《Cogent Food & Agriculture》：The intersection of artificial intelligence and food systems: exploring technological breakthroughs and data-driven agriculture
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本文系统综述了人工智能（AI）技术在农业与食品全产业链中的创新应用与前沿进展。文章深入探讨了AI如何通过机器学习（ML）、深度学习（DL）、计算机视觉（CV）、机器人技术、物联网（IoT）及大数据分析等关键技术，变革从精准农业（Precision Agriculture）、作物产量预测与优化、病虫害智能检测，到食品加工质量控制、智能分拣分级、供应链可追溯性，乃至个性化营养（Personalized Nutrition）等核心环节。同时，综述也剖析了AI在食品安全风险预测（如基于LightGBM、TabNet等模型）、食品欺诈检测以及风味剖析等领域的深度赋能。尽管面临数据质量、技术集成、伦理隐私和监管合规等挑战，AI的融合无疑为构建更高效、安全、透明和可持续的食品系统提供了强大驱动力和未来展望。
引言
食品系统作为国民经济可持续发展、环境保护和粮食安全的核心，正面临着气候变化、人口增长、供应链低效和市场波动等多重挑战。以人工智能（AI）为代表的第四次工业革命（4IR）技术，包括计算机视觉、机器人技术、物联网（IoT）和大数据分析，正作为颠覆性力量深度融入农业食品领域，旨在提升生产效率、保障食品质量安全并推动系统创新。
人工智能在农业生产与农业中的应用
作物产量预测与优化
作物产量受到温度、土壤类型、种子品种、农药和肥料施用等多种变量影响。机器学习（ML）等AI技术通过分析历史数据和实时田间数据，构建描述性或预测性模型，实现对作物产量和品质的精准预估。这类模型通常包含训练和测试两个阶段，其准确性依赖于算法选择和大数据处理能力。研究表明，传感技术与机器学习结合能帮助农民节约成本，而未来的农业预测将更侧重于对数据收集后动态变化的管理。
病虫害检测与农业管理
植物病虫害是导致作物产量和品质下降的主要原因之一。传统检测方法易忽略早期或隐蔽性侵害。AI与ML技术的结合，通过高级成像技术分析植物图像的颜色、纹理、形态等特征，能够实现更快速、准确、便捷的病虫害早期识别，从而降低劳动力成本、缩短检测周期，并最终提升作物品质与产量。
精准农业与智慧农业技术
AI技术是实现精准农业的关键，它通过对资源（如水、肥）的智能化管理来优化农业生产。基于卫星的农业、机器学习（如决策树、K最近邻KNN、随机森林、支持向量机SVM）以及深度学习模型（如循环神经网络RNN）被用于根据土壤质量、类型和环境因素推荐作物类型、评估产量以及预测降雨和气候变化，从而应对资源限制和气候挑战。
人工智能在食品加工与质量控制中的应用
AI视觉和机器学习正在食品加工行业引发变革，涵盖质量控制、设备维护和运营优化。面对消费者偏好和市场趋势的多变性，AI有助于优化生产、减少浪费。通过结合IoT、信息物理系统和传统运筹学方法，AI能利用实时信息进行决策。神经网络、模糊逻辑和遗传算法等技术提升了食品工程的性能。AI在数据解读、质量控制、微生物生长和产品货架期预测方面作用显著。基于AI的分拣、清洁到位（CIP）和清洁出场（COP）系统直接提升了食品安全与质量。
农产品智能分拣与分级
图像处理技术因其快速、客观、一致的特点，正逐步取代缓慢且主观的人工分拣，成为产后环节的关键。自动化分拣系统对于提高效率至关重要。
果实识别
智能成像设备结合计算机视觉，在果实识别领域应用广泛。深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM），以及多尺度注意力网络（MSANet）等，能有效提取果实图像的判别性特征，实现高精度识别。机器人采摘与分级系统结合计算机视觉，能准确检测缺陷（如通过颜色空间转换、缺陷掩膜、形态学操作），并快速完成分拣。
果实分类
对同一科属下的不同果实品种进行自动分类至关重要。利用图像处理和AI（如人工神经网络ANN）可以按成熟度对果实（如桑葚）进行分级，优化模型能达到极高准确率。低成本的机器视觉系统结合AI（如MobileNetV2架构）能实现智能分级，准确率可达99%以上，展示了其在规模化商业应用中的潜力。针对苹果、香蕉、椰枣等特定水果的成熟度或品种分类，AI模型也表现出色，为行业实践提供了高效、可靠的自动化解决方案。
新型果实检测算法
混合深度学习模型（如CAE-ADN）、改进的目标检测算法（如SM-YOLOv5）以及多目标跟踪算法（如多假设跟踪MHT、DeepSORT）被用于果实检测、计数和精准定位，为自动化收获提供了关键技术支撑。这些算法针对农业环境中的特定挑战（如小目标检测、动态跟踪）进行了优化，显著提升了自动化作业的准确性和效率。
食品加工中的机器人技术与自动化
工业机器人，特别是协作机器人（Cobots），在食品加工（尤其是包装和处理环节）中的应用正在革新该行业。食品工业机器人方法论（FIRM）为根据食品特性和生产需求选择合适机器人提供了系统流程。AI和机器人技术在餐厅、酒店等场景的应用也在探索中，涉及流程创新和客户影响。挑战包括开发适用于多样化食品的、经济实惠且多功能的机器人末端执行器，以及推进3D食品产品识别和食品特性研究。智能传感器（如光谱传感器、高光谱成像HSI、太赫兹成像）用于实时监测关键参数（湿度、温度、气体浓度、pH值），是实现自动化加工和质量控制的基础。非热加工技术与IoT、智能传感器、AI和增材制造的结合（即非热食品加工物联网IoNTP），为可持续高效的食品加工开辟了新途径。
食品安全的预测分析与质量保证
食品安全分析
机器学习（ML）和深度学习（DL）通过处理大量异构数据（如基因组测序、产品检测、疾病监测、光谱成像信息），在预测危害、评估风险和追踪食源性疾病方面发挥关键作用，从而实现主动的食品安全管理。例如，结合随机森林（RF）和蒙特卡洛（MC）的MC-RF模型，在预测食品安全风险方面表现出高精度和强泛化能力。长短期记忆（LSTM）神经网络与和积层次分析法（AHP-SP）的结合，可用于基于环境和营养因素的早期风险预警。基于LightGBM和TabNet等模型的预测系统，为决策者提供了有效的风险评估工具。
食品质量分析
AI通过分析温度、微生物负载等信息，结合算法（如多层感知器MLPN）来识别污染或掺假。在食品干燥过程控制和品质评估（如颜色、形状、质地）中，AI的应用提高了生产效率和品质控制水平。高光谱成像结合DL技术，能够无损地分析水果、蔬菜、蘑菇等产品的实验室指标和抽象属性（如成熟度）。电子鼻（E-nose）、电子舌（E-tongue）和机器学习被用于啤酒等食品的风味分析和质量监控。
智能包装与供应链管理
智能包装通过整合传感器和AI技术，实时监测食品新鲜度（如通过代谢物、氧气、二氧化碳变化），在保障食品质量和减少经济损失方面扮演重要角色。基于人工神经网络（ANN）的模型可用于根据比色数据判断pH范围，指示食品变质和微生物生长。构建有弹性、可持续的食品供应链（FSC）至关重要。区块链技术通过其透明性、可追溯性和智能合约特性，有助于提升易腐食品供应链的运营卓越性、可持续性和抗干扰能力。成功采纳AI的关键因素（CSFs）包括技术就绪度、安全性、客户满意度和监管合规性。AI的伦理治理和算法透明度对于实现食品供应链转型（如零饥饿目标）也至关重要。
图像识别与计算机视觉在食品质量评估中的应用
基于深度学习算法的机器视觉检测系统能高效、快速地识别产品缺陷（如饮料瓶）。图像处理和AI可用于水果成熟度分类（如桑葚），以及苹果等产品的缺陷检测和分级，准确率高且处理速度快，适用于商业化生产线。
风味剖析与感官评价
风味是影响消费者感知的关键。AI结合仪器分析（如气相色谱-质谱联用GC-MS）和机器学习，可以客观评估食品风味，克服感官评价的主观性。例如，近红外高光谱成像结合ML/DL能准确判别鲑鱼产品中的异味。机器学习模型（如逻辑回归）可通过颜色值预测水果（如橙子）的甜度。低成本电子鼻和人工神经网络能有效预测啤酒香气，为生产线质量控制提供快速、可靠的方案。ML在预测和调控食品风味、改善食品行业整体质量方面潜力巨大。
质地分析与质量控制
食品结构对其感官和营养特性至关重要。AI和机器学习模型可用于预测流变特性。基于图像处理和AI的非破坏性质量评估方法（如结合纹理分析和机器学习模型），能有效预测水果（如黑加仑子、桃子）的贮藏状况、成熟度、硬度、咀嚼性等质地参数。结合IoT传感器的机器学习模型，通过RGB、红外和高光谱图像分析，为控制果蔬采后损失（PHL）提供了经济有效的工具。图像分析和机器学习还能高精度区分不同品种的果蔬（如杏、椰枣），为品种认证和分选系统开发奠定了基础。
病原体检测与污染控制
AI工具能预测食源性病原体出现的高风险时间和地点，优化检测策略。图像预处理与高级神经网络分类算法可用于快速鉴定总大肠菌群和大肠杆菌（E. coli）。基于特定显色染料的纸基阵列与AI结合，也能用于区分不同类型的细菌。
供应链可追溯性与透明度
可追溯性是指跟踪成分历史、使用、流动和位置的能力，对于建立消费者信任、确保食品安全和满足质量规范至关重要。其发展经历了从基础报告（追溯系统1.0）、到物联网（IoT）和分布式账本技术（DLT）支持的实时数据同步（追溯系统2.0），再到利用创新技术增强食品安全和质量控制的智能战略规划系统（追溯系统3.0）的演进。透明度与信息披露和获取条件相关。联邦AI、DLT（如区块链）和IoT与AI及机器学习的结合，有望建立新的数字平台标准，极大改善食品供应链的透明度。算法本身的透明度也是“可信赖AI”的基本要求。
食品欺诈检测与预防
食品掺假是一种以经济利益为目的的欺诈行为，威胁公众健康。AI通过分析基于视觉的系统数据（如纹理、颜色、形状、尺寸、缺陷）或传感器数据（如温度、湿度、pH值、粘度），并借助IoT、电子鼻、电子舌等工具，可以开发出经济高效的自动化系统，用于乳制品、果蔬等食品的掺假识别和质量保证。
人工智能驱动的个性化营养与膳食建议
AI通过分析个人饮食、病史、遗传信息等大数据，能够制定个性化饮食方案，优化营养摄入，预防生活方式疾病。AI驱动的营养应用利用数据洞察、先进算法和用户中心设计，追踪膳食摄入、身体活动和健康参数，提供个性化解决方案。AI推荐系统可根据个人偏好和健康目标推荐更安全的食品选择和饮食计划。结合便携式技术和健康监测设备，AI能早期发现营养缺陷迹象。AI聊天机器人和虚拟助手可提供营养咨询和行为改变支持。AI还有助于设计学校、医疗机构和餐厅的营养菜单，改善不同场景下的健康食品供应。基于AI的膳食计划工具，能综合考虑饮食需求、偏好、目标、可用资源和生活方式，生成平衡、可持续的个性化餐单。
人工智能在食品行业面临的挑战与局限性
伦理考量与隐私问题
AI技术的伦理应用和隐私保护至关重要。伦理涉及AI的道德和合理部署，以减少伤害并增进社会福祉。隐私关乎个人控制其信息的权利。在食品领域应用AI时，需考虑其对农民、供应链商业实践以及更广泛的社会经济影响，并解决数据隐私、算法偏见和AI辅助解决方案的公平获取等问题。
数据可及性与质量
尽管食品行业生成大量数据，但数据往往分散、有偏见或质量不佳，这限制了需要大量高质量数据进行训练和分析的AI算法的效能。改善数据管理实践（如可及性、标准化和质量）对于提升AI解决方案的性能至关重要。
技术障碍与集成挑战
AI集成面临计算复杂性、算法可扩展性和模型可解释性等技术难题。许多AI算法需要大量计算资源和专业知识，使得小型生产者和食品企业难以应用。一些复杂模型的决策过程难以理解和信任，也构成了障碍。
监管与合规因素
食品行业受到严格监管以确保产品安全、质量和标签准确。遵守FDA、EFSA等机构的规定是维持公众信任和避免法律处罚的基础。目前，AI在食品系统中的监管框架尚不完善，缺乏明确的法律标准和指南，这种不确定性可能抑制对AI解决方案的投资和创新。
人工智能在食品系统中的经济增效与性能标准
AI通过精准预测作物产量、优化灌溉和施肥、提供实时决策支持、引入机器人自动化等方式，显著提升了农业食品系统的经济性（降低运营成本、提高产量）和环境可持续性（减少资源浪费和环境影响），增强了系统的长期韧性和竞争力。
未来展望与新兴趋势
未来研究将致力于开发能够处理多源、多格式数据的通用模型框架。注意力模型、卷积神经网络（CNN）与协作机器人（Cobots）的结合是重要方向。AI、机器人技术与5G使能的IoT系统协同，将推动农业系统的自主和可持续发展。未来需解决系统互操作性、数据管理、基础设施成本和监管框架等问题，以充分发挥技术融合的潜力。AI赋能的拖拉机、农业机器人以及基于AI的牲畜健康监测和设备性能优化，将有助于应对农业劳动力短缺，降低维护成本。AI在确定种植地点、种子质量评估等方面也具有应用前景。
结论
人工智能（AI）已经深刻改变了农业食品行业，从食品生产、加工、分销到消费各个环节都发生了变革。AI在精准农业、作物预测、智能加工、食品安全、供应链管理和个性化营养等领域的应用展示了巨大潜力。尽管在实施成本、技术能力、伦理隐私和标准统一方面仍存在挑战，但克服这些障碍对于实现公平、负责任的技术普及至关重要。未来的工作应聚焦于开发可解释、适应性强且成本效益高的AI模型，整合可持续农业实践，推动政策调整和能力建设。学术界、产业界和政府的协同研究，对于构建更具韧性、可持续性的全球食品系统，确保粮食安全至关重要。
