导 读
2026年3月，北京工商大学王彦波教授团队在国际食品权威期刊《Trends in Food Science & Technology》（Q1，IF=15.4）发表题为“AI-driven food bioprocessing: How far its integration with practice?”的综述性论文。北京工商大学硕士研究生王启昊为第一作者，该文通讯作者为北京工商大学食品与健康学院王彦波教授和曾黉副教授。
随着全球食品需求日益增长传统的发酵和酶促过程仍高度经验化，导致结果波动和资源效率低下。人工智能（AI）和机器学习为提升精度、优化流程以及加速向智能和可持续食品生物制造系统的转型提供了机会。这篇综述将AI在食品生物加工中的应用划分为三大核心领域，实现了从上游设计到下游保障的全流程覆盖。在设计层面，通过深度学习加速高性能酶的开发；在加工层面，实现生产轨迹的精准预测与动态调控；在安全层面，构建全链条的实时监测体系证实了AI在提升产出率与资源利用率方面的显著优势，更提出了超越孤立算法、迈向“系统级协同创新”的整合框架。该框架强调将食品领域知识、行业监管及安全约束深度嵌入AI核心算法，确保了技术应用的可解释性与安全性。然而，工业实施仍受限于数据质量、模型可解释性和安全责任。未来的研究应聚焦于开发生物加工专用的AI框架，将领域知识、监管要求和食品安全约束嵌入核心设计原则，超越孤立的算法改进，向协调的系统层面创新迈进，以支持生产力、安全、可持续性和社会信任，以满足未来食品行业不断演变的需求。这篇综述系统总结了AI技术在食品生物加工领域应用的总结，推动食品生物加工向高度自动化、可预测及可持续的未来迈出了关键一步。
综述亮点
尽管有优势，当前的食品生物过程仍未能充分控制。
通过整合人工智能，食品生物加工可以得到更好的设计、优化和调节。
人工智能的实施受限于数据质量、可解释性和法规。
未来的工作应聚焦于食品特定、系统感知且可信赖的人工智能框架。
挑战和展望
1. 数据质量与建模框架
食品生物加工领域的AI 应用，首要面临数据与建模的双重瓶颈。工业数据集普遍存在不完整、噪声大、数据偏倚问题，且食品数据涵盖数值、频谱、图像等多模态类型，融合过程易出现模态对齐、数据失衡等问题，加之现有研究多依赖特定实验下的小型专有数据集，严重限制模型泛化能力。建模层面，缺乏食品领域专属AI框架，难以适配加工过程中异质生物成分、动态微生物互作的复杂场景，同时过拟合问题突出，大幅削弱模型预测与决策价值。
对此，统一表征学习成为核心解决方向，通过将异构数据编码至共享潜在空间，实现跨模态推理与多维度特征整合，提升模型跨场景适配性。同时需协同推进数据生成、处理与共享，依托物理基合成数据生成、生成对抗网络、迁移学习等技术增强数据，在弥补数据稀缺的同时，保留生化约束特性，夯实模型训练基础。
2. 硬件的部署
硬件技术限制是 AI 落地食品生物加工的重要障碍。传统传感器成本高、特异性差，易受复杂生物环境影响出现测量漂移，而质谱、色谱等高精度分析工具，因速度慢、成本高、侵入性强，无法满足连续监测需求。计算层面，传统架构难以处理庞大多模态数据，模型训练所需的高性能计算资源对中小企业而言门槛过高，实时推理也受延迟、带宽限制，制约现场应用。
下一代硬件解决方案正突破上述局限，传感器领域将研发智能多参数传感器，实现化学、物理、生物参数的高精度同步监测；集成微流控芯片的微型生物传感器，可嵌入式部署于加工设备，以低成本实现实时分析。计算端也将同步升级，适配食品加工的 AI 专属硬件与边缘计算架构，将大幅提升数据处理效率，降低中小企业应用门槛。
3. 伦理问题
AI 在食品生物加工中的应用，还面临合规、伦理与社会接受度的挑战，尤其在食品安全等高风险领域，黑箱模型的不透明决策易引发公共健康风险，损害消费者信任，利益相关者对模型可解释性、透明度的需求日益迫切。
未来需构建兼顾技术创新与伦理规范的综合框架，将可解释 AI 作为标准配置，为不同主体提供适配的决策解释，为工程师提供技术细节，为监管与消费者提供通俗结论。同时搭建算法审计系统，持续监控模型偏差、性能漂移问题并自动预警；结合区块链技术建立不可篡改的审计轨迹，实现 AI 决策全流程追溯，保障食品供应链的透明度与问责性，兼顾技术发展与公共利益。
原文链接 https://doi.org/10.1016/j.tifs.2026.105662
