综述：新鲜食品供应链中的智能标签系统：从单一功能到多参数集成

《Trends in Food Science & Technology》：Intelligent label systems in fresh food supply chain: from single-function to multi-parameter integration

智能多参数标签在减少生鲜食品供应链浪费中的应用研究，通过分析食品腐败机制和环境参数影响，提出从单一传感器到多参数集成系统的演进路径，结合无线传感、机器学习、区块链和数字孪生技术，验证其在仓储、物流和零售场景的实时监测与决策支持效果，揭示实验室到量产的技术转化挑战。

　　

曾芳烨|张敏|Law Chung Lim|芮露明

江南大学食品科学与资源国家重点实验室，中国江苏省无锡市214122

摘要

背景

新鲜食品供应链面临着严重的食物损失和浪费问题。同时，新鲜食品的变质过程非常复杂，仅监测单一参数不足以有效应对这一挑战。因此，能够监测多个参数并提供主动警报和决策支持的集成标签系统在新鲜食品供应链中具有巨大的应用潜力。

范围与方法

本文系统回顾了智能多参数集成标签在新鲜食品供应链中的研究进展和未来趋势。首先分析了各种新鲜食品的变质机制以及关键环境参数的影响机制，随后强调了从单一功能传感单元向多参数集成系统的发展路径，并讨论了引入无线传感、机器学习、区块链和数字孪生等先进技术的重要性。最后，通过仓储、物流和零售三个主要应用场景进行了案例研究，探讨了关键挑战和应用前景。

主要发现与结论

智能指示标签领域正从单一传感、被动指示向多参数集成和主动预警/决策支持方向发展。通过标签阵列、材料与功能集成以及系统集成三种集成策略，实现了多个参数的同时监测。无线传感、机器学习、区块链和数字孪生等技术的应用使得整个供应链的监测数据能够及时、透明、可靠且可追溯，从而帮助生产者和经营者有效调节环境条件、制定定价决策，减少食物浪费，并显著提升消费者信任。

引言

新鲜食品在供应链中的持续损失和浪费是一个全球性的重大问题，这促使人们需要先进的监测解决方案（Hu等人，2024年）。根据联合国粮食及农业组织（FAO）的数据，每年约有13亿吨食品在供应链中损失（Afreen和Bajwa，2021年）。食物浪费不仅造成巨大的经济损失和生态污染，也与消费者对安全和高质量食品的需求相矛盾（Azam等人，2022年；Du等人，2024年；Guo等人，2025年）。新鲜食品的损失发生在供应链的每一个环节，包括加工、储存、运输和零售（Azam等人，2022年；Beshai等人，2020年；Cheng等人，2025年；Du等人，2024年）。

监测新鲜食品的质量和供应链环境参数至关重要。然而，传统的食品监测方法存在诸多限制。例如，静态保质期标签无法考虑供应链过程中的动态因素，导致实际保质期与理论保质期不符（Jia等人，2025年）。此外，传统的食品质量检测方法复杂、昂贵、耗时且具有破坏性，阻碍了公众及时获取食品质量信息。而且，新鲜食品的变质是一个涉及多种外部环境因素和内部生理反应的复杂过程，仅观察一个参数不足以全面评估食品的状态（Jia等人，2025年；Li, Lu等人，2025年）。

智能食品包装是一种能够感知并传达包装食品及其周围环境状态的系统，其中智能多参数集成标签是这项技术的核心物理载体（Beshai等人，2020年；Won & Won，2021年）。这些指示标签主要通过其内部活性物质的物理或化学变化来响应食品质量和环境参数，可以表现为比色标签、荧光标签、电化学标签和无线传感标签等形式（Beshai等人，2020年；Guo等人，2025年；Li, Lu等人，2025年；Won & Won，2021年）。智能多参数集成标签系统能够提供关于新鲜食品质量和环境状态的实时、精确信息（Nando等人，2025年）。最近，区块链和数字孪生（DT）等先进技术的出现使新鲜食品供应链的预测准确性、清晰度和追踪能力达到了前所未有的水平（Jha等人，2025年；Nguyen等人，2022年）。

智能多参数集成标签领域的发展速度前所未有，科学网络（WOS）中记录了超过1000篇学术研究论文。图1显示了2000年至2025年WOS中的总发表论文数量、H指数和总引用次数（SOTC），表明自2017年以来总体发表数量和SOTC均显著增加。然而，近年来关于智能多参数集成标签在新鲜食品供应链中应用的综合性综述较少。因此，本文系统而全面地概述了该领域的主要研究进展、关键挑战和未来前景（图2）。首先，本文分类解释了各种新鲜食品的质量变质机制和关键环境参数的影响机制，接着详细介绍了各个功能传感单元的研究进展，随后详细阐述了主要的集成策略，包括标签阵列策略、材料与功能集成以及系统集成策略，以及先进的数据处理和建模技术，如机器学习（ML）、区块链技术和数字孪生技术。最后，通过仓储、物流和零售/消费者终端等关键应用场景进行了案例研究，总结了当前面临的挑战和未来发展方向。

部分摘录

温度

温度在保持新鲜食品质量方面起着关键作用，对所有变质过程（包括微生物繁殖、酶促催化和氧化反应）都有显著影响。不合适的温度条件会导致产品质量下降，从而造成大量食物浪费和经济损失（Sun等人，2024年）。例如，在10°C下的新鲜禽肉变质速率大约是5°C下的两倍。

温度监测

传统温度传感器的刚性和不灵活性阻碍了食品温度的精确监测。最近，出现了许多灵活、轻便且便携的温度指示标签（Wang等人，2023年）。这些传感器根据输出数据被分为时间-温度指示器（TTI）和其他温度指示器。TTI记录时间-温度的总体历史，并利用动力学模型预测食品的保质期。

传感器标签阵列

表3展示了几种典型的传感器标签阵列，它们代表了构建多参数传感平台的基本集成策略。其核心概念是将多个具有单一传感功能的指示标签单元以简单阵列配置排列在共同基底上（Jia等人，2025年）。监测目标可以是单一分析物，例如Zhang等人（2024年）开发的比色传感器阵列所示。

当前挑战

智能多参数集成标签系统在新鲜食品供应链中具有巨大的发展潜力，但其实际应用仍面临一些挑战。

首先，尽管一些研究已在生产环境中进行了评估（Xiao等人，2016年），但不可否认的是，大多数当前的研究仍局限于实验室环境（Kwon & Ko，2022年；Raju & Bridges，2021年）。因此，这些智能标签的大规模生产仍面临困难。

结论

鉴于新鲜食品复杂的变质过程和供应链中的大量食物损失，业界迫切需要更强大的监测技术。为满足这些需求而出现的智能多参数集成标签系统在该领域展现出巨大的应用潜力，并具有明确的发展方向。首先，高成本、刚性和笨重的传感器正被低成本、灵活且紧凑的指示标签所取代。

作者贡献

曾芳烨负责文献收集和手稿起草。张敏提出了这项工作的初步想法并修改了手稿的技术内容。Law Chung Lim和芮露明修订了手稿的内容。

利益冲突声明

作者声明与本文的发表没有利益冲突。

致谢

我们感谢中国国家重点研发计划（合同编号：2022YFD2100601）、江苏省（中国）科技计划专项基金项目（编号：BZ2024026）、中央高校基本科研业务费（编号：JUSRP202416005）以及江苏省研究生研究与实践创新计划（编号：KYCX25_2761）的财政支持，这些支持使我们能够开展这项研究。