating stimuli-responsive release and freshness sensing in smart packaging for fresh foods: a decision-value framework for closed-loop design

　　摘要
背景
新鲜食品会通过微生物、酶、氧化、呼吸作用以及冷链过程中的相互作用而变质，这些过程是被动屏障无法适应的。智能包装通过主动干预和保鲜感知技术解决了这一问题。虽然这些功能在很大程度上是独立发展的，但它们的实际价值取决于集成度以及针对具体食品的验证。

范围与方法
本综述主要涵盖了2018年至2026年的同行评审文献，并在必要时参考了早期的基础研究。它探讨了适用于农产品、海鲜、肉类和禽类的响应式主动系统、保鲜指标、传感器和预测模型，以及集感知与操控于一体的系统。文中提出了一个六维决策价值指数（DVI），用于评估触发机制的忠实度、剂量安全窗口、响应时间、决策关联性、验证的真实性和应用准备度。评分基于作者对功能特性的评估，并非基于经过验证的量表或通用排名标准。

主要发现与结论
通过对十个不同例子的重新审查，区分了独立干预、决策支持、集成式主动智能系统以及传感器驱动的操控方式。材料性能优越并不一定意味着具有明确的决策关联性；预测结果并不能直接转化为包装的操控行为，且后处理验证也很少见。对16篇相关报告的保守评估显示，只有14篇报告了食品质量、包装内湿度、归一化释放剂量和物质迁移等完整的信息。因此，进一步的发展需要基准食品和包装标准化的安全性、时效性及验证数据。

引言
在现代食品系统中，新鲜食品处于一种矛盾的位置：尽管它们具有很高的营养价值和商业价值，但由于采收、屠宰或加工后质量迅速下降，它们仍然是供应链中最脆弱的商品之一。微生物污染、酶促降解、脂质和蛋白质氧化、水分迁移、呼吸代谢、乙烯积累和温度波动等过程紧密相关，共同影响着食品的保存（Onwude等人，2020年；Yildirim等人，2018年）。仅作为被动屏障的包装可以减缓某些运输过程，但无法适应特定食品的变质规律。这一局限性推动了主动智能包装技术的发展。
包装本身也是一种可持续性挑战：约36%的塑料用于包装，其中约85%的一次性塑料食品和饮料容器被填埋或处理不当（Reis等人，2019年；联合国环境规划署，2023年）。智能包装可以通过添加材料、回收机制和寿命终结处理来提升保存效果，但这种权衡需要慎重考虑。防止食品损失也有助于实现联合国可持续发展目标（SDGs），特别是SDG 2、SDG 12.3和SDG 13，因为废弃食品意味着避免了对土地、水资源、能源和温室气体的浪费（联合国，2023年；Manzoor等人，2024年）。只有当避免的食品损失超过智能包装带来的环境负担时，智能包装才能真正发挥作用；因此，闭环循环是一种工程手段，而非单纯的可持续性声明。

为应对动态变质过程，两种互补功能应运而生：主动包装通过氧清除剂、乙烯吸收剂、湿度调节剂、抗氧化膜、抗菌垫和控释精油系统在包装内部释放或吸收化合物，以维持或改善食品质量（Yildirim等人，2018年）。这些技术已在肉类、海鲜和新鲜农产品上得到应用（Realini & Marcos，2014年），近期研究更注重按需释放而非持续扩散（Abdollahzadeh等人，2021年）。相比之下，智能包装能够指示、记录或传输有关食品质量、环境暴露或可追溯性的信息，以支持决策制定（Yam等人，2005年），利用比色指标、数据载体和无线标签在供应链中传递状态信息（Liu等人，2025年；Zuo等人，2022年）。虽然每种功能都已成熟到可以独立评估的程度，但对于新鲜食品而言，单独使用已不再足够。不进行干预的保鲜指标可能只能发现问题，而持续释放活性分子的主动膜可能在食品需要保护之前就浪费了活性成分或损害了感官品质。因此，科学上的挑战在于同步信号生成、信号捕获、操控和验证（图1）。

在讨论特定响应设计之前，有必要将主动包装置于更广泛的绿色和可持续材料发展趋势中。许多主动包装研究正从基于石油的薄膜转向生物聚合物基质、天然抗氧化剂和植物来源的活性成分，这些材料结合了功能性能和较低的环境负担（Bahramian等人，2025年）。本综述继承了这一方向，但进一步明确了问题焦点——从材料组成转向其响应性如何与决策相结合。

本综述重点关注新鲜和低度加工的农产品、海鲜、肉类和禽类，这些产品的变质路径使得通用设计变得不切实际。近期研究按主动释放化学成分（Du等人，2023b；Hou等人，2023年）、产品感知（He等人，2023年）、肉类或海鲜监测（Nami等人，2024年；Alizadeh-Sani等人，2024年）以及人工智能支持的预测（Sagar & Rani，2026年）进行了分类。本文提出了一个跨领域问题：测量的信号是否能够改变相应的保存或物流措施？通过六维决策价值指数（DVI）比较了材料、感知和集成方面的证据，明确功能领域，以避免将决策支持模型误认为是闭环包装。定量释放数据（如pH 3.5时95%的Boscalid释放率或相对湿度80%时99.87%的百里香酚释放率）被视为响应性证据，而非包装级安全性的直接证明（Min等人，2021年；Zhang等人，2022b）。

指导本综述的机制性前提是：对于新鲜食品而言，智能包装的决策价值更多取决于保鲜感知与主动干预之间的因果关联，而非单独最大化任一功能。第4节“集成设计：接口与闭环控制”和第5节“智能包装的决策价值框架”通过集成深度和决策价值指数对此进行了探讨。因此，本文是一次批判性综合分析，而非基于系统评价标准（PRISMA）的系统性回顾；它选择了2018至2026年间发表的具有代表性的、具有机制信息的研究（必要时也参考了早期基础研究），以构建和说明决策价值框架。符合条件的研究包括那些报告了刺激响应型主动包装机制、保鲜感知方式或适用于新鲜/低度加工水果、蔬菜、海鲜、肉类或禽类的集成系统；仅针对货架稳定或高度加工食品的研究、非食品应用的研究以及未经同行评审的研究未被纳入。

关键点
主动干预：按需保护的基础
主动干预是智能包装的第一个核心组成部分。它根据包装内部条件释放、吸收或转化活性分子，从而控制释放过程而非依赖自由扩散。设计需考虑多个关键因素：什么触发释放、载体如何保留和释放活性化合物，以及释放剂量是否在安全范围内。

保鲜感知：诊断的基础
保鲜感知是第二个关键组成部分，应通过决策价值而非分析灵敏度来评估。一个能检测到十亿分之一（ppb）以下氨气的传感器非常出色（Sonwal等人，2024年），但只有当它能够可靠地触发库存管理措施时，才具备包装应用价值。

集成设计：接口与闭环控制
前两节讨论了包装的功能，本节关注实际应用价值——即如何将主动干预与保鲜感知集成。集成是智能包装与单纯结合两种功能的包装的区别所在，因为将抗菌剂和颜色指示剂置于同一材料中并不等同于构建一个有效系统（除非感知输出与主动响应之间存在因果关系）。

为什么需要决策价值框架
上述研究存在的共同问题是：系统主要通过释放百分比、灵敏度和抗菌效果等材料性能进行比较，但真正重要的是包装是否能改善实际决策。例如，释放99.87%百里香酚的薄膜（Min等人，2021年）和能检测到ppb级别氨气的传感器（Sonwal等人，2024年）在各自指标上都很优秀，但这些数据无法直接指导零售商的决策。

随着不同商品的主要变质路径不同，适用于一种食品的集成设计可能对另一种食品无效。因此，第4节和第5节的框架需针对每种食品进行定制：识别变质信号、选择合适的感知方式、选择合适的主动机制，并在 ??条件下的存储环境中进行验证。

有前景的系统为何失败：限制与转化障碍
全面的综述不仅需要解释智能包装的能力，还需解释为何许多技术未能上市。这些障碍部分源于技术限制，部分源于系统性问题，它们直接体现在决策价值指数的较低维度（如剂量安全窗口、验证真实性和应用准备度）。图6将这些障碍映射到决策价值指数的较低维度上，区分了技术障碍（图表上半部分）和系统障碍。

结论
本综述是一次批判性综合分析，而非系统性回顾。补充表S4中的决策价值指数评分是作者对十篇精选文献的解读，并非独立测量或盲法评估，应视为评分方法的示例，而非最终排名。证据主要来源于英文同行评审期刊。

未引用参考文献
Bahmid等人，2021年；联合国经济和社会事务部，2023年。

作者声明
作者声明没有 conocidos 利益冲突或可能影响论文的研究关系。

数据来源
本文未生成新的原始数据；所有讨论的数据均来自参考文献。

在写作过程中，作者使用了基于生成式AI的语言模型工具来提升文本的语言质量和可读性。使用该工具后，作者对内容进行了必要的审阅和编辑，并对出版物的内容负全责。

致谢
本研究得到了中国国家重点研发计划（2024YFD2100102）、国家自然科学基金（32502309）以及浙江大学生物与环境工程学院低碳污染防治与资源利用国际联合实验室（2024R052）的支持。

作者名单：
魏霞 | 徐燕 | 吴伟杰 | 宗志豪 | 沈超艺 | 韩超 | Maratab Ali | 方向军 | 倪斌 | 尹明 | 王冠南 | 肖建波 | 陈航军 | 高海燕
浙江大学生物与环境工程学院，杭州310015