1. 论文基本信息

1.1. 标题

A step forward in food science, technology and industry using artificial intelligence

中文译名：人工智能在食品科学、技术和工业中的一步迈进

1.2. 作者

Rezvan Esmaeily a, Mohammad Amin Razavi b, Seyed Hadi Razavi C, *

1.3. 发表期刊/会议

该论文发表于期刊 Trends in Food Science & Technology。该期刊在食品科学与技术领域享有较高的声誉和影响力，专注于发布食品科学和技术前沿的综述性文章、研究论文和观点，是该领域的重要学术交流平台。

1.4. 发表年份

2023年

1.5. 摘要

食品对人类生存至关重要，因此食品科学在全球范围内都具有关键意义。食品科学、技术、工业、加工、营养、功能性食品 (functional foods) 和营养保健品 (nutraceuticals) 对健康的生活方式至关重要。农业为食品提供了基本必需品，其中去除有害化学物质和微生物是关键。随后的食品加工必须确保食品质量和安全，而评估食物摄入量则支持营养健康。

当前，先进技术，特别是人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 和机器学习 (Machine Learning, ML)，在包括食品科学和技术在内的学术和工业领域越来越受欢迎。AI 应用能够改进农业实践，促进作物分类，辅助配方开发，创造新的食品和营养保健品，通过电子鼻 (electronic nose)、电子舌 (electronic tongue) 和机器视觉 (machine vision) 实现更精确的感官评估，增强工业加工效率，确保食品质量和安全，管理供应链，实现废弃物再利用，并估算卡路里和营养成分。

在农业、食品科学和营养学中采用 AI 算法可以创建一个智能化的“从农场到餐桌 (from-farm-to-fork)”系统，并实质性地推动该科学领域的发展。

1.6. 原文链接

/files/papers/6908b649e81fdddf1c48bfc2/paper.pdf 本文为已正式发表的学术论文。

2. 整体概括

2.1. 研究背景与动机

本论文的背景在于认识到食品对人类生存的根本重要性，以及食品科学与技术在确保人类健康生活方式中的核心作用。随着全球人口增长、气候变化以及对食品质量、安全和营养个性化需求的日益增长，传统的食品生产、加工和消费模式面临巨大挑战。农业阶段的化学品和微生物污染，食品加工过程中的质量安全控制，以及营养摄入的评估，都亟需更高效、更精确的解决方案。

当前研究存在的一个具体挑战和空白是如何将先进技术，特别是人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)，系统地整合到整个食品产业链中。尽管 AI 在其他领域已取得显著进展，但在食品科学、技术和工业中的全面、系统应用，尤其是在构建一个智能化的“从农场到餐桌 (from-farm-to-fork)”系统方面，仍有巨大的潜力尚未被充分发掘。

这篇论文的切入点是识别并分析 AI 和 ML 如何赋能食品领域的各个环节，从农业生产、食品加工、产品开发、质量控制、供应链管理，乃至最终的营养评估和废弃物利用。其创新思路在于，它不仅关注单个环节的优化，更强调通过 AI 技术将这些环节串联起来，形成一个高效、安全、可持续的整体系统，从而解决现有食品系统面临的复杂问题。

2.2. 核心贡献/主要发现

本论文的核心贡献在于：

1. 全面综述了 AI/ML 在食品科学、技术和工业中的广泛应用： 文章系统地回顾了 AI 在农业、作物分类、配方开发、新产品创新、感官评估（通过电子鼻、电子舌、机器视觉）、工业加工优化、食品质量与安全保障、供应链管理、废弃物回收以及营养成分估算等多个关键领域的具体应用。

2. 提出了“智能从农场到餐桌”的宏伟愿景： 论文的核心论点是，通过在农业、食品科学和营养学中全面部署 AI 算法，可以构建一个无缝连接、高度智能化的食品生态系统，从而显著推动该科学领域的发展。

3. 强调了 AI 技术的优势与潜力： 论文指出 AI 解决方案具有低成本、用户友好、高性能、高精度、速度快、现代性、环保和省时等显著优势，其益处远超潜在的缺点和挑战。

4. 识别了当前的机遇与挑战： 文章不仅展示了 AI 的巨大潜力，也探讨了其在实施过程中面临的社会（如失业）和技术（如高成本、数据偏见、隐私问题）挑战，为未来的研究和发展提供了方向。

   论文得出的关键结论是，AI 及其相关技术（如物联网、机器学习）能够覆盖食品从生产到消费的整个生命周期，实现对气候变化、作物产量、土壤质量的预测，优化农业管理、加工制造、质量安全、供应链物流，并最终影响人类的营养和健康。这种集成应用将带来宏观经济效益，并开启食品科学领域的新突破。

3. 预备知识与相关工作

3.1. 基础概念

为了更好地理解本文，需要掌握以下核心技术和概念：

• 人工智能 (Artificial Intelligence, AI)：
  • 概念定义：AI 是一门跨学科领域，旨在使机器能够执行通常需要人类智能的任务，如学习、推理、问题解决、感知、语言理解和决策。它通过设计能够模拟人类思维过程的计算机系统来实现这一目标。
  • 核心目标：使计算机系统能够通过分析和推理来完成任务，而这些任务传统上需要人类智能。
• 机器学习 (Machine Learning, ML)：
  • 概念定义：ML 是 AI 的一个子集，专注于使机器能够通过统计算法和模型从数据中自动学习，而无需进行明确的编程。ML 算法能够识别数据中的模式和关系，并基于这些学习做出预测或决策。
  • 核心目标：从数据中学习，发现模式，并根据这些模式做出预测。
• 深度学习 (Deep Learning, DL)：
  • 概念定义：DL 是 ML 的一个子集，使用具有多层（通常是三层或更多层）人工神经网络 (Artificial Neural Networks, ANN) 进行学习。这些多层网络能够处理更复杂、更大规模的数据集，并自动提取高级特征，这与传统 ML 方法需要手动特征工程不同。
  • 核心目标：通过多层神经网络从大规模数据中学习复杂的表示和模式。
• 物联网 (Internet of Things, IoT)：
  • 概念定义：IoT 描述了一个由物理对象组成的网络，这些对象嵌入了传感器、软件和其他技术，用于通过互联网与其他设备和系统连接和交换数据。它允许设备之间进行无缝数据传输，实现智能互联。
  • 核心目标：实现物理世界设备间的互联互通和数据交换。
• 食品物联网 (Internet of Food, IoF)：
  • 概念定义：IoF 是 IoT 在食品领域的具体应用，它通过连接食品生产、加工、分销和消费各个环节的设备、传感器和系统，共享相关数据和模型，以提高食品系统的质量、效率和可持续性。
  • 核心目标：将 IoT 技术应用于食品供应链，提升食品质量系统。
• 传感器 (Sensors)：
  • 概念定义：传感器是一种能够检测物理量（如光、热、运动、湿度、压力等）并将其转换为可读信号的设备。在食品领域，传感器用于检测各种化学和物理参数，以评估食品的质量和安全。
  • 核心目标：将物理或化学刺激转换为电信号。
• 电子鼻 (Electronic Nose, E-nose) 和 电子舌 (Electronic Tongue, E-tongue)：
  • 概念定义：E-nose 和 E-tongue 是模仿人类嗅觉和味觉系统的 AI 驱动设备。它们由一系列气体传感器或化学传感器阵列组成，能够识别和量化食品中的气味和味道分子，从而进行更精确、快速的感官评估。
  • 核心目标：通过模拟人类感官系统，对食品的气味和味道进行客观分析。
• 机器视觉 (Machine Vision)：
  • 概念定义：机器视觉是 AI 领域的一个分支，旨在使计算机能够“看”并理解图像或视频数据。它利用图像处理算法和 ML 模型来分析图像，提取特征，并做出判断或决策，例如识别食品缺陷、分类产品或评估成熟度。
  • 核心目标：使计算机能够解释和分析视觉信息。
• 功能性食品 (Functional Foods)：
  • 概念定义：功能性食品是指除了提供基本营养外，还具有额外健康益处（如预防疾病、促进健康）的食品，通常富含生物活性成分。
• 营养保健品 (Nutraceuticals)：
  • 概念定义：营养保健品是来源于食品，但以医药形式（如胶囊、药片）提供，旨在提供生理益处并预防或治疗疾病的产品。

3.2. 前人工作

论文追溯了人工智能研究的起源，指出其历史可以追溯到1950年代甚至更早。最初，AI 主要用于解决数学和计算机科学中相对简单的复杂问题。随着技术的发展，其应用范围逐渐扩展到模式识别等领域。

• AI 的早期应用：最早的 AI 技术用于解决对人类思维而言略显复杂的简单问题，主要集中在数学和计算机科学领域。后来，其应用扩展到识别对人类来说看似容易但难以描述的模式 (van Assen et al., 2020)。
• ML 的普及：近年来，机器学习 (ML) 在工业界的应用日益普及，这得益于 ML 技术的巨大进步以及工业数据规模的增长 (Gopaluni et al., 2020)。ML 和 DL 如今在社会各个领域都持续增长 (Santos et al., 2023; Schimmel et al., 2022; Xiouras et al., 2022)。
• AI 与多学科融合：AI 已被证明是化学和结晶领域的有用工具 (Xiouras et al., 2022)。先进的 AI 与生物技术相结合，可以促进气候、食品、健康、生物资源和自然资源等领域的可持续发展 (sustainable development) (Holzinger et al., 2023)。AI 的实施也为通过过程和设计改进生物过程工程提供了潜力 (C. T. Yang et al., 2023)。
• AI 在食品领域的初步结合：近年来，食品科学与技术以及食品工业与 AI 的结合已成为研究人员和工业专家关注的热点 (Zhang et al., 2023)。AI 在食品加工的现代周期中发挥着重要作用，从分拣到分析再到包装。在消费阶段，它对于检查客户满意度以及分销和食品供应链相关事宜也非​​常有效 (Kutyauripo et al., 2023)。

3.3. 技术演进

AI 技术从最初解决简单数学问题的工具，逐步演进为能够处理复杂数据、识别模式的强大平台。随着大数据时代的到来、计算能力的飞跃和算法的创新（特别是深度学习），AI 的应用范围和深度得到了前所未有的扩展。在食品领域，这种演进体现在从简单的质量控制和流程自动化，到更复杂的感官评价、个性化营养推荐和全链条智能管理的转变。物联网 (IoT) 和食品物联网 (IoF) 的发展进一步推动了数据采集和互联互通的能力，为 AI 在食品领域的深度应用提供了数据基础。

3.4. 差异化分析

本文与相关工作的核心区别和创新点在于：

• 聚焦“从农场到餐桌”的全链条视角：许多现有研究可能聚焦于 AI 在食品链中某个特定环节（如农业生产、食品加工或营养评估）的应用。本文的独特之处在于，它系统地梳理和展望了 AI 如何能够贯穿整个食品价值链，创建一个端到端的智能系统，即“从农场到餐桌”的理念。

• 综合性综述：本文不仅涵盖了 AI 和 ML 的基础概念和算法，还将其与物联网 (IoT)、传感器技术、机器视觉、电子鼻/舌等具体技术结合起来，展示了这些技术如何在食品科学、技术和工业的多个子领域中协同工作。

• 强调实际应用和行业案例：文章提及了具体的 AI 食品科技公司（如 IBM Food Trust、Blue River Technology、Agshift、ImpactVision）和工具（如 ChatGPT）在食品领域的应用，这使得综述更具实践指导意义。

• 对机遇与挑战的平衡探讨：文章不仅积极展望了 AI 带来的巨大机遇，也坦诚地指出了其在社会和技术层面可能面临的局限性和挑战，为该领域的健康发展提供了批判性视角。

  通过这种全面的、集成化的视角，本文为食品科学、技术和工业领域的研究人员和从业者提供了一个清晰的路线图，展示了 AI 如何作为一种颠覆性技术，推动整个行业的智能化转型。

4. 方法论

本论文作为一篇综述性文章，其“方法论”体现在对人工智能 (AI) 及其子领域机器学习 (ML) 在食品科学、技术和工业 (FSTI) 中应用的系统性梳理、分类和深入分析。论文的核心在于构建一个全面的框架，展示 AI 如何从基础概念到具体算法，再到实际应用，赋能整个食品价值链。

4.1. 方法原理

所用方法的核心思想是通过模仿人类智能、数据分析和模式识别来解决食品领域的复杂问题。AI 利用其强大的计算能力和数据处理能力，从海量的、多源异构的食品相关数据中提取有价值的信息，识别潜在的模式、趋势和异常，进而支持更精确的预测、更智能的决策和更高效的自动化操作。其理论基础是利用算法使机器能够从经验中学习，而无需进行显式编程。

4.2. 核心方法详解 (逐层深入)

4.2.1. 人工智能 (AI) 的分类

人工智能的核心是通过最先进的计算机系统执行传统上由人类智能完成的任务。这些专业计算系统模拟人类大脑并进行分析以执行推理任务。首先回顾人类如何解决问题，然后将其逻辑通过代码转换为计算机语言 (De Vries et al., 2023)。

AI 领域包括多个相关的重要主题，如模式识别 (Pattern Recognition, PR)、语音检测 (Voice Detection, VD)、数字信号处理 (Digital Signal Processing, DSP) (van Assen et al., 2020)、机器学习 (ML) (Holzinger et al., 2023) 和自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) (Holzinger et al., 2023; van Assen et al., 2020)。AI 能够模拟甚至改进人类大脑的部分功能 (De Vries et al., 2023)。

AI 涉及的领域包括计算机科学、数学、统计学、机器人学和传感器相关科学，它们之间可能存在重叠 (De Vries et al., 2023)。

下图（原文 Fig. 1）展示了人工智能的分类图：

该图像是一个AI分类的示意图，展示了人工智能的主要分支及其中机器学习的不同子类别和对应算法，包括监督学习、半监督学习、无监督学习及强化学习，条理清晰地归纳了各类方法和算法。

图 1. AI（人工智能）分类图。缩写：参考附录。

4.2.2. 机器学习 (ML)

机器学习 (ML) 是 AI 的一个子集，专注于使机器能够通过实现统计算法和模型，从给定数据中自动学习。ML 算法可用于训练机器和系统自动识别关系和模式，并对给定数据进行预测。ML 可分为四种类型：无监督学习 (unsupervised learning)、监督学习 (supervised learning)、半监督学习 (semi-supervised learning) 和强化学习 (reinforcement learning, RL)。

• 监督学习 (Supervised Learning)：

  • 概念定义：监督学习是 ML 的一个子集，它使用训练数据集 (training dataset) 来训练机器以获得所需的输出。训练数据是已标注的 (labeled)，这意味着数据集中标记了特征与期望输出之间的关系。监督算法会随着时间的推移进行迭代学习，并在每一步优化其性能。
  • 类型：监督学习可分为两种类型：分类 (classification) 和回归 (regression)。
  • 常用算法：一些最有用的监督算法包括：神经网络 (Neural Networks, NN)、逻辑回归 (Logistic Regression)、支持向量机 (Support Vector Machines, SVM)、K 近邻 (K-nearest Neighbor, KNN) 和随机森林 (Random Forest, RF) (Kumar, 2020; Laurent, 2022)。

• 无监督学习 (Unsupervised Learning)：

  • 概念定义：与监督学习不同，无监督学习不依赖于具有已知输出的标注数据。无监督学习作用于未标注数据 (unlabeled data)，以发现隐藏的模式，或根据它们的相似性或差异性对未标注数据进行分组和聚类 (clustering)。
  • 常用方法：无监督学习有两种常见方法，即聚类和降维 (dimension reduction)。
  • 常用算法：K-mean 和 PCA 分别是聚类和降维的两个著名算法 (LIU, 2018; Laurent, 2022)。

• 深度学习 (Deep Learning, DL)：

  • 概念定义：深度学习是机器学习的一个子集，它使用具有三层或更多层的人工神经网络，这使得它们能够从比传统 ML 方法更大的数据集学习。机器学习技术和深度学习方法在 AI 中具有高度适用性 (De Vries et al., 2023)。
  • 特点：在某些人工智能方法中，需要手动输入特征以供给算法，而在 DL 中，这些特征会自动输入到更复杂的算法中。此外，由于其先进的计算系统，需要大型数据集 (van Assen et al., 2020)。近十年来，深度学习在对象识别 (object identification) 方面的应用达到了顶峰 (Hespeler, Nemati, & Dehghan-Niri, 2021)。

4.2.3. 机器学习方法和算法详解

以下是论文中提到的一些在食品科学与技术及相关学科中功能最强的 AI 技术和算法：

• 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)：

  • 概念：PCA 是最流行的降维算法，被认为是无监督学习的一个子集。它能够在不损失重要信息并保持最大方差的情况下，将大量变量转换为较小的维度 (LIU, 2018; Laurent, 2022; van Assen et al., 2020)。
  • 应用：PCA 通常用于电子鼻 (E-nose) (Tan & Xu, 2020)。

• 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)：

  • 概念：SVM 是一种基于统计学习理论 (Statistical Learning Theory, SLT) 的方法。它通过使用核函数 (kernel function)（如多项式、S 型、高斯核、径向基函数 (Radial Basis Function, RBF)、线性和非线性）将数据从输入环境转换到更高维的空间 (Kumar, 2020; Laurent, 2022; van Assen et al., 2020)。
  • 应用：SVM 具有广泛的应用，如化学分类、数据挖掘、生物信息学和人脸识别。

• 决策树 (Decision Tree, DT) 和随机森林 (Random Forest, RF)：

  • 决策树：一种具有多层外部节点和内部节点的分类器，通过分支连接。每个内部节点都有一个决策函数，而外部节点负责指示输入向量的输出。最流行的决策树算法是 ID3 (Tan & Xu, 2020)。
  • 随机森林：如果将多个训练好的决策树组合起来以实现单一结果，就形成了随机森林 (RF)。RF 对分类和回归问题都很有用 (Breiman, 2001; Tan & Xu, 2020)。

• 神经网络 (Neural Network, NN)：

  • 概念：人工神经网络 (Artificial Neural Network, ANN) 是一种受人类大脑生物神经系统功能启发的计算方法 (Abiodun et al., 2018)。
  • 能力：ANN 能够处理许多领域的复杂问题，如农业、科学、医学、金融、工程和艺术。它可用于图像识别和自然语言处理。
  • 优势：使用 ANN 的一个重要优点是它可以降低计算复杂性和成本，并处理更大的输入量。神经网络层彼此独立。每层由多个处理节点（称为神经元 (neurons)）组成，并通过加权连接进行链接。偏置 (Bias) 是一个超参数，有助于网络更好地调整激活函数 (activation functions)。权重和偏置必须在训练过程中进行调整，以便机器最终能够对数据进行分类 (Tan & Xu, 2020)。
  • 应用：NN 在困难的优化挑战中表现良好。NN 具有许多实际应用，如模式识别、预测和分类。神经网络用于机器学习的所有四种方法：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。NN 依赖于时间和硬件，因此需要选择适当的方法，如卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) (Abiodun et al., 2018)。
  • 卷积神经网络 (CNN)：CNN 是一种深度学习神经网络，其应用主要在图像处理 (image processing) 领域。当与所选图像相关的数据通过一组卷积层处理时，会生成输出 (Tan & Xu, 2020)。

• 深度学习 (Deep Learning, DL)：

  • 概念：深度学习是机器学习的一个子集，指的是具有复杂多层（两层以上）的人工神经网络 (ANN)。例如，如前所述，CNN 是最常见的深度神经网络之一 (Abiodun et al., 2018)。

• 深度学习的优化 (Optimization of Deep Learning)：

  • 数学函数：在数学中，就最优解而言，存在两种模式：具有单一最优点的函数（称为凸函数 (convex)）和具有多个最优点的函数（称为非凸函数 (non-convex)）。
  • 凸函数优化：对于具有一个最优点的函数，使用机器学习 (ML) 是合适的。ML 以洗牌顺序进行训练并迭代多次。在下一阶段，应测量成本函数 (cost function)（使用 RMSE、MSE 和 MA 等不同类型的方法），然后通过应用优化来降低误差百分比。在下一阶段，应通过优化算法 (optimization algorithms)（如随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent, SGD)、Adam 和反向传播算法 (back propagation algorithms)）来降低误差百分比，然后测量成本函数（使用均方根误差 (Root Mean Square Error, RMSE)、均方误差 (Mean Squared Error, MSE) 和 MA 方法）(Kumar, 2020; Laurent, 2022)。

• 强化学习 (Reinforcement Learning, RL)：

  • 概念：对于没有定义的唯一单一最优点的非凸数学函数，应使用强化学习 (RL)。它以两种不同形式工作：生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 和变压器 (transformers)。RL 基本遵循马尔可夫链规则 (Markov-chain rules)。它没有为其定义任何特定的算法，而是通过多次试错 (trial and error) 来实现其定制算法。
  • 模型：RL 的两种类型中的 RL 智能体 (agents) 都包含行动者 (actor)、状态 (state)、环境 (environment) 和行动 (action)。首先，一个行动者从状态 0 转换到状态 1，然后会获得奖励 (reward)。行动者将此行动从所有状态迭代到另一个状态。根据其诊断和执行任务的准确程度，奖励的数量和级别是可变的。因此，机器或机器人会尽力争取获得尽可能多的奖励 (Kumar, 2020; Laurent, 2022)。

• 算法选择的关键因素：在选择合适的算法和分类器时，数据集的大小、类型（二元、分类或连续）以及是否标注等重要因素都至关重要 (Kumar, 2020; Laurent, 2022; Tan & Xu, 2020; van Assen et al., 2020)。

  以下是原文 Table 1，展示了非线性应用中监督算法的一些特性：

  Type of algorithm	Performance Item						Datasets Features
  	Type of Task	Training Speed	Classification Speed	Dealing with Discrete/ Binary/Continuous Attributes	Tolerance to Noise	Overall Accuracy	Size	Labeling/Non- Labeling
  ANN	Classification and regression	Slow	Fast	Cannot be discrete	Moderate	Moderate	Requires large datasets	Labeling
  SVM	Classification and regression (in certain cases)	Slow	Fast	Cannot be discrete	Moderate	High	Not suitable for very large datasets	Labeling
  DT	Classification and regression	Moderate/Fast	Fast	No restriction	Moderate	Low	Works well on large datasets	Labeling
  Reference	van Assen et al. (2020)	(Tan & Xu, 2020; van Assen et al., 2020)	Tan and Xu (2020)	Tan and Xu (2020)	Tan and Xu (2020)	Tan and Xu (2020)	van Assen et al. (2020)	(Kumar, 2020; Laurent, 2022)

4.2.4. 物联网 (IoT) 和食品物联网 (IoF)

• 物联网 (IoT)：

  • 概念：物联网 (IoT) 是指各种设备、软件、传感器和技术之间持续的数据传输。实际上，它需要一个无线传感器网络 (wireless sensor network)。它可以在任何时间、任何地点向某些设备或人员传递相关数据，并将它们连接起来，工作不受任何限制。它通过智能和定制的网络工作，无需访问公共互联网 (Kodan et al., 2021)。
  • 应用：由于人口增长，IoT 在智能农业、智能医疗保健、智能家居和智能城市等不同领域的研究和开发不断增长 (F. Chen et al., 2020; Raj et al., 2021)。

• 食品物联网 (IoF)：

  • 概念：IoT 的一个子标题是食品物联网 (Internet of Food, IoF)。为了实现这一目的，相关数据和模型在一个网络中共享，以改进食品生产不同背景和阶段的质量系统。这个项目是食品工业创新向前迈出的关键一步，具有更高的效率和可持续性 (Kodan et al., 2021)。

4.2.5. 传感器

传感器的材料包括金属、金属氧化物、金属有机骨架 (Metal-Organic Frameworks, MOFs)、固体电解质、碳纳米管、石墨烯、纳米材料和纳米粒子。这些材料属于直接传感器 (direct sensors)，不发生化学反应，也不发生能量形式的转换 (Ador et al., 2023)。

下图（原文 Fig. 2）展示了所有类型传感器的分类：

该图像是一个传感器分类示意图，展示了被动传感器、复杂传感器以及智能传感器的分类和关联，重点突出了材料（如纳米材料）对传感器的影响及其在食品科学中的应用。

图 2. 所有类型传感器的分类。缩写：参考附录。

直接传感器 (Direct Sensors) 的不同材料类型包括：

1. 金属：如金（用于生物传感器）和铂（用于汽车发动机和医疗）。

2. 金属氧化物：用作生物传感器，有薄膜或厚压缩粉末两种形式。

3. 金属有机骨架 (MOFs)：基于晶体和低密度结构，用于气体分离和过滤。

4. 固体电解质：如氧气传感器。

5. 石墨烯和碳纳米管：包含电化学和化学、声学、环境、共振、光学、湿度、气体和机械传感器。

6. 纳米材料和纳米粒子：由于其尺寸小（$\leq 100 \ \mathrm { n m }$），其物理化学和其他尺寸依赖性特性会发生变化，从而产生新颖性。纳米传感器已广泛应用于化学和生物领域，而核传感器和微传感器已用于医疗和汽车工业 (Ador et al., 2023)。

   在生物传感器 (biosensors) 中，材料在其特性中发挥着不可否认的作用。AI 生物传感器在治疗某些疾病中起着关键作用。它们的性能根据 SVM、PCA、LDA 和 ANN 等 AI 算法以及偶尔通过实施机器学习方法（如电子鼻 (E-nose)）来实现 (Jin et al., 2020)。另一种在人工嗅觉 (artificial olfaction, E-nose) 中实用的生物传感器包括源自动物嗅觉系统蛋白质的蛋白质和肽。它们是气体传感器的子组，正在成为生物传感器领域的最新技术 (Barbosa et al., 2018)。

智能传感器 (Smart Sensors) 是新一代传感器，包括：

• 核传感器 (nuclear sensors)：基于伽马射线，用于质量追踪和医学成像。

• 微传感器 (micro sensor)：由各种材料（如气体、金属、塑料、聚合物和陶瓷）制造，用于医疗设备和汽车工业。

• 纳米传感器 (nano-sensors)：使用金属薄膜和半导体（薄层形式），用于生物和化学用途 (Ador et al., 2023)。微机电系统 (MEMS) 传感器属于微传感器，因其电学和机械特性而备受关注。聚合物导体和半导体是其他通过替代有机化合物而得到扩展和改进的传感器类型 (Trigona et al., 2020)。

• 荧光纳米传感器 (fluorescent nano-sensor)：一种特殊的纳米传感器，特别是其结构中含有碳的荧光纳米传感器。这些传感器可用于监测食品质量和分析结果。它已用于检测各种化合物，从有益的功能性化学品到有害的类型，如重金属、农药和兽药残留、非法添加剂、不同毒素和微生物或换句话说，细菌。碳点纳米传感器 (Carbon dot nano sensors) 比传统荧光传感器具有优越性 (Luo et al., 2020)。

  被动传感器 (Passive Sensors) 的分类基于能够识别代理的参数，如位置、温度、力、流量和压力。

复杂传感器 (Complex Sensors) 是通过结合多个传感器以检测和分析多参数应用而获得的。其中第一类是与被动传感器 (passive sensors) 其他类型合作的温度传感器 (temperature sensors)，如热敏电阻、热电偶和电阻温度计。其余的用于光、湿度、运动和质量传感 (Ador et al., 2023)。

5. 实验设置

本论文是一篇综述性文章，旨在全面分析人工智能 (AI) 在食品科学、技术和工业 (FSTI) 领域的应用。因此，它不涉及传统的实验设置，如具体的数据集、评估指标或对比基线。相反，论文通过对现有研究的广泛回顾和分类，展示了 AI 在 FSTI 各个子领域中的应用场景、所采用的方法以及已取得的进展。

5.1. 数据集

作为一篇综述文章，本文没有使用特定的数据集进行实验。然而，在描述 AI 在食品领域的应用时，论文间接涉及了各种类型的数据集，这些数据集是 AI 算法在食品领域发挥作用的基础：

• 农业数据：例如作物图像、土壤类型、气候数据、农药残留数据等，用于作物分类、产量预测、病虫害检测。

• 食品成分和质量数据：包括化学成分、物理特性、微生物检测结果等，用于食品质量评估、掺假检测。

• 感官数据：通过电子鼻、电子舌获取的气味和味道分子数据，用于感官评估和产品区分。

• 工业过程数据：来自食品加工生产线上的各种传感器数据，用于过程控制和优化。

• 图像和视频数据：通过机器视觉系统采集的食品外观图像，用于产品分级、缺陷检测、成熟度评估。

• 消费者行为数据：用于预测消费者偏好、需求和购买行为。

• 供应链数据：包括物流、库存、销售数据等，用于优化供应链管理。

• 营养数据：食品的宏观和微观营养成分数据，用于个性化营养推荐和卡路里估算。

  这些数据的特点是来源广泛、类型多样（图像、光谱、化学信号、文本等）、规模庞大，且通常需要结合专业的食品科学知识进行预处理和特征工程，才能有效地被 AI 算法利用。

5.2. 评估指标

本文没有提出新的模型或进行具体实验，因此没有使用特定的评估指标。但在描述现有 AI 应用的有效性时，论文提到了在不同任务中衡量性能的通用概念，例如：

• 准确率 (Accuracy)：在分类任务中衡量模型预测正确的比例。

• 预测精度 (Prediction Accuracy)：在回归或预测任务中衡量模型预测值与实际值接近程度。

• 效率 (Efficiency)：指 AI 系统完成任务所需的时间或资源，通常与传统方法进行比较。

• 成本效益 (Cost-effectiveness)：指 AI 解决方案在降低成本方面的表现。

• 可靠性 (Reliability)：指 AI 系统在不同条件下稳定输出正确结果的能力。

  对于这些概念，本文通常以文字描述的形式提及，而非提供具体的数学公式，因为其重点是概述应用范围和潜力，而非量化特定算法的性能。

5.3. 对比基线

由于本文是一篇综述，其目的在于全面介绍 AI 在食品领域的应用现状，而非比较特定算法的性能。因此，文中没有设定具体的“对比基线模型”。然而，论文在讨论 AI 优势时， implicitly (隐含地) 将 AI 技术与传统的人工方法或非智能技术进行了比较，例如：

• 传统人工感官评估：与电子鼻和电子舌相比，AI 系统提供了更客观、精确和快速的感官评价。

• 传统农业管理：与 AI 驱动的智慧农业相比，传统方法在资源利用、病虫害管理和产量预测方面效率较低。

• 传统食品质量检测：与机器视觉和AI分析相比，传统检测方法可能耗时、主观且成本高昂。

• 传统供应链管理：与 AI 优化的供应链相比，传统方法在预测需求、管理库存和追溯问题方面效率低下。

  通过这种方式，论文突出了 AI 技术在食品领域相较于传统方法的显著改进和优势。

6. 实验结果与分析

本论文的“实验结果与分析”部分，实际上是对人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在食品科学、技术和工业 (FSTI) 各个细分领域应用成果的系统性总结和分析。论文通过分类和详细阐述，展示了 AI 如何赋能从农业到营养的整个食品价值链。

6.1. 核心结果分析

论文将 AI 在食品科学、技术和工业中的应用分为以下几个主要领域：

6.1.1. 化学计量学工具 (Chemometric Tools)

化学计量学工具 (Chemometric tools)，如色谱 (chromatography)、电泳 (electrophoresis)、光谱学方法 (spectroscopic methods) 和高光谱成像 (hyperspectral imaging, HSI)，已取代感官评估来制备真实的食品。这些是用于化学计量数据处理的一些工具，主要遵循无监督分析 (Oliveri et al., 2020)。这些依赖于仪器的现代分析方法已被研究人员用于测定啤酒的一些重要感官特征，如透明度、颜色、泡沫、胶体稳定性和酒体等物理和物理化学特性 (Sohrabvandi et al., 2010)。

6.1.2. AI 和 ML 在 FSTI 中的应用评估

AI 在食品科学和工业中扮演着重要角色，例如：

• 提高就地清洗 (cleaning in place, CIP) 系统的效率。

• 管理供应链 (supply chains) (Kler et al., 2022)。

• 根据消费者偏好开发新产品 (new products)。

• 对新鲜产品进行分类 (categorizing fresh products)。

• 确保食品质量 (food quality) (Nayak et al., 2020; Ropodi et al., 2016; Saha & Manickavasagan, 2021; Tan & Xu, 2020; L. Zhu et al., 2021)。

• 控制过程 (processes) (Pérez-Correa & Zaror, 1993; L. Zhu et al., 2021)。

• 图像处理 (processing images) (Kakani et al., 2020; L. Zhu et al., 2021)。

• 评估感官方面 (sensory aspects)，包括气味和风味 (Addanki et al., 2022)。

• 最重要的是，节省时间和资源 (Chidinma-Mary-Agbai, 2020)。

  此外，AI 最近已扩展到预测食品安全 (food safety) 和食源性疾病 (foodborne diseases) (Chidinma-Mary-Agbai, 2020; Linko, 1998; Nayak et al., 2020; Ropodi et al., 2016; X. Wang et al., 2022; L. Zhu et al., 2021)。机器学习 (ML) 在快速消费品销售中发挥着积极作用，例如保质期有限且易腐烂的食品，这可以持续改善链条平衡、盈利能力和消费者获取商品的便利性 (Tarallo et al., 2019)。

AI 技术的优势包括：

• 低成本要求。

• 用户友好性。

• 改进的性能 (Kler et al., 2022)。

• 准确性。

• 速度。

• 强大的分析能力 (Saha & Manickavasagan, 2021)。

• 现代性 (Eerikäinen et al., 1993)。

• 环保性 (Eerikäinen et al., 1993; Kakani et al., 2020)。

• 节省时间的能力。

  因此，AI 的优势 outweighs (胜过) 其可能的缺点和挑战 (Chidinma-Mary-Agbai, 2020; Kakani et al., 2020; Pérez-Correa & Zaror, 1993; Tan & Xu, 2020; L. Zhu et al., 2021)。

每种产品都因其化合物而具有一个或几个特殊的特征，这些特征作为生物标志物 (biomarker) 来区分某些特性及其正确性或不正确性，这被称为指纹 (fingerprint)。食品指纹通过上述方法进行识别和评估 (Cuadros-Rodríguez et al., 2021)。啤酒就是一种可以通过其指纹进行分析的产品 (Addanki et al., 2022)。AI 方法已被用于酿造过程、发酵过程报告 (Addanki et al., 2022; Ghasemi-Varnamkhasti, Mohtasebi, Rodríguez-Méndez, et al., 2011; Ghasemi-Varnamkhasti et al., 2012)、质量诊断和预测 (Addanki et al., 2022; Ghasemi-Varnamkhasti, Mohtasebi, Rodríguez-Méndez, et al., 2011; Ghasemi-Varnamkhasti et al., 2012)、物理化学特性分析 (Sohrabvandi et al., 2010)、感官评估和分类 (Ghasemi-Varnamkhasti, Mohtasebi, Siadat, Ahmadi, & Razavi, 2015; Ghasemi-Varnamkhasti, Mohtasebi, Siadat, et al., 2011; Ghasemi-Varnamkhasti, Rodríguez-Méndez, et al., 2012)，以及酒精啤酒的酒精百分比半精确检测 (Addanki et al., 2022)。例如，Ghasemi-Varnamkhasti 等人使用线性判别分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA) 和主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) 等线性技术作为化学计量学工具，根据甜味、果味、酸味、甘草味、苦味和人工味等后味感官特征对多种非酒精啤酒品牌进行分类。最终信息证实 LDA 比 PCA 具有更准确的性能。此信息可用于电子鼻和电子舌 (Ghasemi-Varnamkhasti et al., 2012)。

以下是原文 Table 2，展示了 FSTI 领域中不同产品类型及其应用字段、所用方法和参考文献：

6.1.3. ML 在 FSTI 和感官评估中的应用

机器学习 (ML) 技术已在几乎所有科学领域，特别是在食品科学中，被证实可用于建模和数据分析 (X. Wang, Bouzembrak, et al., 2022)。在食品特性分析中，这些方法用于研究化学案例，多于感官和质地案例。变量来自各种来源，如化学、农业、物理和营养，以及感官评估参数，因此分析将由基于人工智能的技术（如电子鼻 (E-nose) 和电子舌 (E-tongue)）或专业设备进行 (Oliveri et al., 2020)。

两种根据人工智能算法工作的电子设备被用于比感官评估人员或其他传统方法更准确地检测食品的香气和味道。实际上，它们由一系列受人类鼻子和舌头系统启发的气体传感器 (gas sensors) 或化学传感器 (chemical sensors) 组成。E-nose 和 E-tongue 在这个领域能力强大、成本低廉且即时，用于精确估算食品产品的质量 (R. Ma et al., 2023; Tan & Xu, 2020)。支持向量机 (SVM)、主成分分析 (PCA)、偏最小二乘回归 (Partial Least Squares Regression, PLS) 和某些类型的神经网络 (Neural Networks) 在 E-nose 和 E-tongue 中得到应用 (Tan & Xu, 2020)。

这些传感器的机制源于识别选定的气味和味道分子，模仿人类的品尝和嗅觉行为 (Son & Park, 2018)。实际上，E-nose 和 E-tongue 分别通过其气体传感器阵列和化学传感器阵列（用于生物电子舌的生物化学传感器阵列 (bio-chemical sensors array)）捕获数据，然后通过数据采集设备收集，最后通过数据处理和模式识别算法的两个步骤，分别识别样品的香气和味道或后味 (Ghasemi-Varnamkhasti, Mohtasebi, Rodriguez-Mendez, et al., 2011; Ghasemi-Varnamkhasti, Mohtasebi, Rodríguez-Méndez, et al., 2011; Ghasemi-Varnamkhasti, Mohtasebi, Siadat, et al., 2011; Tan & Xu, 2020)。

人类舌头可以检测五种主要味道：甜、苦、咸、酸和鲜味。此外，人类鼻子在 400 个嗅觉受体的帮助下可以检测至少一万亿种气味。味觉和嗅觉都可以分别通过电子或生物电子舌和电子鼻感知。此功能也可用于区分食品中的掺假物和有毒化学品 (Tan & Xu, 2020)。对于现场食品质量检测，便携式和多重生物电子舌和电子鼻是可预测的 (Son & Park, 2018)。此外，人工嗅觉对于空气质量验证和疾病早期诊断也很有用 (Barbosa et al., 2018)。

以下是原文 Table 3，展示了 E-nose、E-tongue、生物电子舌和机器视觉在 FST 中的一些应用：

6.1.4. AI 与食品配方 (Food Formulation)

机器学习 (ML) 在配方中的应用日益增长，正如 Clercq 等人的综述文章所述。应用了两种 ML 方法，包括非负矩阵分解 (non-negative matrix factorization) 和两步正则化最小二乘法 (two-step regularized least squares)。在前者中，构建了一个模型，然后利用它来整合配方。ML 方法在食品和人类营养领域有广泛的应用，因此除了改进配方外，它还可以用于营养保健品 (nutraceutical) 领域，以丰富产品或使其更健康，或者去除和改进对某些特定化合物不耐受或过敏的人的消费品。总的来说，它们可以有效地使结果专业化。ML 的性能直接取决于其数据类型，因此通过升级数据，会出现更高的功能和性能 (De Clercq et al., 2016)。

6.1.5. AI 与食品废弃物 (Food Waste)

废弃物材料的再利用起源于工业革命。后来，实施了专注于人工智能建模和分析的先进复杂方法的项目，这现在已经吸引了许多行业的关注 (Yew et al., 2020)。植物和动物源性废弃物管理已通过人工智能 (AI) 得到改善 (Kutyauripo et al., 2023)。如前所述，通过使用 AI，可以获得可持续的解决方案来减少和管理食品废弃物。如果政府实施这些现代技术，可以带来有希望的结果，以克服一些问题，如饥饿和由此导致的死亡、食物损失、资源枯竭、环境和营养挑战，并最终实现食品安全 (food security) (Sharma et al., 2022)。

6.1.6. AI 与食品质量 (Food Quality)

通过评估食物的气味、外观、质地和味道等一系列特征，可以确定可食用产品的一个关键因素，即质量 (quality)。人类分别通过鼻子、眼睛和嘴巴进行这些评估 (Son & Park, 2018)。事实上，使产品更可接受并提高其质量指数的一个因素是香气 (aroma) (Graboski et al., 2018)。科学家们能够通过模仿人类鼻子和嘴巴的机制，使用 AI 发明了生物电子鼻和电子舌。此外，快速准确的诊断也促进了最近的进展 (Graboski et al., 2018; Malfeito-Ferreira, 2021)。

6.1.7. AI 与食品安全 (Food Safety)

任何国家的重要优先事项之一是食品供应 (food supply) 及其安全 (security) (Kutyauripo et al., 2023)。此外，确保食品安全的生活标准之一是安全食品 (safe food) 的可及性 (Karanth et al., 2023)。食品安全的一个重要因素是保持食品质量并保留其营养成分 (Kutyauripo et al., 2023)。食品生产和消费系统中的一个重大挑战是食品欺诈 (food fraud)，因为它会造成各种问题并影响消费者信任。大部分欺诈行为是由经济利润驱动的。快速正确的诊断可以有效解决这个问题 (Nallan Chakravartula et al., 2022)。一个显著影响食品生态系统，特别是食品安全和质量的现象是气候变化 (climate change) 这一人为现象，其中包括极端天气变化、降雨模式和与气候相关的灾害 (Karanth et al., 2023)。

农业中化学品、化肥和农药的过量使用会导致空气、地下水和土壤污染加剧，并可能导致许多非目标动物和人类的并发症、严重疾病甚至死亡。这些化学品和农药存在于各种产品中 (Elahi et al., 2019; Kutyauripo et al., 2023; Sajith et al., 2022)。2019 年，通过使用 ANN 研究了如何减少水稻农药的损失。人工智能算法可用于估算或控制其他农产品中的这些有毒化合物。特别是在作物中残留的毒素方面 (Elahi et al., 2019)。例如，橄榄中含有马拉硫磷和乐果等农药，研究人员已开展项目以减少这些农药 (Karami et al., 2019)。通过实施机器学习 (ML) 可以对这类产品进行质量鉴定。在这方面，可以使用电子舌 (E-tongue) 评估农药等危害复合物的水平 (Tan & Xu, 2020)。

6.1.8. AI 与食品供应链 (Food Supply Chain)

供应链 (supply chain) 是另一个可以通过执行人工智能 (AI) 方法得到改善的主题 (Bahoo et al., 2023; Javaid et al., 2023; Monteiro & Barata, 2021)。尽管人工智能在农产品供应链中的应用仍处于萌芽阶段，但它在该领域表现出强大的作用，并且似乎效率很高。人工智能在这一领域的作用归功于人口增长和气候变化导致的数据量大规模增加 (Lahiq & Alshahrani, 2023; Monteiro & Barata, 2021)。

6.1.9. AI 与食品结晶 (Food Crystallization)

各种药物和化学品以不同的固体形式存在，其中之一是结晶形式。这种形式是通过一个重要的过程——结晶 (crystallization) 获得的，它在化学和化学相关工业中发挥着至关重要的作用 (Chieng et al., 2011)。事实上，结晶是分离和提取混合物中目标化学品的常用方法。迄今为止，已采用各种方法来提高结晶效率和改进过程，包括不同的原材料纯化方法或使用超声波等新兴技术，每种方法都影响过程中的特定单点。使此过程更具针对性和便利性以及高效的另一种方法是使用数学算法 (Lahiq & Alshahrani, 2023)。随着人工智能 (AI) 应用在各个领域的普及，这些数学和统计算法也进入了化学和结晶科学，作为一种现代而强大的工具，用于预测晶体行为、感知和控制结晶，以及模拟和发现新晶体 (Schimmel et al., 2022; Xiouras et al., 2022)。

6.1.10. 智能手机、软件和 AI 在食品科学中的实际应用

鉴于我们最近见证了智能便携设备，尤其是智能手机，在生活大多数领域的广泛使用，这些设备结合人工智能 (AI) 在食品相关领域的应用也是不可否认的。由于它们非常用户友好，其中一些用途是跟踪食物摄入量和方式并在这方面提供建议的应用 (Samad et al., 2022)。

• 智能手机应用：利用 AI 的智能手机应用可以通过分析用户上传的图像来评估食品质量和新鲜度。这项技术惠及食品制造商和消费者，促进质量控制和产品评估。它为非侵入式、便携式食品质量评估提供了一个有前景的解决方案，尤其是在与物联网 (IoT) 和深度学习 (DL) 集成时。尽管存在技术挑战，智能手机有望成为使食品分析变得易于获取和便捷的重要工具，支持食品生产和分销的各个阶段 (Kalinowska et al., 2021)。AI 驱动的移动应用可以向用户告知食品安全和风险，智能手机凭借其紧凑的尺寸、可访问性、速度和成像能力，能够现场检测食源性病原体 (T. Yang et al., 2022)。
• 数字平台和解决方案：随着云、IoT、AI 和机器学习 (ML) 等数字平台和解决方案的增长，食品科学企业和公司高度依赖技术和人工智能来推动创新、效率和质量。
  • IBM Food Trust：这是一个基于区块链 (blockchain) 的平台，使用 AI 和 ML 来提高从农场到餐桌的食品可追溯性和安全性。这种端到端的可追溯性有助于供应商和零售商识别食品供应链中任何安全或质量问题的来源 (Onyeaka et al., 2023)。
  • Blue River Technology：该公司使用计算机视觉 (computer vision) 和机器学习算法 (machine learning algorithms) 来喷洒杂草，这可以减少除草剂并提高农业领域的效率 (Mekonnen et al., 2020)。
  • Agshift：该公司使用计算机视觉 (computer vision) 和机器学习 (machine learning) 对手机拍摄的图像进行分析，以自动化农产品（如水果和蔬菜）的食品质量检测，这有助于减少人为错误造成的浪费 (Renda, 2019)。
  • ImpactVision：该公司应用机器学习 (machine learning) 和高光谱成像 (hyperspectral imaging) 来预测一些食品质量评估，如新鲜度和成熟度 (Onyeaka et al., 2023)。
• ChatGPT：作为一个由 OpenAI 开发的大型语言模型，ChatGPT 使用深度学习 (deep learning) 和机器学习 (machine learning) 与人类互动，并根据接收到的转换输入生成文本。ChatGPT 可用于作物预测、土壤分析、作物疾病和害虫识别。它还可以生成每周或每月报告以监测 pH 值、营养含量和水分含量等条件。它还可以针对极端温度、异常天气条件或大雨等不良条件生成警报。但它也面临挑战，例如低数据输入质量导致 ChatGPT 预测和分析质量低下，以及购买和维护成本高昂 (Biswas, 2023)。

6.1.11. AI 与农业 (Agriculture)

如今，为了提高作物、土壤和天气条件的安全性与质量，人工智能 (AI) 广泛应用于农业的各个阶段。AI 也是考虑最佳种子选择、最佳种植时间和最佳其他种植条件的最智能解决方案 (Javaid et al., 2023)。此外，它对于管理作物病害、杂草和害虫等有害因素也很有效 (Kutyauripo et al., 2023)。

在不同的传统和现代农业方法中，机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 因其有利的性能而最受欢迎。此外，这些方法仍在发展中 (Richetti et al., 2023)。为了预测性能或结果，异构数据集也可以在 ML 方法中使用。这在不同领域都很有用。例如，为了预测牲畜的健康和繁殖，可以使用遗传、环境和行为相关数据，此外还可以用于一些农产品分析。此外，AI 还可以用于监测奶牛场的协议性能。尽管 NN 在该领域的应用可以追溯到 1990 年代，但如今由于数据集规模的增加以及计算机和人工神经网络系统的进步，相关研究已大大扩展，以至于在人工智能 (AI) 领域，ML 在农场和奶牛场中最为有用。许多与奶牛场相关的领域可以通过利用 AI 进行评估，包括疾病、繁殖、产奶量和饲料摄入量 (De Vries et al., 2023)。最近，ML 已用于诊断与农产品相关的疾病。这种方法在工业和学术应用中都变得非常受欢迎 (Kumi et al., 2022)。

在农业中利用人工智能 (AI) 的一些优势是：

• 通过使用最少的资源，实现农产品最高的产量和最佳的质量。
• 减少浪费和对环境的有害影响 (Javaid et al., 2023)。

6.1.12. AI 与营养保健品 (Nutraceutical) 和人类营养 (Human Nutrition)

一些食物来源，如全谷物，富含生物活性成分，包括抗癌化合物，如抗氧化剂和植物化学物质、维生素和矿物质 (Khosroshahi & Razavi, 2023; Rawat et al., 2023)。由于其功能特性，这些资源的消费影响着许多疾病的预防或控制，如癌症、心血管疾病、消化系统、肝脏、神经相关疾病，以及血压。因此，一些可食用物品有可能作为营养保健品 (nutraceutical sources)，或者换句话说，作为替代药物发挥作用。这些资源因其在治疗方面的巨大有效性而吸引了世界各地的许多消费者 (Ekrami et al., 2022; Rawat et al., 2023)。

关于营养科学，人工智能 (AI) 可以在各种类型的个性化饮食 (personalized diets)，甚至食物摄入追踪 (tracking food intake)、健康饮食与疾病之间的关系、使用图像处理算法进行食物评估 (food valuation)，以及最终生活方式干预 (intervention in lifestyle) 方面发挥作用 (Bond et al., 2023; Detopoulou et al., 2023)。最好的食物分类方法之一是多层感知器 (multi-layer perceptron, MLP)，它具有最高的准确率。它在营养分析和微量营养素（如钙、蛋白质、钠、总碳水化合物、总脂质）以及卡路里数量的估算方面也表现良好 (P. Ma et al., 2022)。尽管个人医疗保健领域，特别是健康饮食重要性的知识不断扩展，但由于一些条件、环境和心理原因，无法完全遵守饮食。通过使用人工智能 (AI)，设计了一些应用，它们充当个人助理 (personal assistants)，并从各个方面促进饮食调整的途径 (Anselma et al., 2017)。

随着人工智能 (AI) 在工业和研究中的应用，其在公众中的使用也在扩大。高准确性和快速性等优势促成了这一点。人们对基于 AI 的营养价值及其成分分析着迷 (Shao et al., 2023)。

以下是原文 Table 4，展示了过去 10 年 AI 在食品科学与技术、食品工业、作物和农业主题、功能性食品和营养保健品（营养相关）中的实施情况：

6.1.13. 机遇与挑战 (Opportunities and Challenges)

许多食品行业利用尖端食品加工技术，结合机器学习 (ML) 算法。这些 ML 算法包括遗传算法 (genetic algorithms)、人工神经网络 (artificial neural networks, ANN)、聚类方法 (clustering methods) 和贝叶斯网络 (bayesian networks)。这些算法应用于行业的各个方面，包括存储、运输、消费者分析和库存管理。值得注意的是，遗传算法、聚类技术和回归模型主要用于运输和存储过程。它们的主要目的是通过跟踪产品路径来增强食品产品质量的保存、确保食品产品的安全并最大程度地减少产品损坏。在消费者分析领域，深度学习 (DL) 和 ANN 等 ML 技术在食品零售阶段发挥着关键作用，预测消费者需求、感知和购买行为 (Ben Ayed & Hanana, 2021)。

被动地收集非传统数据源 (non-traditional data sources, NDS) 为食品安全带来了优势，提供了更详细的观察结果。然而，它也带来了挑战，如数据偏见 (biased data) 和隐私问题 (privacy issues)，这在将自动化机器学习用于食品安全，特别是在众包监控的背景下，变得更加复杂。研究人员正在积极应对这些挑战，尽管许多方法仍处于研究阶段。NDS 与机器学习 (ML) 的结合通过提供实时数据、客观指标、改进数据质量、可扩展性以及获取独特信息的能力，显示出增强健康和食品安全的潜力 (Deng, Cao, & Horn, 2021)。

从经济和人力资源的角度来看，人工智能 (AI) 技术提供了许多优势，但也伴随着显著的缺点。最紧迫的社会问题是潜在的失业 (potential for unemployment)，因为机器可以取代许多工作，影响就业标准。还存在技术挑战，例如对精确编程的需求以及创建和维护 AI 系统的高成本。持续的更新和维护增加了开销，这可能导致产品价格上涨，影响 AI 应用的可负担性和可访问性 (Ben Ayed & Hanana, 2021)。

6.2. 数据呈现

本部分已在 6.1.2. 和 6.1.3. 以及 6.1.12. 中完整转录了原文的 Table 2, Table 3 和 Table 4。

6.3. 消融实验/参数分析

本文作为一篇综述性文章，并未进行具体的消融实验或参数分析。其主要任务是回顾和整合现有研究成果，而非提出新的模型并对其进行性能验证。因此，论文中没有直接讨论特定模型组件的有效性或关键超参数对结果的影响。

然而，在对不同 AI 算法的讨论中（如在 Table 1 中对比了 ANN、SVM、DT 的性能特性），以及在具体应用案例（如 Table 2、Table 3、Table 4）中提及不同算法的“结论”或“性能”，间接体现了对方法选择和适用性的分析。例如，在啤酒分类中，LDA 比 PCA 具有更高的准确性，这可以看作是对不同算法在特定任务上表现差异的一种隐性“比较分析”。但这些都不是严格意义上的消融实验。

7. 总结与思考

7.1. 结论总结

本文清晰地总结了人工智能 (AI) 在食品科学、技术和工业领域中的巨大潜力与广泛应用，并提出了构建一个智能化的“从农场到餐桌 (from-farm-to-fork)”系统的愿景。核心发现是，通过整合 AI、物联网 (IoT)、机器学习 (ML) 和各种传感器技术，可以实现对整个食品生命周期的全面管理和优化。这包括：

• 农业阶段：预测气候变化、作物产量、天气模式、降雨条件、土壤质量，选择最佳种子和种植方法，管理畜牧业和家禽养殖。

• 工业加工阶段：在配方、感官评估（通过电子鼻、电子舌、机器视觉）、工业加工、测试分析、营养成分评估、包装、存储方面应用 AI 算法。

• 质量与安全保障：确保食品质量和安全，管理供应链，预测和控制食品相关结晶过程，并实现废弃物管理和回收。

• 消费与营养阶段：优化食品分销和消费者交付，评估消费满意度，分析食物或替代药物对人类身心健康的影响，追踪食物摄入量、卡路里值，并促进饮食管理。

  这些应用不仅能显著提高效率、减少错误和浪费，还能带来显著的宏观经济效益，并通过防止大量的试错，间接为环境、经济和工业维度带来实质性利益。

7.2. 局限性与未来工作

论文作者也指出了 AI 在食品领域应用的一些局限性和挑战：

• 社会影响：最大的社会担忧是潜在的失业 (potential for unemployment)，因为机器可能会取代许多人工岗位，影响就业标准。

• 技术挑战：需要精确编程 (precise programming)，以及创建和维护 AI 系统的高昂成本。持续的更新和维护也会增加开销，可能导致产品价格上涨，影响 AI 应用的可负担性 (affordability) 和可访问性 (accessibility)。

• 数据问题：在收集非传统数据源时，可能会出现数据偏见 (biased data) 和隐私问题 (privacy issues)，尤其是在众包监控场景下。低质量的数据输入也会导致 ChatGPT 等 AI 工具的预测和分析质量低下。

• 研究现状：尽管 AI 历史悠久，但在食品科学和工业等相关领域的广泛应用仍相对较新。这导致许多子领域的研究资料有限，限制了现有知识的深度和广度。

  作者提出的未来研究方向集中在利用 AI 的新颖性来开辟众多的研究途径，特别是在食品这一人类基本需求领域。每个项目，即使是同一主题，都可能导致方法和最终目标的转变，每个都可能成为科学界的突破。因此，未来的工作应侧重于克服数据挑战、降低实施成本、解决伦理问题，并继续探索 AI 在食品价值链中尚未被充分利用的潜力，以实现更智能、更可持续、更安全的食品系统。

7.3. 个人启发与批判

这篇论文为我深入理解人工智能 (AI) 如何在传统行业中发挥颠覆性作用提供了深刻的启发。食品行业作为与人类生存息息相关的基础产业，其生产、加工、分销和消费的复杂性为 AI 提供了广阔的应用空间。论文提出的“从农场到餐桌 (from-farm-to-fork)”的智能系统愿景，令人振奋，它强调了端到端集成的重要性，而非仅仅关注单个环节的优化。这对于任何希望将 AI 应用于复杂链条式产业的研究者或从业者都具有指导意义。

其方法或结论可以迁移到其他许多供应链驱动的行业，例如：

• 制药行业：利用 AI 进行药物研发、生产质量控制、供应链追踪，确保药品安全和有效。

• 时尚与纺织业：通过 AI 预测流行趋势、优化生产流程、管理库存和废弃物，实现可持续发展。

• 物流行业：利用 AI 进行路径优化、需求预测、仓库管理和自动化，提高效率和降低成本。

  然而，我也注意到一些潜在的问题和可以改进的地方：

1. 数据标准化和互操作性：论文强调了大数据的重要性，但在实现“从农场到餐桌”的智能系统时，不同来源、不同格式的数据（如农业传感器数据、加工设备数据、消费者反馈）如何有效整合、标准化和互操作，是一个巨大的挑战。IBM Food Trust 的区块链应用是一个好的开始，但需要更深入地探讨数据治理框架和开放标准。

2. 伦理与社会影响的应对策略：论文提到了失业和社会公平问题，但并未深入探讨如何设计 AI 系统以减轻这些负面影响，例如通过工人再培训计划、人机协作模式的设计或新的就业机会创造。对数据隐私 (data privacy) 和算法偏见 (algorithmic bias) 的关注也应更加具体，尤其是在个性化营养和消费者行为预测中，这些问题尤为突出。

3. 小规模企业和发展中国家的可及性：尽管论文强调 AI 的低成本优势，但部署和维护复杂的 AI 系统仍需显著的初始投资和专业技术。对于资源有限的小型农场或发展中国家的食品企业而言，AI 解决方案的可及性是一个实际问题。未来的研究可以更多地关注轻量级、低成本、易于部署的 AI 解决方案，或政府/行业协会如何提供共享 AI 基础设施。

4. AI 决策的可解释性：在食品安全和质量控制等关键领域，AI 模型的决策需要具有高度的可解释性 (interpretability)。当 AI 建议某个批次的食品存在风险时，需要能够解释为何得出这一结论，以便人类专家进行验证和采取行动。这在论文中并未被重点提及，但对于建立信任和实际应用至关重要。

   总的来说，这篇论文为 AI 在食品领域的应用描绘了一幅宏伟的蓝图，但也提醒我们，要将这种愿景变为现实，仍需在技术、社会、伦理和经济层面进行持续的努力和创新。