综述：人工智能（AI）、物联网（IoT）和区块链在微生物分析及食品安全领域中的应用与进展：全面综述

《Food Control》：Advances in the Application and Use of AI, IOT and Blockchain in Microbial Analysis and Safety of Food: A Comprehensive Review

　　S. Priyadharsshini | Samuel Ayofemi Olalekan Adeyeye
印度钦奈印度技术科学与学院基础与应用科学学院食品技术系

**摘要**
本研究回顾了人工智能（AI）、物联网（IoT）和区块链技术在微生物分析和食品安全应用方面的进展。旨在探讨这些技术如何提升微生物检测、追溯性和食品质量控制。通过系统地搜索PubMed、Scopus和Web of Science等数据库，收集了2010年至2025年间发表的同行评审文献。关键词包括“AI”、“IoT”、“区块链”、“微生物分析”和“食品安全”。总共纳入了92项研究，筛选标准侧重于相关性、英文撰写以及基于实证的数据，同时排除了综述性文章、重复文献和非同行评审的来源。研究重点关注这些技术在微生物检测、食品安全和追溯性方面的应用。

**引言**
确保食品系统的微生物安全仍是全球公共卫生的首要任务之一，这一需求源于食源性疾病持续且广泛的威胁（Elbehiry等，2023）。根据世界卫生组织的数据，每年约有6亿人（全球近十分之一）因食用受污染的食物而生病，导致约42万人死亡（世界卫生组织，2024）。在低收入和中等收入国家，这一问题尤为严重，因为这些国家的食品安全体系、基础设施和监管机制往往较为落后（Subedi等，2025）。五岁以下儿童占所有食源性疾病死亡人数的近30%，凸显了特定人群的脆弱性（Abdullahi等，2025；Subedi等，2025；Grace，2023）。除了死亡外，食源性疾病还会导致长期健康问题，如肾衰竭、神经系统疾病、反应性关节炎和慢性胃肠道疾病（Todd，2020）。大肠杆菌、沙门氏菌和单核细胞增生李斯特菌等病原体是最常涉及的微生物，由于全球化的食品贸易，这些病原体的爆发可能波及多个国家（Pires等，2021）。抗生素耐药菌株的日益普遍进一步加剧了治疗和防控的难度（Abdullahi等，2025；Subedi等，2025；Grace，2023）。

食品安全事件带来的经济负担同样深远，涉及医疗系统、食品产业和国家经济。世界银行估计，不安全的食品每年给低收入和中等收入经济体造成的损失超过1100亿美元，包括生产力损失和医疗费用。单次食品召回就可能造成数百万美元的损失，影响制造商、零售商和供应链各方。此外，声誉损害、贸易限制和消费者信心下降等间接损失也会对企业和国民出口市场产生长期影响。例如，与受污染产品相关的大规模疫情常常引发国际禁令和监管审查，扰乱供应链并导致受影响产业的重大经济衰退。这些累积效应凸显了建立强大、高效且可扩展的食品安全系统的紧迫性，以预防而非仅仅应对污染（Abdullahi等，2025；Subedi等，2025；Grace，2023）。

随着现代食品系统的日益全球化与互联互通，供应链的复杂性显著增加。食品在到达消费者之前通常会经过多个地理区域、加工设施和分销网络。虽然全球化提高了食品的可获得性和多样性，但也增加了生产、加工、储存、运输和零售等环节的微生物污染风险。这种互联互通性意味着单一污染事件可能迅速发展成跨国性疫情，使追溯和应对工作变得复杂。气候变化、城市化和集约化农业生产等方式进一步加剧了微生物风险。因此，传统的被动食品安全方法已不足以应对现代食品系统的规模和复杂性（Abdullahi等，2025；Subedi等，2025；Grace，2023）。

历史上，食品安全监测依赖传统的微生物技术，如培养基方法、生化检测和显微镜检查。尽管这些方法在准确性和特异性方面被认为是黄金标准，但它们耗时较长，通常需要24至72小时或更长时间才能得出结果。在快速发展的食品生产环境中，这种延迟可能非常关键，因为受污染的产品可能在检测确认前就已进入市场。此外，这些方法劳动密集，需要专门的实验室设施和熟练技术人员，缺乏实时监控和持续监测的能力，不适合现代食品系统的主动风险管理（Abdullahi等，2025；Subedi等，2025；Grace，2023）。

过去十年中，人工智能（AI）成为微生物诊断领域的变革性工具，提供了前所未有的速度、准确性和可扩展性。特别是机器学习和深度学习技术，能够快速分析来自高精度检测平台（如高光谱成像、拉曼光谱、基于智能手机的显微镜、微流控生物传感器和电化学传感器）生成的复杂生物数据。深度学习算法能够在单细胞水平识别微生物病原体，区分密切相关的物种，并直接在复杂食品基质中检测污染。这些系统自动化了传统上需要专家操作的过程，大幅减少了人为错误和运营成本。例如，AI驱动的模型可以利用荧光信号、阻抗变化和光学模式高精度地检测大肠杆菌、沙门氏菌和单核细胞增生李斯特菌（Kang等，2020；Ma等，2023；Sekhon等，2023；Qian等，2023；Banicod等，2025；Liu等，2025）。重要的是，AI将微生物检测从集中式实验室转移到了分散的现场环境中，使食品加工设施中的关键控制点能够实时决策（Abdullahi等，2025；Subedi等，2025；Grace，2023）。

物联网（IoT）的进步则彻底改变了食品安全数据的收集和监测方式。IoT系统由无线生物传感器、RFID标签、环境传感器和智能包装等互连设备组成，持续采集与微生物生长条件相关的数据。这些设备监测温度、湿度、气体组成、pH值和挥发性有机化合物等关键指标。收集的数据传输到云端平台，AI算法实时分析模式并检测异常。例如，具备IoT功能的冷链系统可立即提醒相关人员温度异常，从而采取快速纠正措施（Nguyen等，2023；Wang & Liu，2024）。智能包装技术通过集成能够直接检测食品中早期微生物活动的生物传感器，进一步增强了监测能力。这种持续的实时监控减少了定期采样的依赖，显著提高了在污染升级前预防的能力（Sobhan等，2025；Panou等，2025）。这些发展为传统系统的长期局限性提供了直接解决方案（Abdullahi等，2025；Subedi等，2025；Grace，2023）。

随着供应链的复杂化，确保透明度和追溯性变得至关重要。区块链技术通过提供去中心化的、不可篡改的账本来记录食品安全数据，解决了这一问题。每笔交易或数据条目（如微生物检测结果、温度记录和处理记录）均被安全存储，未经共识无法修改，保证了数据完整性。区块链系统增强了整个食品供应链的追溯性，有助于快速识别疫情中的污染源，减少经济损失，并提高合规性。此外，将区块链与IoT设备结合使用可实现自动化数据记录，最小化人为干预，降低数据篡改风险（Khanna等，2022；Iftekhar & Cui，2021；Duan等，2024；Rünzel等，2023）。这些能力越来越被视为管理全球食品安全风险的关键（Abdullahi等，2025；Subedi等，2025；Grace，2023）。AI、IoT和区块链技术的融合代表了食品安全管理方式的范式转变——从被动应对转向预测性和预防性系统。AI提供先进的分析能力，IoT确保持续的数据收集，区块链保证数据的安全和透明共享。这些技术共同构建了一个全面的数字生态系统，能够早期发现污染、改进决策和增强疫情应对能力（Garcia-Vozmediano等，2024；Zhao等，2025）。

尽管取得了这些进展，但仍面临诸多挑战，包括缺乏标准化的数据协议、数字平台之间的互操作性问题、高昂的实施成本、网络安全风险以及在资源匮乏环境中的技术 expertise 限制（Ellahi等，2024；Singh等，2022）。对于发展中国家而言，基础设施限制和财政限制进一步阻碍了技术的采用，可能加剧全球食品安全系统的技术差距（Abdullahi等，2025；Subedi等，2025；Grace，2023）。食源性疾病负担的加重及其显著的经济影响凸显了创新解决方案的迫切需求。AI、IoT和区块链的整合为更安全、更具韧性的食品系统提供了可行的路径。通过利用这些技术，各方可以从传统的被动方法转向主动的、数据驱动的策略，保护公共卫生、增强经济稳定性和加强全球食品安全（Abdullahi等，2025；Subedi等，2025；Grace，2023）。因此，本研究回顾了人工智能（AI）、物联网（IoT）和区块链技术在微生物分析和食品安全应用方面的进展，旨在探讨这些技术如何提升微生物检测、追溯性和食品质量控制。

**研究方法**
为识别探讨新兴数字技术（特别是人工智能（AI）、物联网（IoT）和区块链）在微生物分析和食品安全中应用的相关研究，进行了系统的文献搜索。选择了PubMed、Scopus和Web of Science三个主要科学数据库（Hossein-Zadeh，2026），因为它们覆盖范围广泛且信誉度高。这些数据库涵盖了食品科学、微生物学、生物技术和信息系统等领域的高质量同行评审期刊。搜索范围涵盖了2010年1月至2025年3月期间发表的文献，以确保既有历史背景也能包含最新的技术进展。为提高全面性，还对手选文章的参考文献列表进行了手动筛选，以发现初始数据库搜索中遗漏的相关研究。这种双管齐下的方法降低了遗漏风险，增强了审查的可靠性。

采用结构化的关键词策略来捕捉该主题的跨学科性质。核心搜索词包括“AI”、“人工智能”、“物联网”、“区块链”、“微生物分析”和“食品安全”。这些关键词通过布尔运算符（AND、OR）组合使用，以细化搜索结果并确保特异性。例如，使用了“AI AND 食品安全”、“IoT AND 微生物检测”和“区块链 AND 食品追溯性”等组合。

为了扩大搜索范围，还纳入了同义词和相关术语。例如，在AI下游入了“机器学习”和“深度学习”，在IoT下游入了“智能传感器”和“连接设备”；在微生物分析下游入了“病原体检测”、“微生物污染”和“食源性疾病”。这一策略确保了使用不同术语的相关研究都能被纳入。

**研究筛选过程**
研究选择过程分为多个阶段。首先，将所有检索到的记录导入参考管理系统，识别并删除重复条目。然后筛选剩余研究的标题和摘要，评估其与研究主题的相关性。根据标题和摘要筛选出的研究再进行全文审查。在此阶段，每篇文章都会根据预定义的纳入和排除标准进行评估。通过仔细重新评估解决选择中的不一致问题，保持一致性和客观性。最终从数百条记录中筛选出92项研究纳入综述。该样本量被认为足以全面概述当前在该领域的趋势、方法和技术应用。纳入标准的设计旨在确保选择高质量、相关且有实证依据的研究（Page等，2021年）。仅考虑了2010年至2025年间发表的同行评审期刊文章。研究必须用英语撰写，以确保可访问性和解释的一致性。此外，选定的研究必须明确关注以下至少一个领域：人工智能（AI）、物联网（IoT）或区块链在微生物分析、食品安全监测、食品质量控制或供应链追溯性中的应用。优先考虑提供实验结果、案例研究或验证模型的实证研究，因为它们提供了技术有效性的具体证据。特别强调那些展示了实际应用的研究，例如基于传感器的微生物检测系统、用于污染预测的机器学习模型或基于区块链的追溯性框架。这确保了综述既涵盖了理论进展也涵盖了实际应用。为了保持综述的严谨性和相关性，应用了几项排除标准。排除了综述文章、元分析、会议摘要、社论和意见稿，因为重点是一手实证研究。通过跨数据库识别出的重复研究被移除以避免冗余（Page等，2021年）。即使涉及AI、IoT或区块链技术，也不包括与食品安全或微生物分析无关的研究。例如，仅专注于医疗诊断或非食品行业应用的文章未被考虑。排除了非同行评审的来源，如预印本、报告和论文，以确保研究结果的可靠性和科学有效性。此外，缺乏足够方法细节或实证数据的研究也被省略，因为它们不符合纳入标准（Page等，2021年）。数据提取工作系统地进行，以确保所有选定研究之间的一致性（Page等，2021年）。从每篇文章中提取的关键信息包括作者信息、发表年份、研究目的、技术方法（AI、IoT、区块链）、方法论、样本类型（如食品基质、微生物菌株）和主要发现。提取的数据随后根据技术类型和应用领域被组织成主题类别。例如，基于AI的研究被分为预测建模、基于图像的微生物检测和决策支持系统。IoT研究根据传感器技术、实时监测系统和智能包装进行分类。与区块链相关的研究被归类为追溯性、透明度和供应链完整性。采用叙述综合方法来分析和整合各研究的发现，从而识别出文献中的模式、趋势和差距。特别关注了技术有效性、可扩展性和集成挑战。尽管所有纳入的研究都经过了同行评审，但仍进行了基本的质量评估，以评估方法论的严谨性。根据目标的清晰度、方法的适当性、样本大小的充分性和结论的有效性对研究进行了评估，这有助于识别出提供可靠证据的高质量研究。然而，也承认了一些局限性。将搜索范围限制在英文出版物上可能会排除用其他语言发表的相关研究。此外，AI、IoT和区块链技术的快速进步意味着一些最新发展可能尚未在同行评审文献中得到充分体现。尽管存在这些局限性，但系统的方法、全面的数据库覆盖范围和明确界定的标准确保了所选的92项研究能够提供新兴技术在微生物分析和食品安全应用方面的有力且具有代表性的概述（Page等，2021年）（图1）。

**传统微生物方法的局限性及其与现代技术的比较**
传统微生物方法长期以来一直是食品安全保障的基础，在检测和量化食品系统中的微生物污染方面发挥了关键作用（Bergwerff和Debast，2021年）。基于培养的分离技术、生化测定和显微镜检查等方法由于其可靠性和特异性而被视为黄金标准。然而，全球食品供应链的日益复杂性，加上迫切的需求...

**AI、IoT和区块链技术在微生物分析及食品安全中的应用**
人工智能（AI）、物联网（IoT）和区块链技术正在通过集成化的、数据驱动的系统改变微生物食品安全（Dimitrakopoulou和Garre，2025年）。AI利用机器学习模型分析成像、光谱学和生物传感器数据，能够快速检测病原体（Banicod等，2025年）。IoT通过收集温度、湿度和污染信号来支持食品环境的实时监测...

**AI、IoT和区块链技术在微生物分析及食品安全应用中面临的挑战**
AI、IoT和区块链在微生物食品安全应用中面临若干挑战（Lopez等，2026年）。AI系统受限于有限且非标准化的数据集，降低了模型在不同食品基质上的泛化能力。IoT网络面临传感器可靠性、设备互操作性、能源限制和数据隐私风险等问题。区块链技术则受限于可扩展性、高能耗以及与现有系统的集成难度...

**AI、IoT和区块链技术在微生物分析及食品安全方面的未来前景**
AI、IoT和区块链在微生物食品安全方面的未来前景非常广阔，这得益于食品系统中数字整合的不断增加（Chen等，2026年）。AI将利用多模态数据实现更准确的预测模型和自主病原体检测。IoT将通过先进的生物传感器、智能包装和连接的供应链扩展实时监测（Uzunov和Angeléska，2026年）。区块链将通过确保微生物信息的透明度、可追溯性和可信度来增强食品安全...

**未来研究差距和AI、IoT及区块链技术在微生物分析及食品安全方面的建议**
人工智能（AI）、物联网（IoT）和区块链技术的融合正在改变微生物分析和食品安全系统（表4）。这些技术能够实现食品供应链的实时监测、预测分析和追溯性（Müller等，2026年）。然而，尽管取得了显著进展，仍存在关键的研究空白。解决这些空白对于构建抵御性强、可扩展且公平的食品安全系统至关重要（Uzunov和...

**结论**
确保食品系统的微生物安全性现在依赖于能够在复杂供应链中快速、透明和持续监测的先进技术。近年来，人工智能（AI）、物联网（IoT）和区块链显著改变了微生物检测和风险管理方式，提供了比传统实验室方法更快、更可靠的解决方案。AI通过分析复杂数据实现了高速、高精度的微生物诊断...

**作者贡献声明**
S Priyadharsshini：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、验证、软件、方法论、调查、形式分析、概念化。
Samuel Ayofemi Olalekan Adeyeye：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、验证、监督、方法论、调查、形式分析、概念化。

**未引用的参考文献**
Adeleke等，2023年；Ahmad等，2024年；Ahmadzadeh等，2023年；Altemimi等，2025年；Amore和Philip，2023年；Anumudu等，2025年；Braggio等，2026年；Delladetsimas等，2024年；Dhal和Kar，2025年；Duan等，2024年；Duan等，2024年；Foddai和Grant，2020年；Iftekhar和Cui，2021年；Khan等，2024年；Khoshfekr Rudsari等，2025年；Kim等，2024年；Liu等，2025年；Liu等，2026年；Liu等，2025年；Liu等，2023年；Liu等，2025年；Miller等，2025年；Mu等，2024年；Noor和...

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