人工智能（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱AI）正在深刻重塑食品科學(xué)的研發(fā)范式。根據(jù)發(fā)表在《Processes》期刊上的一篇綜述文章《食品系統(tǒng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型：食品技術(shù)中的人工智能回顧》，研究人員正逐漸擺脫對(duì)漫長(zhǎng)且昂貴的傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室輪次測(cè)試的依賴，轉(zhuǎn)而利用AI系統(tǒng)預(yù)測(cè)食材行為、設(shè)計(jì)配方、優(yōu)化加工流程并支持個(gè)性化營(yíng)養(yǎng)方案。該研究追蹤了2006年至2026年間AI在食品技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用軌跡，發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、生成式AI、數(shù)字孿生（Digital Twins）以及聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)，正在成分發(fā)現(xiàn)、風(fēng)味預(yù)測(cè)、自動(dòng)化制造和精準(zhǔn)營(yíng)養(yǎng)等領(lǐng)域得到日益廣泛的應(yīng)用。

當(dāng)前，食品行業(yè)面臨著氣候變化壓力、水資源限制、可持續(xù)發(fā)展需求以及消費(fèi)者對(duì)更健康、更定制化飲食渴望等多重復(fù)雜挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)方法已難以單獨(dú)應(yīng)對(duì)。AI被視為連接食品化學(xué)、工廠運(yùn)營(yíng)、供應(yīng)鏈、環(huán)境目標(biāo)與健康數(shù)據(jù)的關(guān)鍵紐帶。盡管圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer模型、變分自編碼器（Variational Autoencoders）和智能體AI等工具已被測(cè)試用于此目的，但研究指出它們目前仍屬于新興工具，而非現(xiàn)成的解決方案。

AI在食品領(lǐng)域的應(yīng)用正從簡(jiǎn)單的分揀和質(zhì)量檢查向深層的成分發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)型。早期系統(tǒng)主要支持質(zhì)量控制、過(guò)程監(jiān)控、感官評(píng)估和保質(zhì)期預(yù)測(cè)。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，如支持向量機(jī)（Support Vector Machines）、隨機(jī)森林、決策樹(shù)、K近鄰算法和極限學(xué)習(xí)機(jī)，被廣泛用于分類食品產(chǎn)品、檢測(cè)摻假、預(yù)測(cè)腐敗以及分析光譜數(shù)據(jù)。例如，支持向量機(jī)已被用于分類咖啡品種、驗(yàn)證橄欖油等高價(jià)食品的產(chǎn)地，并檢測(cè)谷物中的真菌污染；隨機(jī)森林和決策樹(shù)則支持了保質(zhì)期預(yù)測(cè)、腐敗監(jiān)控以及冷凍食品生產(chǎn)中的能源預(yù)測(cè)。

隨著深度學(xué)習(xí)的引入，行業(yè)迎來(lái)了更深刻的變革。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks）實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化視覺(jué)檢查、缺陷檢測(cè)、農(nóng)業(yè)分級(jí)和病原體識(shí)別；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks）和長(zhǎng)短期記憶模型（Long Short-Term Memory, LSTM）則改進(jìn)了發(fā)酵過(guò)程、冷鏈監(jiān)控和微生物生長(zhǎng)建模的時(shí)間序列預(yù)測(cè)能力。這些工具減少了對(duì)人工特征選擇的依賴，提升了對(duì)復(fù)雜且不斷變化的食品系統(tǒng)的分析能力。

近期一個(gè)顯著的趨勢(shì)是AI模型向分子層面的深入。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)⑹称贩肿颖硎緸樵雍玩I的結(jié)構(gòu)，使研究人員能夠在實(shí)驗(yàn)室測(cè)試之前預(yù)測(cè)其毒性、功能特性以及與味覺(jué)受體的相互作用。Transformer和自然語(yǔ)言處理模型原本用于文本處理，現(xiàn)在正被應(yīng)用于“化學(xué)語(yǔ)言”、食譜生成和分子預(yù)測(cè)。生成式模型，包括生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks, GANs）和變分自編碼器，正被用于探索新的植物基蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、數(shù)字化風(fēng)味圖譜，并利用植物成分模擬動(dòng)物衍生產(chǎn)品的質(zhì)地和口感。這種轉(zhuǎn)變推動(dòng)了食品創(chuàng)新向“先預(yù)測(cè)后制造”模式的演進(jìn)，即AI在物理測(cè)試開(kāi)始前篩選和設(shè)計(jì)候選配方。

AI驅(qū)動(dòng)的成分發(fā)現(xiàn)是商業(yè)價(jià)值Zui高的發(fā)展領(lǐng)域之一。綜述指出，能夠掃描海量生物和化學(xué)數(shù)據(jù)集的系統(tǒng)可以識(shí)別生物活性肽、功能性蛋白質(zhì)、天然甜味劑、風(fēng)味調(diào)節(jié)劑和益生元化合物。這將大幅縮短開(kāi)發(fā)功能性食品和替代蛋白所需的時(shí)間和成本。例如，在生物活性肽的發(fā)現(xiàn)中，AI平臺(tái)可以快速篩選肽序列的穩(wěn)定性、滲透性、功能和生物活性，支持尋找有助于肌肉恢復(fù)、抗炎、腸道健康或具有降壓抗氧化作用的成分。

在風(fēng)味預(yù)測(cè)方面，AI模型現(xiàn)在可以將分子結(jié)構(gòu)與甜、苦、酸和鮮味等味覺(jué)類別聯(lián)系起來(lái)。這有助于食品科學(xué)家設(shè)計(jì)更好的植物基食品，減少蛋白質(zhì)產(chǎn)品中的苦味，并識(shí)別更安全或更健康的甜味劑。研究指出，這項(xiàng)技術(shù)減少了對(duì)早期發(fā)現(xiàn)階段主觀感官小組的依賴，盡管物理驗(yàn)證仍然必不可少。

生成式AI和數(shù)字孿生正推動(dòng)食品制造邁向工業(yè)5.0（Industry 5.0）。生成式AI通過(guò)幫助研究人員設(shè)計(jì)平衡風(fēng)味、營(yíng)養(yǎng)、成本、可持續(xù)性和供應(yīng)鏈約束的食譜、菜單和工業(yè)配方，正在改變食品配方。大型語(yǔ)言模型（LLMs）和基于Transformer的系統(tǒng)可以分析食材、烹飪方法、消費(fèi)者趨勢(shì)和科學(xué)數(shù)據(jù)，以比傳統(tǒng)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)周期更快的速度提出新的食品概念。

在餐飲服務(wù)和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中，AI已被用于設(shè)計(jì)低碳菜單并在保持消費(fèi)者滿意度的同時(shí)創(chuàng)造新配方。生成式系統(tǒng)能夠一次性探索數(shù)千種成分組合，而不是要求技術(shù)人員手動(dòng)測(cè)試有限的組合。這在某些情況下可以將產(chǎn)品開(kāi)發(fā)時(shí)間從數(shù)月壓縮至數(shù)周。主要食品公司已經(jīng)在零食開(kāi)發(fā)、風(fēng)味趨勢(shì)分析和成分選擇中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和生成式AI，掃描消費(fèi)者情緒、全球風(fēng)味趨勢(shì)和成分可用性以支持新產(chǎn)品發(fā)布。

在制造層面，AI正推動(dòng)食品行業(yè)從工業(yè)4.0向工業(yè)5.0過(guò)渡。工業(yè)4.0側(cè)重于連接性、自動(dòng)化、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)和機(jī)器人技術(shù)；而工業(yè)5.0則增加了以人為本的設(shè)計(jì)、可持續(xù)性和韌性。在這一模式中，AI支持人類操作員，而非簡(jiǎn)單地取代他們。

數(shù)字孿生作為物理產(chǎn)品、流程或生產(chǎn)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)虛擬模型，在這一轉(zhuǎn)型中至關(guān)重要。在食品制造中，數(shù)字孿生可以實(shí)時(shí)模擬烘焙、擠壓、發(fā)酵、冷卻和干燥等操作。它們?cè)试S制造商在虛擬環(huán)境中測(cè)試變更，預(yù)測(cè)產(chǎn)品質(zhì)量，優(yōu)化能源使用，并在缺陷發(fā)生前調(diào)整機(jī)器參數(shù)。

數(shù)字孿生可以幫助食品生產(chǎn)商從回顧性的可持續(xù)性評(píng)估轉(zhuǎn)向?qū)崟r(shí)的運(yùn)營(yíng)控制。通過(guò)連接物聯(lián)網(wǎng)傳感器、AI模型和基于物理的模擬，公司可以監(jiān)控生產(chǎn)過(guò)程中的溫度、濕度、能源消耗、設(shè)備振動(dòng)和產(chǎn)品質(zhì)量，從而幫助減少浪費(fèi)、提高安全性并優(yōu)化資源利用。協(xié)作機(jī)器人也是這一轉(zhuǎn)變的一部分，AI驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人被設(shè)計(jì)為在食品加工環(huán)境中與人類安全合作，利用傳感器和機(jī)器視覺(jué)適應(yīng)食品產(chǎn)品的自然變異性。

然而，數(shù)據(jù)缺口、監(jiān)管和公平性仍是AI采用的障礙。綜述指出，數(shù)據(jù)碎片化是食品技術(shù)中面臨的主要限制之一。與基因組學(xué)等領(lǐng)域不同，食品科學(xué)缺乏大規(guī)模、標(biāo)準(zhǔn)化且開(kāi)放的數(shù)據(jù)集。許多重要數(shù)據(jù)集分散在學(xué)術(shù)論文、付費(fèi)墻來(lái)源或私人企業(yè)系統(tǒng)中，直接影響了AI的性能。

模型的可靠性取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量。如果數(shù)據(jù)集不完整、有偏見(jiàn)或結(jié)構(gòu)不佳，AI預(yù)測(cè)可能在現(xiàn)實(shí)世界的食品系統(tǒng)中失效。研究建議，行業(yè)必須轉(zhuǎn)向機(jī)器可讀、標(biāo)準(zhǔn)化且可互操作的數(shù)據(jù)格式，以便AI系統(tǒng)能更有效地從食品化學(xué)、加工和感官數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。

偏見(jiàn)是另一個(gè)挑戰(zhàn)。公共食品數(shù)據(jù)庫(kù)往往過(guò)度代表西方飲食、工業(yè)作物和同質(zhì)化人群，限制了個(gè)性化營(yíng)養(yǎng)工具和成分推薦系統(tǒng)在多元文化和社區(qū)中的實(shí)用性。主要基于西方飲食數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI模型，可能無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)代表性不足人群的健康反應(yīng)或感官偏好。

此外，食品基質(zhì)本身的復(fù)雜性也使AI難以模擬。許多模型在簡(jiǎn)化條件下對(duì)孤立化合物進(jìn)行訓(xùn)練，但現(xiàn)實(shí)食品產(chǎn)品化學(xué)成分復(fù)雜。蛋白質(zhì)、脂肪、碳水化合物、植物化學(xué)物質(zhì)和加工條件會(huì)改變食材的行為。在數(shù)字篩選中看似有希望的肽或甜味劑，可能在加工過(guò)程中失去功能、與其他化合物結(jié)合、降解或在工業(yè)條件下失效。

在監(jiān)管方面，現(xiàn)有的食品安全體系建立在歷史使用、經(jīng)驗(yàn)性測(cè)試和長(zhǎng)期毒理學(xué)審查基礎(chǔ)上。AI生成的分子或新型成分可能難以適應(yīng)這些框架。監(jiān)管機(jī)構(gòu)需要新的方法來(lái)評(píng)估安全性，同時(shí)避免過(guò)度依賴可能產(chǎn)生虛假或無(wú)支持輸出的AI工具。

個(gè)性化營(yíng)養(yǎng)還引發(fā)了隱私和公平性問(wèn)題。利用基因組學(xué)、微生物組數(shù)據(jù)、血糖監(jiān)測(cè)和醫(yī)療記錄的AI系統(tǒng)可以支持針對(duì)糖尿病、肥胖、胃腸道疾病和肝臟疾病的靶向飲食干預(yù)。然而，這些系統(tǒng)依賴于敏感的個(gè)人數(shù)據(jù)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)可能通過(guò)允許模型從去中心化數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)而不傳輸原始個(gè)人信息來(lái)幫助解決這一問(wèn)題，但治理和信任仍然至關(guān)重要。

綜述還警告說(shuō)，如果高成本的AI驅(qū)動(dòng)營(yíng)養(yǎng)工具僅向富裕消費(fèi)者提供，可能會(huì)加劇健康不平等。如果個(gè)性化食品、持續(xù)監(jiān)測(cè)和專有AI建議成為高端服務(wù)，食品技術(shù)的好處可能會(huì)分配不均。

作者還指出了學(xué)術(shù)研究中的制度性問(wèn)題。與更復(fù)雜的計(jì)算工作相比，基礎(chǔ)食品表征研究（包括食品化學(xué)、加工效果和感官關(guān)系）往往被低估。然而，這些基礎(chǔ)研究為AI系統(tǒng)提供了所需的數(shù)據(jù)。如果沒(méi)有對(duì)高質(zhì)量食品數(shù)據(jù)的更強(qiáng)支持，該領(lǐng)域Zui先進(jìn)的模型可能缺乏可靠的基礎(chǔ)。

總體而言，AI有望加速成分發(fā)現(xiàn)，縮短產(chǎn)品開(kāi)發(fā)時(shí)間，提高制造效率，增強(qiáng)可持續(xù)性監(jiān)控，并實(shí)現(xiàn)更個(gè)性化的營(yíng)養(yǎng)策略。生成式AI、數(shù)字孿生、協(xié)作機(jī)器人和分子級(jí)預(yù)測(cè)工具等技術(shù)，可以幫助行業(yè)更有效地應(yīng)對(duì)人口增長(zhǎng)、資源約束和不斷變化的消費(fèi)者需求。然而，數(shù)據(jù)碎片化、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集的缺乏、算法偏見(jiàn)、復(fù)雜食品基質(zhì)建模困難、監(jiān)管不確定性、隱私問(wèn)題以及獲取AI驅(qū)動(dòng)營(yíng)養(yǎng)服務(wù)的不平等，仍可能限制該技術(shù)的影響。AI在食品技術(shù)中的成功將取決于穩(wěn)健的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、透明的治理、跨學(xué)科合作以及通過(guò)現(xiàn)實(shí)世界測(cè)試進(jìn)行的持續(xù)驗(yàn)證。