综述：利用人工智能提升粮食安全：农场和仓库管理的创新

《JOURNAL OF FOOD QUALITY》：Leveraging Artificial Intelligence for Enhanced Food Security: Innovations in Farm and Warehouse Management

　　摘要

全球粮食安全需要采取变革性解决方案，将先进的数字技术整合到农业生产与供应链管理中。本文综述了人工智能（AI）如何通过将AI支持的仓库自动化与跨行业数据相结合，彻底改变农场运营和物流方式。先进的机器学习算法、深度学习模型和预测分析技术被越来越多地应用于优化库存管理、预测需求以及确保食品安全。在仓库领域，AI系统通过将库存水平与消费趋势、天气和土壤条件同步，帮助防止库存过剩或不足，从而减少浪费并提高供应链的响应速度。AI在农业中的应用，从精准灌溉到利用机器视觉进行害虫检测，显著提升了作物产量预测和疾病管理的水平。这些进步得益于云计算服务的整合，使得农场与仓库操作之间能够无缝共享数据。AI驱动的决策支持系统汇总来自不同来源的大数据，使利益相关者能够监控环境状况、优化资源分配，并调整实时的供应链物流。在生产和存储环境中，机器人技术和自动化正越来越多地被用来将AI的输出转化为实际行动——简化重复性任务、提高吞吐量，并增强端到端的可追溯性。然而，将AI大规模应用仍然受到实际操作和治理障碍的限制，包括利益相关者之间数据质量不一致、面临网络威胁、需要大量资本和维护成本，以及与隐私、问责制和劳动力转型相关的社会问题。基于这些考虑，本文提出了一个以实施为导向的框架，将数据采集、建模和监控决策与农业食品运营中的效率、可持续性和透明度等可衡量成果联系起来，其总体目标是提升系统的整体韧性。

1. 引言

由于人口迅速增长（预计到2050年将达到90亿以上），全球粮食安全面临日益严峻的压力，这要求粮食产量增加60%至110%以满足需求[1-3]。气候变化通过改变天气模式、增加害虫压力和土壤退化进一步加剧了这一挑战[4]。此外，传统农业实践导致的作物遗传多样性丧失和生态退化也加剧了粮食安全问题[5]。技术对于改造农业和物流、增强粮食安全至关重要。将人工智能（AI）、机器学习（ML）和物联网（IoT）整合到农业实践中，为改进作物管理、诊断植物病虫害和预测产量提供了有希望的解决方案[1, 6-8]。这些技术实现了精准农业，优化了资源利用并减少了环境影响，从而支持可持续的粮食生产[5]。此外，区块链技术增强了农业食品供应链的透明度和可追溯性，确保从农场到餐桌的食品安全和质量[1, 9, 10]。然而，AI和ML在农业中的应用也带来风险，例如增加了遭受网络攻击的脆弱性，以及可能扩大大型商业农场与小农户之间的差距[6]。尽管存在这些挑战，被称为“农业4.0”的农业数字化有望通过整合先进技术来提高效率、可持续性和生产力[11, 12]。这种转型对于在保护自然资源和适应气候变化的同时增加粮食生产至关重要。AI在农场和仓库环境中的贡献是多方面的，它提高了效率、生产力和可持续性。在农场环境中，AI技术对于智能农业至关重要，用于作物监测、预测分析和农业机器人技术。通过将传感器数据、图像和操作数据转化为可操作的建议，这些工具支持更精准的投入管理，增强产量表现，并通过基于证据的农场决策降低不必要的环境负担[2]。AI在农业中的应用还包括害虫检测和管理，其中AI模型分析传感器和图像数据以早期识别害虫侵染，实现及时干预并减少农药使用[13-15]。此外，基于AI的精准农业越来越依赖于与物联网相连的测量数据（如土壤湿度、当地天气和作物状况指标），这些数据被实时融合和解释，使种植者能够根据田地具体需求微调灌溉计划和养分施用[16, 17]。机器视觉和AI算法自动化了质量控制和库存管理，确保产品的高效存储和运输[9, 10]。在仓库中，AI可以基于物联网传感器网络实时解读温度、湿度和产品状况信号，及早发现异常情况，并有助于在储存过程中保持易腐物品的质量[10]。此外，AI技术自动化了仓库操作，如分拣和包装，从而降低劳动力成本并提高运营效率[10]。尽管有研究综合了AI在农业食品工程和食品系统中的应用，但它们通常只关注广泛的方法论进展或价值链中的特定环节。例如，一项研究[18]专注于农业食品工程中的AI方法和架构，强调算法发展和传感技术而非整体食品系统成果；另一项研究[19]回顾了食品行业中AI的应用，主要涵盖加工、质量控制、可追溯性和包装；还有一项研究[20]关注从农场到餐桌的食品安全。相比之下，其他研究[21, 22]从战略或政策层面探讨了AI模型和数字工具在粮食安全中的应用，但对农场生产和收获后存储之间的操作联系关注较少。本文明确采用农场-仓库连续体的视角，分析AI驱动的决策支持、传感、机器人技术和预测分析如何共同减少收获前和收获后的损失，优化存储和库存，并增强粮食安全的四个支柱（可用性、获取性、利用性和稳定性）。通过系统地将农场精准农业与基于AI的仓库和物流管理联系起来——并以跨行业数据整合（如气候、市场和基础设施数据）为基础——本文提供了一个在文献中较少涉及的实用、端到端的框架。我们旨在通过展示AI如何以集成方式协调生产和存储决策来补充现有研究，以缓解冲击、减少浪费，并支持具有韧性的、数据驱动的粮食系统。在此背景下，本文旨在实现四个具体目标：首先，我们总结了最近在农场管理中应用的AI技术，包括作物和冠层监测、产量预测以及基于数据的病虫害决策支持，这些都有助于提高粮食可用性；其次，我们研究了AI在仓库、冷链和物流管理中的创新，这些创新减少了收获后的损失，并有助于在整个供应链中保持食品质量和安全；第三，我们比较了基于AI的方法与传统做法在效率、可扩展性和可持续性方面的差异，突出AI带来的明确附加值以及仍需实证证据支持的领域；第四，我们指出了限制AI在农业食品系统中更广泛应用的关键技术、社会经济和伦理挑战，并为未来的研究、创新和政策制定提供了优先事项，以确保AI的有效和公平应用，以支持全球粮食安全。

2. 农业中的AI

2.1. 农业中AI技术的概述

机器学习和数据分析在现代农业中至关重要，特别是在作物产量预测和疾病检测方面。已经采用了多种算法来改进这些农业实践。例如，在作物产量预测方面，支持向量回归、M5-Prime回归树和k最近邻等ML技术通过分析时空数据和历史作物表现，成功实现了准确的产量预测[23-26]。这些模型利用土壤条件、气候模式和历史产量数据提供见解，帮助优化农业实践并提高生产力[2, 27, 28]。在疾病检测方面，包括卷积神经网络（CNN）在内的DL模型在识别植物疾病方面表现出高准确性。例如，CNN已被用于检测水稻和小麦等作物的疾病，在受控条件下准确率可达95.84%[26, 29]。另一项研究[30]对农业中的DL应用进行了全面调查，强调了其日益增长的普及性和解决作物类型分类、植物疾病检测和果实计数等挑战的潜力。该调查指出，DL模型（尤其是CNN）在分类和预测任务中的表现优于传统的图像处理技术[30]。此外，随机森林和决策树等ML算法也被用于分类和量化疾病存在情况，提供了一种可靠且经济高效的作物健康监测手段[26, 31]。这些技术提高了疾病检测的精确度，减少了对人工检查的依赖，提高了效率并降低了劳动力成本。此外，将AI与物联网设备结合使用，实现了实时数据收集和分析，促进了精准农业中的及时干预和决策[28, 32]。AI驱动的创新在农场管理中的一个显著例子是使用DL进行自动害虫和疾病检测。最近的系统利用CNN和轻量级融合架构直接从田间图像中分类害虫和症状性植物组织，通常实现实时检测。例如，一项研究[33]开发了一个高性能融合模型，结合MobileNetV2和EfficientNetB0，能够在现实田间条件下实现对腰果、木薯和番茄等作物的害虫和疾病的即时检测，准确率接近90%，精确度和召回率都很高[33]。另一项研究[34]表明，基于ResNet的模型可以从叶片、茎和果实图像中准确检测和分类苹果疾病，支持早期诊断和针对性干预。更广泛的综述强调，与传统的视觉侦察或手工特征分析相比，DL在敏感性 and 鲁棒性方面有了显著提升，尤其是在拥有大型、精心策划的数据集时[18, 35, 36]。然而，许多系统仍然依赖于受控的成像条件，难以处理罕见害虫或疾病的数据稀缺问题，并且可能需要大量的计算资源进行训练。未来的研究将重点放在将压缩或量化模型部署到边缘设备上，将视觉数据与其他传感器数据（如光谱、声学或信息素陷阱信号）融合，并实施持续或主动学习策略，以适应新的害虫种群和不断变化的疾病症状。此外，无人机、自动驾驶拖拉机和机器人收割机在现代农业中发挥着关键作用，提高了效率、精准度和可持续性。配备传感器和高清相机的无人机越来越多地用于作物测绘、产量预测、疾病检测和杂草管理，提供了对精准农业至关重要的高分辨率数据。它们能够快速收集数据，使农民能够迅速覆盖大面积区域，并深入了解作物健康和冠层特征，这对于优化喷洒应用和评估季节性需求至关重要[28, 37, 38]。自动驾驶拖拉机代表了农业自动化的重大进步，它们可以自主执行播种、种植和耕作任务。这些拖拉机配备了LiDAR和GPS等先进传感器，实现精确导航和障碍物检测，从而提高运营效率并减少劳动力需求[28, 38]。另一方面，机器人收割机旨在自动化劳动密集型的收割过程。它们利用机器视觉和AI识别和采摘成熟的水果和蔬菜，减少损伤并确保质量。这些系统通常由感知模块、操纵器和末端执行器组成，共同协作高效地检测、定位和收割作物[8, 28]。将AI和机器人技术整合到这些系统中，实现了实时数据分析和决策制定，进一步优化了农业实践，并通过减少化学品和水的使用来降低环境影响[10, 24]。此外，在农业中使用无人机和机器人系统支持可持续实践，减少了人工劳动的需求，并实现了精准的投入应用，从而显著节省成本并提高生产力[26, 40]。AI在农业中的应用以及无人机、自动驾驶拖拉机和机器人收割机的部署正在使农业变得更加高效、可持续，并能够满足不断增长的全球粮食需求。

2.2. 精准农业中的应用

AI在精准农业中至关重要，特别是在作物监测和疾病诊断方面，因为它整合了传感器、成像技术和遥感技术。表1概述了用于农场管理的关键AI技术，如ML、DL、计算机视觉和物联网整合，以改进农业实践。这些技术提高了作物监测、产量预测、害虫检测和灌溉优化，带来了显著的好处，包括增加作物产量、优化资源利用和早期发现问题。然而，高初始成本、数据质量问题和技术专长需求等挑战仍然存在障碍。表1. 农场管理中的AI技术。**AI技术/科技**

**在农业管理中的应用**

**主要优势**

**挑战/局限性**

**相关参考文献**

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**机器学习**

- 产量预测
- 害虫/疾病检测
- 提高作物产量，优化资源利用
- 数据质量问题，高计算需求
- [41]

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**深度学习**

- 通过图像分析进行作物监测
- 增强模式识别，早期问题检测
- 需要大量数据集，需要技术专长
- [30]

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**计算机视觉**

- 基于无人机的田间监测
- 实时异常检测，减少环境影响
- 高初始成本，与旧系统集成
- [41]

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**物联网集成**

- 土壤质量评估，灌溉优化
- 优化资源使用
- 集成挑战，网络安全风险
- [42]

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**无人机技术**

- 作物监测，害虫/疾病检测
- 早期问题检测，精确监测
- 受天气影响，高初始投资
- [43]

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AI系统通过提供关于作物健康的实时洞察，帮助农民在灌溉、施肥和害虫控制方面做出明智的决策，从而提升精准农业的水平[44]。传感器集成，包括高光谱和多光谱成像，允许详细分析植物健康状况和疾病严重程度，提供非侵入性的方法来检测早期疾病迹象[45]。遥感技术，如基于卫星和无人机的系统，提供了大规模监测能力，捕捉对评估作物状况和识别潜在威胁至关重要的高分辨率图像[28, 45]。这些技术结合了AI驱动的图像分析技术，有助于准确分类和量化害虫和疾病，从而支持综合害虫管理（IPM）策略[15, 38]。研究表明，将AI与遥感结合使用可以提高疾病检测的准确性，使用ML模型（如CNN）可以实现高分类精度[38, 45]。此外，AI在精准农业中的应用还包括开发决策支持系统，利用来自各种传感器的数据来优化资源分配并提高作物产量预测[28]。尽管存在传感器成本和数据处理方面的挑战，但AI和遥感的进步继续推动精准农业的创新，为作物监测和疾病管理提供可持续的解决方案[45]。AI与传感器技术和遥感的集成为提高农业生产力和可持续性提供了全面的框架，应对气候变化和粮食安全等全球性挑战[28, 44]。表2比较了基于AI的传统粮食安全策略，重点关注效率、成本、可扩展性和环境影响。基于AI的解决方案，如精准农业和自动化仓储，具有高效率、可扩展性和减少浪费的优点，但需要较大的初始投资。相比之下，传统方法（如人工农业和传统库存控制）前期成本较低，但涉及劳动密集型过程、效率低下和较高的长期运营成本。基于AI的策略还通过最小化资源浪费和优化食品分配来促进可持续性。这一比较突显了AI在转变全球粮食安全系统中的重要性，同时也承认了广泛采用的财务和技术障碍。

**AI在精准农业中的作用**

AI在精准农业中发挥着关键作用，特别是在资源管理方面，通过AI驱动的灌溉和施肥应用来实现。AI技术，如机器学习算法和物联网设备，越来越多地用于根据监测土壤湿度、天气条件和作物需求的实时数据来优化灌溉。例如，AI模型可以处理来自各种传感器的数据，确定所需的水量，从而减少水资源浪费并提高用水效率[2, 47]。在施肥方面，AI系统利用数据分析来评估土壤养分水平和作物健康状况，实现精准施肥。这种方法优化了肥料使用，并通过防止过度施肥来减少环境影响[8, 48]。AI驱动的系统可以整合卫星图像和地面传感器数据，提供有关土壤状况和作物养分需求的见解，促进有针对性的干预，从而提高作物产量和质量[1, 5]。此外，AI在灌溉管理中的应用还包括使用预测模型来估算蒸散量并优化水资源分配计划，确保作物获得适量的水而不会过量[28, 49]。这些技术得到了无线传感器网络和物联网的进步支持，为实时数据收集和分析提供了必要的基础设施，进一步提高了农业资源管理的精确性和效率[14, 15]。农民可以通过利用AI显著提高资源利用效率，从而推进可持续农业实践并提高生产力。除了农场内的传感和决策支持外，AI还越来越多地用于表征水文气候风险和水资源可用性——这些往往是农业生产力和食品供应链稳定性的限制因素。最近的降水预测研究表明，深度学习可以从雷达数据中提供准确的短期降雨“预报”，提高与洪水准备和农场物流相关的操作决策的及时性[50]。同时，混合小波-深度学习框架通过分解非平稳信号并更好地捕捉传统模型经常忽略的多尺度变异性，改善了降雨时间序列预测[51]。这些气候智能能力直接关系到粮食安全，因为气候风险预测可以转化为可操作的建议和韧性规划，特别是对于脆弱的生产系统[52]。除了降水之外，机器学习方法还被应用于解释和预测河流热制度，强调气候如何与流域特征和人类基础设施（包括水坝）相互作用，影响下游水温，这对灌溉操作和水质管理至关重要[53]。最后，受AI启发的优化已经从概念变为实践：最近的研究表明，优化加压灌溉网络可以在实际压力条件下提高水力性能和可靠性，支持在气候变异性下的更具韧性的灌溉服务[54]。精准农业为AI提供了充分发挥特定地点作物管理价值的自然环境。现代精准系统结合了近距离和远程传感（例如土壤湿度探针、产量监测仪、无人机和卫星图像）与变量率技术，根据田间异质性调整播种、施肥和灌溉[41, 55]。AI技术——特别是机器学习和深度学习——能够整合和解释这些异构的高频数据流，几乎实时生成可操作的推荐。例如，应用于多光谱无人机或卫星图像的CNN可以划分管理区域，并在人类肉眼可见之前检测到空间明确的压力模式，从而进行有针对性的干预，节省投入并减少产量损失[30]。同样，融合天气、土壤和作物生长信息的数据驱动模型支持动态产量预测和变量率氮肥施用，从而提高资源利用效率，同时减少环境影响[56]。通过将多样化的传感器和图像数据转化为田间级别的决策，AI增强的精准农业直接通过更高的产量、更稳定的产量、更低的生产成本以及更可持续的土地和水资源利用方式，为粮食安全做出贡献。最近的文献进一步强调了在整个农业生产周期中加速采用AI驱动工具的趋势。综合评估表明，机器学习和深度学习模型现在常用于作物产量预测、压力诊断、杂草检测和投入管理决策支持等任务[57–59]。特别是，系统性的产量预测评估表明，当机器学习模型与多源数据（如天气记录、土壤信息和遥感图像）结合使用时，可以显著提高收获前的产量预测准确性，这对于粮食安全规划和供应链协调至关重要[60]。同时，边缘AI和物联网支持的传感系统作为实时害虫和疾病监测的强大工具正在出现：便携式基于视觉的设备和迁移学习模型可以直接在田间高精度地检测叶片症状，实现更早的干预，可能减少农药使用并稳定产量[61, 62]。这些进展强调了需要将农场级别的AI系统与产后物流和仓库管理的AI驱动框架相结合。

**2.3. 案例研究和实地实施**

AI在农业中的集成已在各种应用中显示出有希望的结果，这一点通过多个实际例子和实证数据得到了证明。一个实际的例子是Taranis，它结合了天气信息、卫星/航空图像和机器学习工作流程，以标记园艺生产中的潜在害虫压力、疾病症状和营养胁迫信号，从而支持更及时、基于数据的管理决策[14]。类似地，移动决策工具如CottonAce已被用于提前预警棉花中的粉红铃虫风险，帮助种植者更快采取行动并优化杀虫剂的应用[13]。在害虫管理方面，AI已被用于开发自主机器人车辆来识别螟虫类昆虫，识别准确率达到94.3%，显著提高了自然农场场景中的害虫控制效果[13]。另一个例子是Plantix移动应用程序，它可以诊断害虫损害、疾病和营养缺乏，为农民提供控制措施和疾病警报[13]。此外，将AI与物联网设备集成实现了农业中的实时监测和决策制定，例如Spornado昆虫监测系统，它使用机器学习算法分析装有传感器的昆虫陷阱的数据，提供飞行昆虫的准确识别和计数[14]。此外，CNN-Bi-LSTM模型在害虫检测方面达到了高准确性，准确率、敏感性和F1分数分别为98.91%、96.8%和98.58%，优于其他模型如CNN和LSTM[17]。这些例子展示了AI在提高农业生产力、害虫管理和资源优化方面的成功应用，展示了AI技术在现代农业实践中的变革潜力。

**3. AI在农业和供应链管理中的应用**

**3.1. AI支持的仓库自动化**

预测分析在AI支持的仓库自动化中发挥着关键作用，利用数据驱动的洞察来优化库存水平并高效满足需求。AI技术（如机器学习和物联网）的集成使得能够实时分析库存消耗率，帮助企业设置与实际需求紧密对齐的库存水平，从而最小化库存过剩和不足[10]。这种方法在农业食品供应链中特别有益，因为AI应用有助于预测消费者需求和购买模式，从而减少资源过度利用并确保农民和消费者的公平定价[1, 8, 63]。表3探讨了AI创新在仓库管理中的作用，通过提高效率、减少浪费和优化物流来增强粮食安全。关键的AI应用，如自动化分拣、预测性维护和实时监测，有助于简化仓库操作，确保更快、更可靠的食品分配。虽然AI驱动的系统非常高效且可扩展，但必须解决与现有系统的集成、网络安全风险和高初始投资等挑战。总体而言，这些创新有助于减少食品浪费并增强供应链的可追溯性，支持全球粮食安全目标。

**3.2. AI在农业和供应链管理中的应用**

- **库存管理**：机器学习、物联网传感器
- 优化库存水平，减少食品浪费
- 与旧系统的集成，数据准确性问题
- [42]

- **自动化分拣和包装**：机器人技术、计算机视觉
- 加快处理速度，提高质量控制
- 高初始投资，维护复杂性
- [64]

- **预测性维护**：AI驱动的预测分析
- 减少停机时间，改善存储条件
- 高前期成本，需要持续监控
- [65]

- **实时监测**：物联网、边缘计算、云AI
- 对温度/湿度波动的即时响应
- 网络安全风险，依赖网络基础设施
- [66]

- **物流路线优化**：基于AI的优化模型、GPS AI
- 加快交付，减少运输过程中的浪费
- 可扩展性挑战，不同地区的法规合规性
- [67]

此外，基于AI的预测建模可以融合异构输入（如天气信号、土壤和作物指标以及管理记录），从而在农业操作中实现更及时、基于上下文的决策[8]。同样的逻辑也适用于存储和仓储：当外部驱动因素（如季节性需求变化、与气候相关的中断或上游生产变化）被整合到分析流程中时，库存目标和补货计划可以主动调整而不是被动响应[8]。在整个供应链中，RFID和网络化传感系统通过捕捉产品在处理和运输过程中的身份、位置和状态来支持可追溯性，从而支持更快速的异常管理，包括重新路由、重新调度或在质量阈值被违反时进行有针对性的召回[10]。通过减少对人工计数和临时调整的依赖，这些数据流可以提高预测准确性并简化日常操作[10]。更一般地说，由于AI可以从大量的历史和实时记录中学习，它能够开发出在不确定性下预测库存需求的模型，支持仓库管理中的战略规划和运营控制[1]。通过自动化这些流程，AI减少了对人工干预的依赖，最小化了错误，并使得决策更加稳健，这对于维持最佳库存水平和有效满足客户需求至关重要[1]。在AI支持的仓库自动化中应用预测分析代表了库存管理方面的重大进步，通过提高准确性、效率和响应市场动态来提供竞争优势。射频识别（RFID）已成为农食品仓库和配送中心库存可视化的基础技术，并且越来越多地作为AI和分析的数据来源。在RFID支持的系统中，可以自动且同时读取单个物品或托盘级别的标签，而无需视线接触，提供关于位置、数量以及在某些情况下关于环境条件（如温度）的实时信息。当与区块链或分布式账本技术结合时，这些数据流可以用来构建端到端的可追溯系统，在该系统中每个处理事件和环境记录都被不可更改地记录下来，并可供供应链合作伙伴和监管机构审计[68, 69]。在稻米、谷物和其他主要供应链中的案例研究表明，RFID-区块链平台可以改善召回管理，减少文档错误，并通过快速验证产品来源、存储条件和符合安全标准来增强消费者信任[70, 71]。从AI的角度来看，这样的基础设施创建了丰富的、带有时间戳的数据集，可以为异常检测、预测风险评估和需求预测提供数据，使仓库能够预见变质风险、检测不规则的温度模式并识别可疑的运输路径。主要的限制包括大规模标签部署的成本、传统系统之间的互操作性问题、数据治理挑战，以及确保复杂的可追溯性架构对中小型参与者仍然可用性的需求。未来的改进可能会集中在将RFID和区块链与物联网传感器网络和AI驱动的分析集成到一个统一平台上，同时开发出平衡透明度、数据保护和食品供应链中公平参与的治理框架。此外，在仓库和供应链管理中处理、包装和分发食品产品的自动化系统越来越多地利用AI和机器人技术来提高效率和准确性。将AI与机器视觉和机器人技术结合，通过实现精确的分类和包装流程来改变食品供应链。例如，AI驱动的机器人系统可以根据大小、形状和质量识别和分类食品产品，确保只有符合特定标准的产品才能被包装和发送。这减少了人为错误并提高了操作速度，这对于处理易腐货物至关重要[8, 10]。此外，诸如机器学习算法之类的AI技术被用来优化库存管理和预测消费者需求，从而使供应链操作与市场需求保持一致[1]。无人机和自动驾驶车辆的使用进一步支持食品分销物流，通过提供关于运输条件的实时数据来确保产品以最佳状态交付[24]。此外，AI在机器人系统中的应用自动化了诸如分类和包装等重复性任务，减少了劳动力成本并最小化了污染风险，从而提高了食品安全[72]。这些系统被设计为具有适应性，并能够与其他技术（如区块链）集成，以提高供应链的可追溯性和透明度[24]。因此，AI和机器人技术的进步在现代化仓库和供应链管理中起着关键作用，使它们更能适应食品行业的动态需求，同时保持高质量和高效的标准[1, 8, 10]。

3.2 食品安全与质量控制

AI显著增强了仓库和供应链管理中的食品安全和质量控制，特别是使用基于AI的传感器进行环境监测。这些传感器对于维持最佳条件（如温度和湿度）至关重要，这对于保持食品质量和防止污染非常重要。例如，物联网支持的传感器可以提供关于环境条件的实时数据，允许立即进行调整以维持食品安全标准。在农食品供应链中，这种能力尤为重要，因为温度和湿度的波动如果管理不当可能会导致变质或污染[10]。表4强调了各种基于AI的预测模型，这些模型通过预测气候条件、预测作物产量、优化供应链和检测潜在的食品短缺来增强食品安全。这些模型利用了先进的AI技术，如神经网络、贝叶斯网络和支持向量机，以改善农业和食品分销中的决策。尽管这些方法具有高准确性和效率，但它们面临着数据不一致性、计算复杂性和需要实时处理等挑战。尽管存在这些障碍，基于AI的预测模型对于主动的食品安全规划至关重要，使政府和利益相关者能够减轻风险并提高全球食品供应。表4. 基于AI的食品安全预测模型。使用的AI技术 关键用例 挑战 相关参考文献

当AI系统与物联网设备集成时，可以持续监测这些参数，确保任何偏差都能迅速得到解决，以防止食品质量下降。此外，基于AI的系统可以分析来自这些传感器的数据来预测潜在的污染事件，从而在问题出现之前采取主动措施[14]。将AI与环境传感器集成可以提高监测精度，减少对人工检查的依赖，从而提高效率并减少人为错误[5]。此外，AI驱动的平台可以利用数据分析来优化供应链，通过预测需求并相应地调整库存水平，从而帮助保持食品产品的新鲜度和安全性[1]。AI与环境监测工具之间的这种技术协同作用对于现代化食品安全协议和确保整个供应链符合严格的质量标准至关重要。机器视觉和数据分析在增强仓库和供应链管理中的食品安全和质量控制方面发挥着关键作用。机器视觉系统的集成使得对农产品（如大米）进行高效、客观的检查成为可能，通过评估质量参数（包括碾磨程度、裂纹识别和颜色分析）。这些系统每分钟可以检查数千个部件，与手动方法相比，显著提高了质量评估的速度和准确性[26]。此外，包括卷积神经网络（CNN）在内的机器学习技术提高了储存谷物中害虫的检测和分类准确性。AI在这些应用中的使用不仅有助于害虫管理，还通过防止污染和变质来确保储存食品的质量和安全[76]。此外，农食品供应链中的AI驱动系统利用预测建模来在储存和运输过程中保持食品产品的质量。诸如遗传算法和聚类等技术通过在整个供应链中追踪和分析产品状态来最小化产品损坏并确保食品安全[1]。在这些背景下使用AI突显了其通过提供实时数据和洞察力来革新质量控制过程的潜力，从而实现更加明智的决策并减少人为错误。鉴于农业供应链的复杂性和易腐性，保持产品质量至关重要[8]。将AI和机器视觉集成到仓库和供应链管理中为提高食品安全和质量控制提供了坚实的框架，确保产品在到达消费者之前符合所需标准。在收获后环境中，深度学习（DL）使得新一代自动分级和质量检查系统成为可能，这些系统取代或增强了手动视觉分选。一个显著的例子是FruitVision系统，它使用CNN管道对多种水果类型（包括苹果、香蕉、柑橘、石榴和枣）进行分级，在五折交叉验证下的准确率超过97%-99%[77]。最近关于枣和橄榄果实的研究开发了可持续的深度视觉系统，这些系统结合了预训练的架构（如DenseNet121）和挤压-激励模块以及优化的照明设置，能够在工业传送带速度下按大小、颜色和缺陷类别对水果进行分类[78, 79]。这些系统可以显著提高吞吐量，减少劳动力需求，并标准化分级标准，从而提高质量一致性并减少收获后的损失。然而，它们的性能通常取决于严格控制的成像条件，在面对灰尘、遮挡或商业包装线上的变化照明时可能会下降。深度模型也可能表现得像“黑箱”，使得质量保证和监管审计变得复杂。因此，当前的研究正朝着更具解释性的架构（例如XAI-FruitNet）发展，并开发出在多种品种、包装厂环境和动态操作速度下保持高准确性的系统，同时与现有的仓库管理系统无缝集成[80]。

3.3 与物流和分销系统的集成

AI通过整合物流和分销系统显著提高了供应链效率，从而减少了食品浪费并确保了及时交付。AI技术（如机器学习和计算机视觉）越来越多地被用于供应链中，以自动化重复性任务、改进质量控制并促进端到端的自动化，这对于高效的物流管理至关重要[10]。在供应链中使用AI可以更好地预测和管理库存水平，帮助使供应与需求保持一致，并减少过度生产和浪费[1]。例如，AI驱动的预测模型可以预测消费者需求并优化库存管理，确保在需要时食品产品可用，并减少变质的可能性[8]。此外，物联网和大数据分析等AI技术能够在运输过程中实时监测食品属性（如温度和保质期），这对于保持食品质量和安全至关重要。这种实时数据收集使得能够迅速应对偏差，例如温度波动，如果不及时处理可能会导致食品变质[10]。此外，AI有助于虚拟化供应链，促进物流信息的无缝交换，并使利益相关者在问题出现时能够立即响应，从而防止延误和减少浪费。将AI与物联网设备集成到物流系统中还支持先进的预测和预警系统，这对于主动的供应链管理至关重要[10]。此外，农业和食品行业中的AI应用，如机器人技术和智能化，减少了繁重的工作并最小化了投入，从而通过确保资源的最优和可持续使用来提高整体供应链效率[1]。通过利用AI，供应链可以实现更大的透明度和可追溯性，提高运营效率，并通过确保食品产品的安全性和高质量来建立消费者信任[10]。AI与物流和分销系统的集成在提高供应链效率、减少食品浪费和确保食品产品的及时交付方面发挥着关键作用。

4. 跨行业协同和数据集成

4.1 农场与仓库系统之间的互操作性

云计算服务可以显著增强数据共享和云计算在连接田间数据与仓库操作方面的集成。这些服务促进了由远程传感器传输的数据的收集、存储和处理，这对于智能农业应用至关重要。云计算通过其三层结构提供了结构化的方法：软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）和基础设施即服务（IaaS）。这些层分别为最终用户提供互联网应用程序、实现各种应用的工具以及物理资源，可以用来创建将田间数据与仓库操作连接的集成平台[2]。然而，将物联网集成到业务流程中，特别是在食品供应链中，仍然处于初级阶段。特别是在农食品行业中，由于农场数据有限，数据对齐和跨实体数据共享等挑战普遍存在。这一限制因第三方实体的参与而变得更加复杂，例如共同包装商和合同加工商，他们以不同的命名 convention 存储生产设施数据。在许多原材料来源的发展中地区，数据意识的缺乏进一步加剧了整合过程的复杂性。开发适当的框架，整合物联网（IoT）、大数据和人工智能（AI），对于应对这些挑战至关重要。这样的框架将能够实现农产品质量和价格的实时跟踪和管理，从而优化仓库运营[10]。通过利用云计算的数据处理和可视化能力，企业可以创建更高效、更响应迅速的供应链系统，将现场数据与仓库运营无缝连接，最终提升决策质量和运营效率。物联网在农业供应链中的整合通过实时监控提供了显著的好处，提高了从农场到餐桌的效率、透明度和可持续性。物联网设备能够持续收集土壤湿度、温度和作物健康等参数的数据，并将其传输到中央枢纽进行分析，从而实现及时干预和优化资源利用[17, 44]。这种实时数据收集有助于更好地做出决策，减少浪费并提高作物产量，确保水资源和肥料等资源得到有效利用[28]。此外，物联网系统通过记录和共享有关作物生产、运输和分配的数据，增强了整个供应链的可追溯性和透明度。这有助于减少食物浪费，并提高产品质量和安全性[81]。物联网在供应链管理中的应用还支持灌溉和害虫控制等流程的自动化，从而节省成本并提高生产力[2]。另外，基于物联网的系统可以为利益相关者提供市场状况的实时洞察，使他们能够更好地调整供应与需求的关系，降低过度生产或缺货的风险[10]。将物联网与区块链技术相结合，通过确保数据完整性和安全性，进一步增强了供应链的可靠性，从而在消费者和利益相关者之间建立信任[5]。尽管有这些好处，但数据隐私、互操作性以及农村地区对强大网络基础设施的需求等挑战仍然是农业中采用物联网的重大障碍[40, 82]。在农业供应链中部署物联网有可能彻底改变该行业，使其更加高效、透明和可持续，最终使生产者和消费者都受益。

4.2. 决策支持系统

基于人工智能的仪表板和分析平台正成为食品供应链战略决策的核心，因为它们将连续的数据流转化为具有操作意义的指标和短期预测。这些系统不仅简单地报告状态，还结合实时监控和预测分析，以支持从生产到分销的更早、更有针对性的干预措施。例如，基于物联网收集的现场信号训练的算法可以用来推断可能的产量结果，优先分配资源，并在条件变化时标记异常情况（包括压力和疾病迹象），从而加强日常农艺决策[44]。在供应链层面，分析层可以整合生产、运输和分配数据，识别瓶颈和损失点，改善协调性，减少可避免的浪费和成本[44]。需求预测通过使供应与预期消费模式保持一致，进一步支持库存控制，有助于限制过度生产和缺货[1]。最后，当基于人工智能的分析与基于区块链的可追溯性架构相结合时，利益相关者可以提高产品来源和处理过程的透明度，加强食品安全治理和消费者信心[81]。此外，基于人工智能的仪表板可以监测环境条件和作物健康状况，实现及时干预和农业实践的战略调整[24]。这些工具通过最小化资源使用和环境影响来提高运营效率并支持可持续性。人工智能在供应链分析中的应用仍在发展中，正在进行的研究专注于开发更复杂的模型，以满足特定的农业需求，如疾病检测和产量预测[44]。基于人工智能的仪表板和分析工具通过提供可操作的洞察来转变食品供应链，提升决策质量、提高效率并促进可持续性。

5. 挑战和限制

5.1. 技术和运营障碍

虽然人工智能可以显著提高农业的生产力和运营效率，但其实际应用的表现往往受到上游数据限制的影响——特别是收集、验证和整合可用数据集的能力。农业信息本质上是多源的且不均衡的（天气变化、土壤异质性、作物状况指标和历史产量），并且经常不完整、噪声较大，或者是在不兼容的空间和时间尺度上收集的。这些特性使得模型训练变得复杂，在许多农村环境中，由于传感覆盖范围有限和数据采集不及时，这些问题更加突出[14]。另一个相关瓶颈是互操作性：结合传感器数据流、卫星产品和物联网记录需要共享的模式、元数据规范和质量控制程序，以便数据可以在不同工具和机构之间被发现、解释和重用。在没有这些标准的情况下，数据集仍然分散且难以操作，这直接削弱了人工智能应用的可靠性和可转移性[6]。这些问题与数字鸿沟相交织；有限的连接和服务基础设施可能会阻止小农户即使在使用成熟模型时也能从数据驱动的服务中受益。要从试点项目过渡到可扩展的实践，农业需要实施可执行的数据治理安排，实现FAIR原则（可发现、可访问、可互操作和可重用），并明确数据管理的角色、访问权和责任。此外，以农民为中心的数据共享机制——例如合作社或允许生产者保留控制权限的同时实现安全聚合的可信平台——可以增强透明度和信任，改善整合而不牺牲自主性[6]。总体而言，实现人工智能的潜力不仅取决于算法的进步，还取决于协调的数据生态系统和利益相关者的共识。除了数据之外，采用成本和能力限制也是影响因素。实施和维持人工智能系统需要持续的开支——部署、维护、模型重新校准和网络安全——以及传感器、设备和支持基础设施的资本成本，这对中小型农场来说可能是 prohibitive 的[1]。对于许多应用来说，连接性仍然是一个实际前提；在农村和偏远地区，有限的宽带或不稳定的网络可能会限制实时监控和及时分析，削弱基于人工智能的决策支持的价值主张[7, 14]。即使数据和基础设施可用，成功使用通常还需要当地的技术能力：农民和服务提供商可能需要培训来解释输出、管理设备和排除故障，这突显了扩展服务、教育和实际支持模型的重要性[49]。由于大型商业运营通常拥有更多的资本、连接性和专业人才，除非为小型生产者明确设计采用路径，否则好处可能不会均匀分配[6]。这些限制表明，需要针对性的投资和政策行动——例如农村连接计划、针对小农户的激励措施、共享服务模式和能力建设——以便人工智能能够在不同的农业环境中为食品安全做出贡献，而不是加剧现有的不平等[6]。

5.2. 伦理、法律和社会考虑

人工智能还带来了一些伦理、法律和社会挑战，涉及隐私、网络安全和劳动力影响。将人工智能整合到农业中涉及大量的数据收集，这引发了隐私问题，特别是关于未经授权访问和滥用敏感农业数据（如农场运营和作物健康信息）的问题[14]。网络安全是另一个关键问题，因为农业中的人工智能技术可能使农业食品供应链容易受到网络攻击，包括勒索软件和拒绝服务攻击，这些攻击可能会扰乱食品生产和分配。2021年对全球最大肉类加工商JBS的网络攻击就体现了数字技术在农业中带来的风险[6]。此外，在农业中采用基于人工智能的自动化可能会对劳动力产生重大影响。虽然人工智能技术可以减轻农民的手动常规任务负担，但也可能导致就业岗位流失，特别是影响传统上在农业部门工作的低技能工人[6]。一个重要的担忧是，数字能力的差异可能会加剧现有的社会经济差距：由于连接性、硬件、融资和技术支持的限制，小农户和边缘化社区可能更难获得基于人工智能的服务[6]。此外，当人工智能输出作为“黑箱”提供时，采用可能会停滞；用户通常需要可解释的推理、不确定性提示和可操作的解释，才会愿意依赖算法引导的建议[14]。缓解这些风险需要协调的治理和设计选择，而不仅仅是孤立的技术解决方案。优先行动包括明确的数据治理和网络安全保障措施、扩大数字工具可及性的机制，以及采用透明性设计原则（例如，可解释的界面、可追溯的决策日志和以用户为中心的报告）。同样重要的是参与式实施：在需求评估、模型开发和现场部署过程中涉及多元化的利益相关者——包括农村社区、推广人员和小农户——可以减少伦理、法律和社会紧张局势，同时提高可用性和长期采用率[6, 14]。迄今为止的证据表明，基于人工智能的方法（包括机器学习、物联网连接和大数据分析）可以通过改善产量预测、投入定位和运营规划来支持作物管理——这些能力直接关系到食品安全[4, 44]。然而，将这些方法从试点阶段扩展到更大规模通常受到数据集碎片化或噪声较大、隐私和所有权问题以及终端用户和本地服务提供者缺乏应用分析技能的限制[44]。成本也是一个实际障碍：获取、维护和连接性要求可能使小型操作难以早期采用[44]。建模挑战也不容忽视；农业系统受到相互作用因素（天气变化、土壤异质性和管理决策）的影响，这使得跨季节和地点的泛化变得复杂[14]。对于农村和资源有限的地区，可负担性和可用性往往决定了工具是否会被采用，这突显了需要低摩擦的工作流程、可靠的支持和适合当地情况的部署模型[6]。

5.2. 伦理、法律和社会考虑

人工智能还带来了几个伦理、法律和社会方面的挑战，涉及隐私、网络安全和劳动力影响。将人工智能整合到农业中涉及大量的数据收集，这引发了隐私问题，特别是关于未经授权访问和滥用敏感农业数据（如农场运营和作物健康信息）的问题[14]。网络安全是另一个关键问题，因为农业中的人工智能技术可能使农业食品供应链容易受到网络攻击，包括勒索软件和拒绝服务攻击，这些攻击可能会扰乱食品生产和分配。2021年对全球最大肉类加工商JBS的网络攻击就是一个例子[6]。此外，在农业中采用基于人工智能的自动化可能会对劳动力产生重大影响。虽然人工智能技术可以减轻农民的手动常规任务负担，但也可能导致就业岗位流失，特别是影响传统上在农业部门工作的低技能工人[6]。一个重要的担忧是，数字能力的差异可能会加剧现有的社会经济差距：由于连接性、硬件、融资和技术支持的限制，小农户和边缘化社区可能更难获得基于人工智能的服务[6]。此外，当人工智能输出作为“黑箱”提供时，采用可能会停滞；用户通常需要可解释的推理、不确定性提示和可操作的解释，才会愿意依赖算法引导的建议[14]。缓解这些风险需要协调的治理和设计选择，而不仅仅是孤立的技术解决方案。优先行动包括明确的数据治理和网络安全保障措施、扩大数字工具可及性的机制，以及采用透明性设计原则（例如，可解释的界面、可追溯的决策日志和以用户为中心的报告）。同样重要的是参与式实施：在需求评估、模型开发和现场部署过程中涉及多元化的利益相关者——包括农村社区、推广人员和小农户——可以减少伦理、法律和社会紧张局势，同时提高可用性和长期采用率[6, 14]。迄今为止的证据表明，基于人工智能的方法（包括机器学习、物联网连接的传感和大数据分析）可以通过改善产量预测、投入定位和运营规划来支持作物管理——这些能力直接关系到食品安全[4, 44]。然而，将这些方法从试点阶段扩展到更大规模通常受到数据集碎片化或噪声较大、隐私和所有权问题以及终端用户和本地服务提供者缺乏应用分析技能的限制[44]。成本也是一个实际障碍：获取、维护和连接性要求可能使小型操作难以早期采用[44]。建模挑战也不容忽视；农业系统受到相互作用因素（天气变化、土壤异质性和管理决策）的影响，这使得跨季节和地点的泛化变得复杂[14]。对于农村和资源有限的地区，可负担性和可用性往往决定了工具是否会被采用，这突显了需要低摩擦的工作流程、可靠的支持和适合当地情况的部署模型。尽管存在这些限制，人工智能显然有潜力将害虫管理转向更早的、基于风险的行动——从反应性响应转向预测性监控，从而减少可避免的损失[14]。同样，基于传感和预测分析的智能灌溉可以提高水资源利用效率，这在水资源有限的地区越来越重要[44]。为了将技术潜力转化为常规实践，能力建设和机构协调至关重要；培训、推广服务和关于模型局限性的清晰沟通可以解决疑虑并减少实施惯性[49]。由于大型商业运营通常拥有更多的资本、连接性和专业人才，除非为小型生产者明确设计采用路径，否则好处可能不会均匀分配[6]。这些限制表明，需要有针对性的投资和政策行动——例如农村连接计划、针对小农户的激励措施、共享服务模式和能力建设——以便人工智能能够在不同的农业环境中为食品安全做出贡献，而不是加剧现有的不平等[6]。在食品安全和质量管理中，基于人工智能的异常检测和预测风险模型通过整合高维传感器数据以及天气、消费者行为和过程变异性等情境信息，补充或超越了静态的基于规则的系统[91]。这些比较研究共同表明，人工智能的附加价值不仅在于自动化，还在于其从异构数据中学习复杂模式的能力，从而为从农场到仓库的整个过程提供更精确、及时和稳健的支持。虽然这些研究表明基于人工智能的解决方案通常优于传统的手动或基于规则的方法，但仔细观察也会发现一些显著的局限性，这些局限性削弱了现有证据的有效性。许多机器学习和深度学习在农业中的应用都是基于相对较小、经过精心挑选的数据集开发的，这些数据集往往仅限于单一作物、地区或生产系统，这引发了关于过拟合的担忧，并限制了所报告准确性的普遍性[30, 41, 58]。在许多情况下，人工智能模型没有系统地与强大的非人工智能基线或替代建模方法进行基准测试，这使得难以量化复杂架构相对于简单且调整良好的统计或基于规则方法的增量价值。对于病虫害监测，系统评价显示深度学习模型通常依赖于受控的成像条件或标准化的陷阱设置。相比之下，实际应用必须应对可变的光照、遮挡和硬件限制，而这些在实验设计中很少被考虑[83]。此外，很少有研究报告经济分析、生命周期影响或数据采集、集成和维护的运营成本，尽管这些因素对农民、仓库运营商和食品公司的采用至关重要。因此，一个关键的总结是，尽管人工智能具有巨大潜力，但在其优势能够在各种农业食品环境中得到充分确立之前，还需要更严格设计的多地点和纵向评估。

6. 未来展望和研究方向
6.1. 农业和仓储领域中的新兴人工智能技术
展望未来，人工智能在农业和仓储领域的进步最快，特别是在下一代传感、边缘计算和自主系统交汇的地方。随着感知能力的提升和板载推理成本的降低，基于人工智能的设备可以从“决策支持”发展到部分自动化常规监测和管理任务（例如侦察、压力检测和有针对性的响应），减少对人工现场检查的依赖，同时提高及时性和一致性。例如，配备传感器的自主地面机器人可以扫描田间的变化情况，生成地理参考观测数据，并帮助确定病虫害“热点”，支持更有针对性的干预和更快速的运营决策反馈。同时，更密集的传感器网络和物联网基础设施预计将提供更高的数据频率。这些更高分辨率的数据流可以提高机器学习在病虫害检测和作物状态评估方面的性能，尤其是在模型在真实世界条件下持续更新的情况下。最后，结合卫星或航空图像与机器学习工作流的集成人工智能平台的持续发展，反映了向端到端、数据驱动管理的转变，在这种管理中，遥感、田间观测和分析被整合成对种植者的可操作建议[14]。将人工智能与区块链技术和可解释人工智能（XAI）相结合也有望通过提高透明度、可追溯性和决策能力来彻底改变智能农业，从而增强利益相关者的信任[81]。此外，配备高清摄像头和人工智能功能的无人机预计将增强农业和森林地区的监测和资源分配，支持更可持续的做法[14]。随着人工智能能力的成熟，重点可能会转向能够在不同季节、地点和管理制度下更可靠泛化的模型，确保在环境变化和农业实践演变的情况下性能保持稳定。未来的进展还将依赖于互补技术之间的更紧密整合——强化学习、基于物联网的传感和可追溯性基础设施（例如区块链）——以支持高效的工作流程，同时提高从农场到仓库系统的透明度和可持续性。

6.2. 政策影响和战略建议
为了促进创新并应对监管挑战，政策制定者、行业利益相关者和研究人员应考虑几项战略建议和未来研究方向。将XAI与基于区块链的可追溯性和智能农业基础设施相结合，为提高农业食品系统的性能和问责性提供了实际途径。在这种集成视角下，XAI可以使模型输出对种植者和供应链参与者更加透明，区块链可以加强来源和可审计性，而智能农业数据流可以支持及时干预，减少损失和资源浪费，同时降低环境负担。因此，未来的研究应优先考虑互操作架构、在实际操作环境中的验证以及平衡透明度和隐私与安全的治理框架——这些领域也对扩大可持续农业实践具有直接的政策相关性[2, 47, 81]。在综合病虫害管理（IPM）中，开发人工智能算法和数据收集系统可以显著增强病虫害控制策略。政策制定者应通过促进自动化病虫害监测和决策过程的工具和软件的开发来支持创业活动，从而提高农业生产力和可持续性[12]。此外，部署用于监测夜间昆虫的摄像网络突显了跨学科合作的必要性，并为技术部署制定指南，这可以为生物多样性保护和生态监测的政策框架提供信息[92]。RNA干扰（RNAi）技术的进步为病虫害控制提供了新的方法，表明监管框架应适应这些生物技术的整合，可能与其现有方法结合使用[93]。此外，使用智能陷阱和远程监测系统进行蚊虫监控强调了制定维护和物流协议的重要性，以简化病媒控制工作并加强公共卫生策略[94]。这些见解表明，要促进这些领域的创新，需要共同努力将技术进步与监管政策对齐，确保新方法有效整合到现有系统中，以应对当前和未来的挑战。还需要认识到，基于人工智能的农场和仓库管理并不是孤立运作的，而是与食品系统中的其他创新路径相辅相成。例如，以营养为导向的干预措施，如食品强化和生物强化，被广泛讨论为可扩展的策略，用于解决微量营养素缺乏（“隐性饥饿”）问题并改善人群的饮食质量[95]。同时，减少食物浪费和副产品增值的框架强调将不可避免的废物流转化为增值成分和材料，从而提高资源效率并降低食品行业的环境足迹[96]。绿色加工路线——包括利用微波和超声波从柑橘皮残渣中提取生物活性成分——进一步说明了如何在与传统方法相比的情况下减少时间和能源需求的同时增强生物活性成分的回收[97]。当这些互补创新与人工智能驱动的质量控制、可追溯性和供应链物流优化相结合时，可以通过改善营养结果、减少损失和提高可持续性表现来增强食品系统的韧性[98]。

7. 结论
全球食品系统面临着来自气候变异性、资源限制和人口增长的日益增加的压力。本综述强调，包括机器学习、深度学习、计算机视觉和优化在内的人工智能可以通过改善农场管理和仓库存储及物流的运营决策来加强食品安全。在田间，基于人工智能的精准农业支持更准确的产量预测、早期压力检测以及更高效的水和农用化学品使用。在收获后环境中，基于人工智能的传感和分析可以改善质量检测、存储条件和库存管理以及需求预测，从而减少损失并保持供应链中的产品质量和安全。总体而言，证据表明，基于人工智能的方法在处理复杂、异构数据并提供及时、特定情境的建议方面通常优于传统的手动或纯基于规则的方法。然而，这些好处并不是必然的。实际影响取决于可靠的数据基础设施、模型的稳健性以及对伦理和社会问题的关注，包括公平性、劳动力影响和数字技术的治理。因此，人工智能应被视为一个连接田间决策与仓库的使能层，而不仅仅是一个独立的解决方案。通过适当的投资于基础设施、能力建设和包容性的政策框架，人工智能可以帮助农业食品系统变得更加高效、适应性强和具有韧性，为实现确保所有人都能获得安全和营养食品的长期目标做出实质性贡献。

作者贡献
A. A. 设计了研究框架，进行了文献回顾，参与了数据收集，并撰写了手稿。资金
本研究未获得任何资金支持。利益冲突
作者声明没有利益冲突。数据可用性声明
本文是一篇综述文章，不报告新的实验数据。文章中提到的所有数据均引自已发表的来源。