中國食品安全網訊（記者郭敏）2025年4月24日召開的2025年國際食品安全與健康大會開幕式上，由中國食品科學技術學會理事長孫寶國院士，國際食品科技聯(lián)盟（IUFoST）主席塞繆爾·戈德弗洛伊（Samuel Godefroy）教授、前任主席阿曼·韋拉卡爾塔庫蘇馬赫（Aman Wirakartakusumah）教授等中外專家一起，代表中國食品科學技術學會與國際食品科技聯(lián)盟共同發(fā)布了“聚焦生物制造 擁抱人工智能——全球食品產業(yè)未來發(fā)展熱點”。

全球人口激增、氣候危機加劇與經濟復蘇放緩等多重壓力給傳統(tǒng)食品生產系統(tǒng)帶來了嚴峻挑戰(zhàn)。在公眾日益關注食物生產系統(tǒng)對地球環(huán)境影響的大背景下，新資源和新技術等新生產系統(tǒng)的探索與應用是保障未來食品安全與健康供給，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關鍵。全球范圍內，生物制造與人工智能（AI）等技術正驅動食品產業(yè)邁向革命性變革。

生物制造未來將達到全球制造業(yè)產出的1/3以上，創(chuàng)造近30萬億美元的價值，推動生物經濟成為繼農業(yè)經濟、工業(yè)經濟、數(shù)字經濟之后的第四次產業(yè)浪潮。人工智能正引領生產全流程的范式重構，推動效率與創(chuàng)新的雙重躍升，其在應用深度和廣度的不斷拓展，深刻影響人類的思維方式和生產模式。二者與食品產業(yè)的深度融合也將重塑全球食品供應格局。

中國食品科學技術學會與國際食品科技聯(lián)盟（IUFoST）共同啟動熱點的研究工作，經國內外權威專家多次研討，形成“聚焦生物制造 擁抱人工智能——全球食品產業(yè)未來發(fā)展熱點”。熱點的發(fā)布，明確了生物制造和人工智能在未來食品產業(yè)發(fā)展中核心應用方向，加速了二者與食品產業(yè)的深度融合，也將為解決食品產業(yè)面臨的全球性挑戰(zhàn)貢獻科技力量。

聚焦生物制造 擁抱人工智能

——全球食品產業(yè)未來發(fā)展熱點

熱點一：推進大宗食品原料與高附加值配料生物制造——全方位、多途徑開發(fā)食物資源

開展替代蛋白、油脂、碳水化合物等大宗食品原料和母乳低聚糖、乳鐵蛋白等高附加值食品配料的生物制造技術研發(fā)，突破非糧生物質高效生物轉化與利用技術、數(shù)字細胞建模與蛋白人工設計、細胞工廠創(chuàng)制與精準發(fā)酵等顛覆性技術。建立涵蓋原料營養(yǎng)等效性評價、規(guī)模化生產成本控制及碳足跡核算的全產業(yè)鏈標準體系。推動生物制造原料從高附加值產品向大宗產品延伸，構建“生物合成-應用轉化”的一體化產業(yè)技術體系。

熱點二：加速傳統(tǒng)發(fā)酵食品行業(yè)升級——實現(xiàn)傳統(tǒng)經驗數(shù)字化、智能化、綠色化革新

針對谷物類、豆類、蔬菜類、乳制品、肉類、水產類、酒類、調味品、茶類等傳統(tǒng)發(fā)酵食品，加速人工智能（AI）與食品生物制造的深度融合，加速開發(fā)數(shù)字化智能發(fā)酵系統(tǒng)，研發(fā)將傳統(tǒng)的人工發(fā)酵經驗與人工智能算法相結合的智能模型，實現(xiàn)非人工柔性化生產。在副產物閉環(huán)利用、低碳能源替代基礎上，推動合成生態(tài)技術和精準發(fā)酵的廣泛應用，驅動傳統(tǒng)發(fā)酵產業(yè)綠色智能化改造，建立基于AI的能耗優(yōu)化與排放控制模型，構建“生產-加工-流通”全環(huán)節(jié)低碳技術體系，達到綠色生產目標。

熱點三：突破食品生物制造關鍵共性技術——驅動產業(yè)提質增效

突破食品生物制造底層技術瓶頸，重點開發(fā)適配大宗食品原料、食品配料、活性成分、功能因子等生產的基因定向改造技術，優(yōu)化AI驅動的代謝網絡動態(tài)建模，建立融合“單細胞測序篩選”與“數(shù)字孿生模擬”的食品成分合成底盤細胞超高通量篩選平臺，加快構建“基因元件-代謝路徑-細胞工廠”三位一體的食品生物制造技術體系，形成“從底盤細胞工程到規(guī)模化生產”的全鏈條技術創(chuàng)新。

熱點四：推動AI智控柔性生產——實現(xiàn)多元化、高效化生產

針對食品加工體系復雜、生產線自適應能力不足等痛點，著力推進AI智控柔性生產，實現(xiàn)食品數(shù)字化設計，構建加工體系動態(tài)仿真模型，精準模擬原料特性與工藝參數(shù)的耦合關系，深度融合多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)，破解傳統(tǒng)生產的剛性瓶頸。借助AI自主決策能力，食品柔性制造系統(tǒng)能自主適應物料、環(huán)境變化，優(yōu)化設備參數(shù)實現(xiàn)多元化共線生產的快速調整與切換。整合用戶數(shù)據(jù)，運用基于深度學習的模式識別技術解析食材形態(tài)，打破傳統(tǒng)規(guī)模化制造的單一局限，從復雜體系模擬到全流程自適應，全方位驅動食品生產走向多元化、個性化和智能化。

熱點五：打造零接觸的未來工廠——開啟食品生產全流程智能閉環(huán)新篇章

鑒于食品加工的獨特生物特性與特定工藝要求，通過集成多模態(tài)感知設備和具身智能技術，構建“感知-決策-執(zhí)行”閉環(huán)控制系統(tǒng)。借助多設備協(xié)同作業(yè)算法模型，實現(xiàn)食品加工全流程的自主決策與自主執(zhí)行，形成“機器人+傳感器+AI算法”智能裝備生態(tài)，有力推動食品產業(yè)邁向全流程無接觸。不僅大幅提升食品生產效率，還顯著增強工藝穩(wěn)定性和食品安全保障能力，為食品工業(yè)的智能化轉型提供核心裝備支撐，加速食品行業(yè)智能化發(fā)展進程。

熱點六：搭建食品風味AI設計平臺——解鎖未來食品風味個性化定制密碼

針對食品產業(yè)的風味研發(fā)痛點，AI正以“智能感官+數(shù)據(jù)驅動”構建全新研發(fā)范式，通過腦電波情緒監(jiān)測、面部表情識別、電子舌/鼻傳感器等多模態(tài)感官采集技術集成微觀感信號，與上萬種風味物質數(shù)據(jù)庫形成映射矩陣，搭建基于人工智能的食品風味智能設計平臺。利用該平臺深入解析食品復雜體系中的風味形成機制，借助生成式AI算法開發(fā)風味分子設計模型，結合深度遷移學習揭示風味物質形成規(guī)律。通過構建消費者味覺偏好圖譜，能夠快速、精準地開發(fā)新型風味食品，滿足消費者對食品風味的個性化需求。

熱點七：建立AI營養(yǎng)健康大模型——實現(xiàn)“營養(yǎng)有數(shù)、健康有據(jù)”

整合國民營養(yǎng)健康調查數(shù)據(jù)、臨床營養(yǎng)指南、食品成分等數(shù)據(jù)庫，基于知識圖譜技術系統(tǒng)梳理食物營養(yǎng)成分、人體代謝特征與健康目標的復雜關系，在此基礎上搭建全生命周期個性化營養(yǎng)健康大模型。通過采集不同生命階段人群基因數(shù)據(jù)、生理指標、飲食習慣等參數(shù)，生成動態(tài)化、可視化的數(shù)字人交互引擎，實現(xiàn)營養(yǎng)健康食品的AI靶向設計與精準創(chuàng)制，建立從健康評估到個性化、智能化膳食方案設計的完整流程，為全生命周期人群提供科學、精準的營養(yǎng)健康指導。

熱點八：構建自養(yǎng)型生物制造系統(tǒng)——重塑用陽光造食糧的新模式

利用微藻等光合細胞工廠與光催化-酶耦聯(lián)體系等人工自養(yǎng)系統(tǒng)，突破異養(yǎng)微生物依賴有機底物的局限性，構建基于CO2-H2O-光能的生物制造平臺。重點攻克自養(yǎng)底盤細胞構建、光能驅動代謝網絡優(yōu)化、細胞工廠高效穩(wěn)定表達等關鍵技術，實現(xiàn)食品功效成分、食品配料和大宗食品原料的低碳制備，踐行“向微生物要蛋白、用陽光造食糧”的綠色制造理念。

熱點九：優(yōu)化生物制造食品質量安全管理體系——實現(xiàn)“從源頭到餐桌”的全程守護

研發(fā)底盤細胞基因組穩(wěn)定性實時監(jiān)測系統(tǒng)，建立覆蓋序列完整性、表達穩(wěn)定性、遺傳漂變風險預測的多維度風險評估方法和預警機制；針對生產過程與質量控制環(huán)節(jié)，構建融合風險因子動態(tài)識別與AI風險預測的一體化智能決策平臺，基于實時采集代謝產物等關鍵數(shù)據(jù)，實現(xiàn)生產菌遺傳穩(wěn)定性等風險預判與自動化控制；建立終產品涵蓋毒性、致敏性及內外源風險因子的系統(tǒng)風險評估體系，保障產品質量安全，構建覆蓋“基因組件設計-生產過程控制-終端產品安全評估”的技術規(guī)范，同步建立和完善“原料準入嚴管控-過程控制數(shù)字化-標準法規(guī)協(xié)同化”的生物制造食品質量安全管理體系。

熱點十：集成食品全鏈智慧安全防控系統(tǒng)——重塑傳統(tǒng)安全管理范式

圍繞食品全產業(yè)鏈安全問題，數(shù)智化防控體系正在重塑傳統(tǒng)監(jiān)管范式，實現(xiàn)從原料檢測到終端風險評估的一站式智能防控。通過搭建跨品類食品全鏈條智能監(jiān)測網絡，整合原料產地環(huán)境數(shù)據(jù)、加工過程參數(shù)及流通儲運環(huán)境信息，構建食品全鏈的風險映射圖譜，實現(xiàn)原料篩選、加工殺菌、終端銷售等任意環(huán)節(jié)風險因子異常波動的實時可視化。原料端結合產業(yè)監(jiān)測與云端檢索數(shù)據(jù)，實現(xiàn)污染物的精準識別。加工端采用代謝組學與深度學習算法，動態(tài)預測污染風險等級。流通端通過數(shù)字孿生技術實時融合產線傳感數(shù)據(jù)，響應實時風險并鎖定污染路徑，推動食品行業(yè)實現(xiàn)從經驗驅動到智數(shù)驅動的安全管控升級。