2025年2月17日，中国农业科学院蜜蜂研究所陈兰珍研究员及其团队在《Trends in Food Science & Technology》（IF=15.1，中国科学院一区Top期刊）上发表了题为“Integrating AI with detection methods, IoT, and blockchain to achieve food authenticity and traceability from farm-to-table”的综述性论文。
该研究系统阐述了人工智能（AI）与检测技术、物联网（IoT）及区块链的协同整合框架，提出通过多模态数据融合（光谱学、质谱、成像及传感器技术）与 AI 算法优化，实现食品全链条真实性验证与精准溯源。研究揭示了 AI 驱动的深度学习模型在复杂食品基质分析中的卓越性能，结合 IoT 实时数据采集与区块链的不可篡改特性，构建了从生产到消费的透明化追溯体系。该框架通过提升检测精度（如拉曼光谱结合 1D-CNN 实现芝麻油掺假 100% 准确率）、增强供应链透明度（区块链记录全流程数据）及优化决策支持（AI 预测模型降低冷链损耗），为食品工业 4.0 时代的智能化转型提供了技术路径。这一成果为应对全球食品欺诈、保障公共健康及提升消费者信任提供了创新性解决方案，对构建可持续的食品安全生态具有重要意义。 Background 食品信息学——展示“有高度、有深度、有温度”的研究新成果！ 随着全球食品供应链复杂度不断提升，食品欺诈（如地沟油掺假、淋巴组织污染猪肉、蔗糖 adulterated 蜂蜜等）对公共健康和经济造成严重威胁（全球年损失达 1000-1500 亿美元），传统追溯技术（如 RFID、QR 码）在应对复杂欺诈时显现出检测精度不足、数据安全薄弱等局限性。在此背景下，研究团队提出整合人工智能（AI）、物联网（IoT）和区块链技术，通过多模态检测方法（光谱学、质谱、成像等）与 AI 算法的协同作用，实现食品全链条真实性验证与可追溯性，以提升检测效率（如拉曼光谱结合 1D-CNN 实现芝麻油掺假 100% 准确率）、保障数据透明性（区块链不可篡改特性）及优化供应链决策（AI 预测模型降低冷链损耗），为食品工业 4.0 时代的智能化转型提供关键技术支撑。 Results 食品信息学——展示“有高度、有深度、有温度”的研究新成果！ 1. AI 与多模态检测技术的协同应用显著提升食品真实性检测精度 通过整合光谱学（拉曼 / 红外）、质谱、成像及传感器技术，结合机器学习 / 深度学习算法（如 1D-CNN、SVM），实现了对油类（100% 芝麻油掺假检测）、蜂蜜（95.28% 地理溯源）、肉类（98.5% 新鲜度评估）等高风险食品的精准分析，突破传统方法在复杂基质中的局限性。 2. AI-IoT-Blockchain 框架构建了透明化、可追溯的供应链体系 物联网实时采集温湿度、地理位置等环境数据，区块链确保数据不可篡改，AI 通过异常检测（如冷链中断预警）和预测模型（如乳制品质量趋势分析）优化全链条管理。该框架在茶叶（99.53% 追溯准确率）、橄榄油（100% 防伪）等案例中验证了其在数据安全与流程优化方面的效能。 3. 推动食品工业 4.0 智能化转型 通过自动化生产监控（如智能传感器与机器人协同）、供应链预测分析（如 AI 优化物流路径）及质量控制（如 DL 识别瑕疵产品），实现了从原料到消费端的全流程智能化，降低运营成本（如减少 30% 以上的产后损耗）并提升资源利用效率。 4. 面临数据异质性与技术扩展性挑战 当前模型在跨设备数据一致性、小样本适应性及实时响应能力上仍需突破，需通过迁移学习、联邦学习等技术优化模型泛化性，同时探索区块链与边缘计算的深度融合以提升系统可扩展性。
