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食品产业新风暴:生物制造与AI的奇妙碰撞


肉类食品网 http://www.meat360.cn 2025/4/30 9:51:24 关注:62 评论: 我要投稿

  食品产业的困境与变革契机
  近年来,全球人口呈迅猛增长态势,如同汹涌浪潮,给资源分配带来了极大压力。然而,气候危机不断加剧,恰似高悬的达摩克利斯之剑。极端天气频繁涌现,干旱致使土地干裂,农作物难以正常生长;洪涝则淹没农田,使无数辛勤劳作的成果化为泡影。经济复苏步伐放缓,也让食品产业在资金投入、市场拓展等方面遭遇重重困难。
  在此大背景下,传统食品生产系统的弊端愈发显著。依赖土地和气候的农业生产,产量不稳定,难以满足日益增长的人口需求。而且,传统生产方式对环境的破坏不容小觑,过度使用化肥、农药,不仅污染土壤和水源,还影响了生态平衡。
  不过,生物制造与人工智能技术的兴起,为食品产业带来了新的希望。它们如同在黑暗中点亮的明灯,为食品产业的发展指明了新方向,正逐步成为推动食品产业革命的核心动力。
  生物制造与人工智能:重塑食品产业的两大引擎生物制造作为一项极具潜力的技术,正逐渐在全球制造业中崭露头角。相关数据显示,未来生物制造将占据全球制造业产出的三分之一以上,有望创造近 30 万亿美元的价值。这一数据充分彰显了生物制造的巨大发展潜力,它将推动生物经济成为继农业经济、工业经济、数字经济之后的第四次产业浪潮。在食品领域,生物制造可利用微生物发酵等技术,生产出各类食品原料和配料。例如利用酵母菌发酵生产酒精,用于酒类酿造;利用乳酸菌发酵生产酸奶、泡菜等发酵食品。通过生物制造技术,还能开发出替代蛋白,以解决全球蛋白质资源短缺问题。
  人工智能则如同一场席卷而来的风暴,引领着生产全流程的范式重构。它凭借强大的数据分析、模式识别和自主决策能力,推动着效率与创新的双重提升。在食品产业中,人工智能的应用也日益广泛。通过对消费者购买数据、口味偏好数据的分析,食品企业能够精准把握市场需求,开发出更契合消费者口味的产品。在生产过程中,人工智能可实现对生产设备的智能监控和故障预测,提前察觉设备潜在问题,及时进行维护,避免生产中断,提高生产效率。
  十大热点,解锁食品产业未来密码
  在 2025 年国际食品安全与健康大会开幕式上,“聚焦生物制造 拥抱人工智能 —— 全球食品产业未来发展热点” 正式发布,为食品产业的未来发展指明了方向。这十大热点涵盖了从原料开发到生产加工,再到安全防控的各个环节,将全方位推动食品产业向智能化、绿色化、个性化转型升级。下面,详细了解这十大热点,探究它们将如何重塑全球食品供应格局。
  (一)原料革新:大宗食品原料与高附加值配料生物制造随着全球人口持续增长,对食品原料的需求日益增加。传统的食品原料生产方式面临资源短缺、环境污染等问题,难以满足未来需求。因此,开发替代蛋白、油脂、碳水化合物等大宗食品原料和母乳低聚糖、乳铁蛋白等高附加值食品配料的生物制造技术迫在眉睫。
  科研人员正致力于突破非粮生物质高效生物转化与利用技术,将原本无法直接作为食品原料的物质转化为可用资源,拓宽原料来源。数字细胞建模与蛋白人工设计技术可通过计算机模拟和精准设计,创造出性能更优的蛋白质,满足不同人群的营养需求。细胞工厂创制与精准发酵技术,能够利用微生物构建高效的生产体系,精准生产所需的食品原料和配料。
  为确保生物制造的食品原料和配料的质量及可持续性,建立涵盖原料营养等效性评价、规模化生产成本控制及碳足迹核算的全产业链标准体系至关重要。唯有如此,才能推动生物制造原料从高附加值产品向大宗产品延伸,构建 “生物合成 - 应用转化” 的一体化产业技术体系。例如,在替代蛋白的生产中,通过标准体系的规范,可保证其营养成分与传统蛋白相当,同时降低生产成本,减少对环境的影响。
  (二)传统焕新:加速传统发酵食品行业升级
  我国拥有丰富的传统发酵食品文化,如酱油、醋、腐乳、泡菜等,这些传统发酵食品深受民众喜爱。然而,传统发酵食品行业存在生产效率低、质量不稳定、能耗高等问题。
  如今,人工智能与食品生物制造的深度融合,为传统发酵食品行业带来了新的生机。通过加速开发数字化智能发酵系统,能够实时监测和控制发酵过程中的温度、湿度、酸碱度等参数,确保发酵过程的稳定性和一致性。研发将传统人工发酵经验与人工智能算法相结合的智能模型,可实现非人工柔性化生产,提高生产效率,降低人力成本。
  在副产物闭环利用方面,通过技术创新,将发酵过程中产生的副产物转化为有价值的资源,实现资源的最大化利用。在低碳能源替代的基础上,推动合成生态技术和精准发酵的广泛应用,能够有效降低能耗,减少碳排放。建立基于 AI 的能耗优化与排放控制模型,构建 “生产 - 加工 - 流通” 全环节低碳技术体系,有助于传统发酵产业实现绿色智能化改造,达成绿色生产目标,使传统发酵食品在新时代焕发出新的活力。
  (三)技术攻坚:突破食品生物制造关键共性技术食品生物制造的底层技术瓶颈制约了产业的进一步发展,突破这些关键共性技术刻不容缓。重点开发适配大宗食品原料、食品配料、活性成分、功能因子等生产的基因定向改造技术,可根据需求对微生物的基因进行精准编辑,使其能够高效生产目标产物。
  优化 AI 驱动的代谢网络动态建模,能够更准确地模拟微生物的代谢过程,为生产提供科学指导。建立融合 “单细胞测序筛选” 与 “数字孪生模拟” 的食品成分合成底盘细胞超高通量筛选平台,如同拥有一个超级 “筛子”,可快速、准确地筛选出性能优良的底盘细胞,为食品生物制造提供优质的 “种子”。
  加快构建 “基因元件 - 代谢路径 - 细胞工厂” 三位一体的食品生物制造技术体系,能够形成 “从底盘细胞工程到规模化生产” 的全链条技术创新。这将极大地提高食品生物制造的效率和质量,降低生产成本,推动产业提质增效。例如,在生产某种功能性食品成分时,通过该技术体系,可快速构建高效的细胞工厂,实现大规模生产。
  (四)生产变革:推动 AI 智控柔性生产
  食品加工体系复杂,生产线自适应能力不足,导致生产效率低下,产品种类单一。推进 AI 智控柔性生产是解决这些痛点的关键。
  实现食品数字化设计,能够将食品的配方、工艺等信息转化为数字模型,便于进行优化和调整。构建加工体系动态仿真模型,精准模拟原料特性与工艺参数的耦合关系,可在实际生产前对生产过程进行模拟和预测,提前发现问题并解决。深度融合多模态传感数据,破解传统生产的刚性瓶颈,使生产系统能够根据实际情况实时调整生产参数。
  借助 AI 自主决策能力,食品柔性制造系统能自主适应物料、环境变化,优化设备参数实现多元化共线生产的快速调整与切换。整合用户数据,运用基于深度学习的模式识别技术解析食材形态,打破传统规模化制造的单一局限,从复杂体系模拟到全流程自适应,全方位驱动食品生产走向多元化、个性化和智能化。例如,在同一条生产线上,可根据市场需求,快速切换生产不同口味、不同包装的食品。
  (五)工厂进化:打造零接触的未来工厂
  食品加工对卫生安全要求极高,打造零接触的未来工厂是食品生产的发展趋势。通过集成多模态感知设备和具身智能技术,构建 “感知 - 决策 - 执行” 闭环控制系统,如同为工厂赋予了 “智慧大脑” 和 “灵敏感官”。
  借助多设备协同作业算法模型,实现食品加工全流程的自主决策与自主执行,各个设备之间能够紧密配合,高效完成生产任务。形成 “机器人 + 传感器 + AI 算法” 智能装备生态,有力推动食品产业迈向全流程无接触。在生产过程中,机器人可代替人工完成物料搬运、加工操作等工作,减少人为因素对食品质量和安全的影响。
  这种零接触的生产模式不仅大幅提升食品生产效率,还显著增强工艺稳定性和食品安全保障能力,为食品工业的智能化转型提供核心装备支撑,加速食品行业智能化发展进程。例如,在一些高端食品生产企业,已开始试点应用这种未来工厂模式,取得了良好效果。
  (六)风味定制:搭建食品风味 AI 设计平台
  不同消费者对食品风味有着不同需求,而传统的风味研发方式效率低、成本高,难以满足市场的多样化需求。AI 正以 “智能感官 + 数据驱动” 构建全新研发范式,为食品风味研发带来了新的思路。
  通过脑电波情绪监测、面部表情识别、电子舌 / 鼻传感器等多模态感官采集技术集成微观感信号,能够更准确地捕捉消费者对风味的感受。与上万种风味物质数据库形成映射矩阵,搭建基于人工智能的食品风味智能设计平台,如同拥有了一个庞大的风味 “数据库” 和 “设计器”。
  利用该平台深入解析食品复杂体系中的风味形成机制,借助生成式 AI 算法开发风味分子设计模型,结合深度迁移学习揭示风味物质形成规律。通过构建消费者味觉偏好图谱,能够快速、精准地开发新型风味食品,满足消费者对食品风味的个性化需求。例如,消费者可通过线上平台输入自己对风味的偏好,平台就能为其推荐或定制符合口味的食品。
  (七)健康领航:建立 AI 营养健康大模型
  随着人们健康意识的提高,对营养健康食品的需求日益增长。建立 AI 营养健康大模型,能够整合国民营养健康调查数据、临床营养指南、食品成分等数据库,基于知识图谱技术系统梳理食物营养成分、人体代谢特征与健康目标的复杂关系。
  通过采集不同生命阶段人群基因数据、生理指标、饮食习惯等参数,生成动态化、可视化的数字人交互引擎,实现营养健康食品的 AI 靶向设计与精准创制。这就好比为每个人量身定制一份专属的营养健康方案,根据个人的身体状况和饮食需求,推荐合适的食品和膳食搭配。
  建立从健康评估到个性化、智能化膳食方案设计的完整流程,为全生命周期人群提供科学、精准的营养健康指导。无论是婴幼儿、青少年,还是成年人、老年人,都能从中受益。例如,对于患有糖尿病的人群,模型可根据其血糖水平、饮食习惯等因素,推荐低糖、高膳食纤维的食品,并制定合理的饮食计划。
  (八)绿色制造:构建自养型生物制造系统
  传统的生物制造大多依赖有机底物,对资源消耗较大,且会产生一定的环境影响。构建自养型生物制造系统,利用微藻等光合细胞工厂与光催化 - 酶偶联体系等人工自养系统,能够突破异养微生物依赖有机底物的局限性。
  基于 CO? - H?O - 光能的生物制造平台,以二氧化碳、水和光能为原料,实现食品功效成分、食品配料和大宗食品原料的低碳制备。这不仅符合可持续发展的理念,还能减少对传统资源的依赖,降低生产成本。
  重点攻克自养底盘细胞构建、光能驱动代谢网络优化、细胞工厂高效稳定表达等关键技术,是实现这一目标的关键。一旦这些技术取得突破,将践行 “向微生物要蛋白、用阳光造食粮” 的绿色制造理念,为食品产业的可持续发展开辟新的道路。例如,利用微藻生产蛋白质,其生长速度快,且能吸收二氧化碳,具有很高的经济和环境效益。
  (九)安全守护:优化生物制造食品质量安全管理体系生物制造食品的质量安全关系到消费者的身体健康和生命安全,优化生物制造食品质量安全管理体系至关重要。研发底盘细胞基因组稳定性实时监测系统,能够及时发现底盘细胞在生产过程中的基因变化,建立覆盖序列完整性、表达稳定性、遗传漂变风险预测的多维度风险评估方法和预警机制,提前预防风险的发生。
  针对生产过程与质量控制环节,构建融合风险因子动态识别与 AI 风险预测的一体化智能决策平台,基于实时采集代谢产物等关键数据,实现生产菌遗传稳定性等风险预判与自动化控制。在生产过程中,一旦发现风险因子异常波动,系统能够迅速做出反应,采取相应的措施进行调整和控制。
  建立终产品涵盖毒性、致敏性及内外源风险因子的系统风险评估体系,保障产品质量安全。构建覆盖 “基因组件设计 - 生产过程控制 - 终端产品安全评估” 的技术规范,同步建立和完善 “原料准入严管控 - 过程控制数字化 - 标准法规协同化” 的生物制造食品质量安全管理体系,从源头到餐桌,全方位守护生物制造食品的质量安全。
  (十)全程防控:集成食品全链智慧安全防控系统食品安全问题一直是社会关注的焦点,集成食品全链智慧安全防控系统,围绕食品全产业链安全问题,重塑传统监管范式。通过搭建跨品类食品全链条智能监测网络,整合原料产地环境数据、加工过程参数及流通储运环境信息,构建食品全链条的风险映射图谱,实现原料筛选、加工杀菌、终端销售等任意环节风险因子异常波动的实时可视化。
  在原料端,结合产业监测与云端检索数据,实现污染物的精准识别,确保进入生产环节的原料安全可靠。加工端采用代谢组学与深度学习算法,动态预测污染风险等级,提前做好防范措施。流通端通过数字孪生技术实时融合产线传感数据,响应实时风险并锁定污染路径,一旦出现问题,能够迅速追溯源头,采取措施进行处理。
  推动食品行业实现从经验驱动到智数驱动的安全管控升级,提高食品安全监管的效率和准确性,为消费者提供更加安全、可靠的食品。例如,在某食品安全事件中,通过该系统迅速锁定了问题食品的源头和流通路径,及时召回了问题产品,保障了消费者的权益。
  未来已来,食品产业的无限可能
  生物制造与人工智能技术的融合,正在为食品产业勾勒出一幅充满无限可能的未来画卷。在这个新时代,食品产业将告别传统的生产模式,迈向智能化、绿色化、个性化的发展道路。
  从原料的生物制造,到生产过程的 AI 智控柔性生产和零接触未来工厂,再到产品的风味定制和营养健康精准设计,以及全链条的质量安全防控,每一个环节都蕴含着巨大的变革潜力。这些变革不仅将满足人们日益增长的对食品品质、口味、营养和安全的需求,还将推动食品产业实现可持续发展,为解决全球粮食安全和环境问题贡献力量。
  我们共同期待,在生物制造与人工智能技术的驱动下,食品产业能够创造出更多的奇迹,为我们带来更加美味、健康、安全的食品,开启一个全新的食品时代。
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文章来源:肉类食品网     文章作者:豆包     文章编辑:一米优讯     
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