综述：人工智能驱动的食品生物加工：其与实际应用的融合程度如何？

《Trends in Food Science & Technology》：AI-driven food bioprocessing: How far its integration with practice?

食品生物加工智能化转型中的机遇与挑战。AI通过优化酶设计、实时监控及预测分析提升生物制造效率，但受限于数据质量、模型可解释性及安全监管问题。未来需构建融合领域知识、法规约束的系统级AI框架。

　　

王启浩|谭友明|李文路|曾洪|王彦波

教育部老年营养与健康重点实验室，北京工商大学食品与健康学院，北京100048，中国

摘要

背景

生物加工技术加强了现代食品制造业的发展，但在全球食品需求不断增加的情况下，面临着效率、可扩展性和可持续性方面的日益严峻挑战。传统的发酵和酶法工艺仍然高度依赖经验，导致结果不稳定且资源利用效率低下。人工智能（AI）和机器学习为提高精确度、优化工艺以及加速向智能和可持续的食品生物制造系统的转型提供了机会。

范围与方法

我们全面概述了AI如何在多个领域革新食品生物加工技术。我们批判性地回顾了食品生物加工领域的最新进展，包括酶工程、代谢工程以及通过AI驱动的建模和学习算法构建合成微生物群落。此外，我们还强调了通过实时监测、一致性评估和预测分析在工艺优化方面的进展。文章还探讨了AI在污染检测和食品追溯系统中的新兴应用。最后，我们讨论了这一快速发展的领域的进步与局限性，并展望了真正智能的食品生物制造系统的未来方向。

主要发现与结论

AI在提高食品生物加工过程的预测性、生产力和资源利用效率方面展现出巨大潜力，尤其是在酶设计、工艺优化和实时质量保证方面。然而，其工业应用仍受到数据质量、模型可解释性和安全责任等方面的限制。未来的研究应致力于开发能够将领域知识、监管要求和食品安全约束纳入核心设计原则的AI框架，从而超越单一的算法改进，实现系统层面的协同创新，以满足未来食品产业不断变化的需求。

引言

根据联合国经济和社会事务部（UN DESA）的预测，到2050年全球人口将达到97亿，这意味着食品产量需要增加70%才能满足需求（UN DESA，2024年）。因此，确保粮食安全已成为一个紧迫的挑战。然而，仅仅增加初级农业产量是不够的。由于收获后的处理和保存方法效率低下，食品在收获后的损失率高达28%至55%（Karoney等人，2024年），这凸显了迫切需要先进的加工技术来提高生物质转化效率和延长保质期（Knorr等人，2020年）。食品制造包括物理、化学和生物等多种方法。然而，该行业正受到两个相互关联的挑战的制约：首先，传统的热处理和化学处理方法资源消耗大，约占工业部门总电量的12%，并且耗水量巨大（Clairand等人，2020年；Shrivastava等人，2022年），这凸显了寻找可持续替代方案的必要性；其次，现代食品生产系统的复杂性、异质性和定制化需求不断增加，使得工艺控制和质量保证变得更加困难。实时监测的劳动密集型特性（涉及温度、pH值、水分、微生物负荷和感官属性等参数）限制了传统制造系统的精确度、可扩展性和响应速度（Khanal等人，2023年）。此外，原材料种类的增加以及对个性化、清洁标签和功能性食品的需求加剧了对适应性和智能制造平台的需求。

生物加工技术提供了一条有前景的发展路径。与物理或化学方法相比，发酵和酶催化等生物过程具有多项优势：它们在温和条件下运行，使用可再生原料，减少环境足迹，并且与循环生物经济高度兼容（Queiroz等人，2022年；Villalonga等人，2022年）。这些基于传统发酵知识的方法为合成多种产品提供了有希望的途径。然而，优化这些复杂的生物加工系统（涉及生物原料、微生物群落和工艺参数之间的复杂相互作用）仍然是一个重大的技术挑战。例如，如果没有先进的传感技术、自动化和数据驱动的决策支持，这些系统在动态生产环境中难以实现一致的产品质量和工艺效率（Zhu等人，2021年）。

人工智能（AI）正成为生物加工领域中的一个重要工具，它使食品加工从传统的经验驱动操作向智能制造转型成为可能。AI包括能够模拟人类认知功能的计算系统，如模式识别、推理和决策制定，这些系统能够处理大量数据并识别复杂的非线性关系（Gu等人，2026年）。通过将AI与先进的生物工艺工程相结合，可以创建一个创新的工作流程，其中实时数据、预测分析和自适应控制完美集成，从设计到产品回收的每个阶段都得到优化。与食品生物加工相关的核心AI技术主要包括机器学习（ML）、深度学习（DL）和计算机视觉（CV）（Gu等人，2026年）。ML算法（如支持向量机（SVM）、随机森林和梯度提升方法（XGBoost）能够对生物工艺参数、质量属性和代谢动态进行预测建模（Yang等人，2025年）。DL架构（如卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络和变换器模型）能够从复杂的多维数据集中自动提取层次特征，包括光谱信号、显微图像和时间序列发酵曲线（Ekrami等人，2025年）。CV系统通常基于CNN构建，可促进食品制造过程中的自动化视觉检测、缺陷检测和形态分析（Mobahi等人，2025年）。最近的进展表明，AI已应用于食品行业的多个领域，如原材料分选、工艺监测、缺陷检测和质量控制。例如，Chakraborty等人（2023年）开发了一种使用CV和CNN的智能柑橘水果分选系统，实现了97.0%的精确度和98.5%的召回率，同时减少了82%以上的劳动力。另一个例子是da Silva Cotrim等人（2021年）构建了一个基于面包外壳颜色的非破坏性CNN-SVM模型，分类准确率达到99.70%。这些AI驱动的方法为从经验驱动的生物加工向数据驱动的智能系统转型以及减少劳动力需求提供了基础。尽管取得了这些有希望的进展，但目前AI在食品加工中的应用仍然分散且特定于任务，主要集中在分选或缺陷检测等孤立的操作单元。目前仍缺乏一个系统性和全面的框架，将AI与整个食品生物加工生命周期联系起来，包括但不限于设计、生产优化、故障检测和食品安全保障。需要一个系统级的综述，以明确AI如何将食品生物加工从经验管理转变为智能、预测性和可持续的制造方式，以满足未来食品产业的需求。

尽管已经从多个角度回顾了AI在食品系统中的应用，但现有的综述主要集中在特定的下游应用或狭窄的功能领域。例如，Yu等人（2025年）研究了AI在食品安全方面的应用，涵盖了微生物检测、污染预测和供应链追溯以及安全监管；Jiao等人（2025年）回顾了AI在海鲜产业链中的应用，从智能水产养殖系统到自动化加工和掺假检测；Bagnulo等人（2024年）评估了AI在咖啡、可可和茶产品风味质量保障中的应用。这些综述提供了有价值的应用导向的见解，但它们都集中在下游的加工阶段，如产后评估、供应链优化或产品级质量评估。相比之下，上游的生物加工阶段（如酶设计、代谢工程、微生物群落调节和工艺控制）得到的关注较少。此外，之前的综述往往更重视AI的性能指标和应用结果，而忽视了原料复杂性、监管合规性和安全验证等因素在模型选择和部署策略中的重要性。

本综述通过从以应用为中心的总结转向系统级的AI驱动食品生物加工分析，填补了以往综述中的关键空白。它提出了一个涵盖生物工艺设计、工艺监管、故障监测和食品安全保障的综合性框架，明确了AI如何实现从经验操作向数据驱动制造的转型。此外，它还对适用于食品特定任务的AI模型进行了结构化的比较，评估了在不同加工条件下的性能权衡、部署限制和监管考虑因素。除了技术进步之外，本综述还强调了工业转化面临的关键障碍，包括数据限制、可解释性要求、验证标准和监管接受度，并讨论了新兴的解决方案。总体而言，本综述为推动可持续食品系统中的智能生物加工提供了重要的分析，同时指出了关键挑战和未来机遇。

部分摘录

传统生物工艺

传统的生物工艺，主要是微生物发酵和酶转化，是食品制造的基础。然而，它们向智能生物加工的转型受到固有生物复杂性的限制，传统的机械模型和线性控制系统无法充分捕捉这些复杂性（图1）。

AI在食品生物加工中的应用

在生物加工领域，AI的应用正在迅速扩展，因为发酵和基于细胞的生产系统会产生大量复杂的多参数数据，远远超出了传统工艺控制方法实时解释和应对的能力。这种数据丰富且高度可变的特点，加上对精确度、可扩展性和可持续生产的日益增长的需求，使得AI成为不可或缺的工具。

挑战与前景

尽管AI在食品生物加工中展现出巨大潜力，但仍存在几个关键挑战阻碍其广泛工业应用。下面将逐一讨论这些挑战，并指出未来研究需要解决的根本性问题，以实现AI在智能、可持续食品制造中的潜力。

结论

AI与食品生物加工的结合使得从经验驱动或控制不佳的操作向智能、数据驱动的制造方式转型成为可能。AI在加速生物工艺设计、实时工艺调控和安全保障方面发挥了重要作用。在具有高维度、非线性动态和有限机械理解的系统中，AI的表现尤为突出，而这些正是传统方法难以处理的领域。

未引用的参考文献

Chakraborty等人，2023年；Liu等人，2022年；Liu等人，2025年。

作者贡献

王启浩：概念化、研究撰写——初稿；谭友明：验证、监督；李文路：资源提供；曾洪：撰写、审稿和编辑、资金获取、监督；王彦波：项目管理、监督。

数据可用性

本文描述的研究未使用任何数据。

作者贡献

王启浩：概念化、研究撰写——初稿；谭友明：验证、监督；李文路：资源提供；曾洪：撰写、审稿和编辑、资金获取、监督；王彦波：项目管理、监督。

资金支持

本工作得到了国家自然科学基金（项目编号：32302265）的支持。

利益冲突声明

所有作者声明没有利益冲突。