国家市场监管总局婴配食品重点实验室郭鸰教授、姜毓君教授团队:AI 在奶酪生产中的应用:技术、现状与未来前景综述


国家市场监管总局婴配食品重点实验室郭鸰教授、姜毓君教授团队:AI 在奶酪生产中的应用:技术、现状与未来前景综述

期刊名称:Trends in Food Science&Technology

中科院分区:中科院一区

影响因子:15.4

研究背景与内容

奶酪作为重要的发酵乳制品,其生产过程涉及原料标准化、发酵、凝乳、成熟及包装等多个环节,而pH值、温度、微生物活性等关键参数的控制长期依赖人工经验,难以实现精准调控与批次一致性。近年来,人工智能技术的快速发展为突破上述工艺瓶颈提供了新的技术路径。本文从数据采集与模型构建的技术基础出发,系统梳理了机器学习、深度学习及计算机视觉在奶酪生产全链条中的应用现状。重点阐述了AI在原料乳智能检测、发酵过程实时监控、成熟期动态调控及成品质量评价等关键环节的研究进展,分析了各类方法的技术优势与适用场景。在此基础上,进一步讨论了当前工业部署中面临的数据质量不足、模型可解释性差及环境适应性弱等现实挑战,并展望了脑电感官评价、人机协作与绿色制造的未来发展方向。本文可为奶酪工业的智能化转型升级提供理论参考。

图文摘要

未来挑战和展望

(1)关注模型泛化能力与跨场景迁移适应性

当前多数AI预测模型依赖单一产地、固定工艺条件下的实验室数据训练,面对不同奶源、季节波动及设备差异时性能显著下降。未来需建立跨地域、跨工艺的标准化共享数据集,并探索迁移学习与领域自适应方法,提升模型在复杂工业场景下的鲁棒性与泛化能力,降低重复建模成本。
(2)关注工业级传感器的耐久性与边缘计算部署
奶酪生产环境湿度高、清洗频繁且存在大量蒸汽与酸性介质,现有精密光学传感器与视觉设备难以长期稳定运行。未来应研发符合食品级卫生标准的耐腐蚀、自清洁传感硬件,同时开发适配边缘设备的轻量化AI模型,实现产线端的实时低延迟监测与控制。
(3)关注模型可解释性与工艺信任机制的构建
深度学习模型的黑箱特性阻碍了工艺人员对AI决策的理解与采纳,尤其涉及发酵调控与成熟判定等关键工序。未来需发展灰盒建模策略,将发酵动力学机理与神经网络融合,并结合SHAP等可解释工具可视化关键影响因子,建立透明可信的人机协同决策体系。
(4)关注中小型企业的低成本技术适配路径
高光谱成像、AI核磁共振等高端检测手段成本高昂,难以向中小型奶酪工坊推广。未来应探索基于低成本RGB相机与近红外便携设备的多模态融合方案,开发开源轻量级算法框架,降低技术部署门槛,推动AI技术在全行业的普惠应用。
(5)关注AI赋能的绿色低碳与全链溯源体系构建奶酪生产中乳清处理、能源调度及冷链运输环节碳排放问题突出,现有管理方式粗放。未来应将AI预测模型与区块链溯源、智能包装技术深度耦合,实现能源需求的动态优化与碳足迹精准追踪,构建覆盖“牧场到餐桌”的透明化可持续生产闭环。

原文链接

https://doi.org/10.1016/j.tifs.2026.105721

郭鸰,东北农业大学食品学院教授,博士生导师,乳品科学教育部重点实验副主任,中国乳制品工业协会第七届理事会副监事长、第二届乳制品深加工专业委员会副主任委员。长期从事乳粉品质提升与功能研究、乳制品营养与安全,重点围绕婴幼儿配方乳粉加工与品质控制、肠道菌群及共代谢干预、乳制品中致病菌生物防控等方向开展研究。主持和参与国家自然科学基金重点项目、黑龙江省重点研发计划、学科协同创新项目等多项科研课题。发表科研论文110余篇,其中以第一作者/通讯作者发表SCI论文40余篇;主编国家级教材3部,出版专著2部;申请专利13项(其中发明10项、实用新型3项),已授权5项。获中国乳制品工业协会技术进步奖一等奖、河南省第五届自然科学学术奖二等奖等奖励。

     姜毓君,二级教授、博士生导师,东北农业大学副校长、国家市场监管总局婴配食品重点实验室主任、乳品科学教育部重点实验室主任。国家乳业工程技术研究中心主任、国家乳业技术创新中心乳品安全与品质研究中心主任、中国营养保健食品协会副会长。入选长江学者特聘教授、国家“万人计划”领军人才。荣获全国食品安全工作先进个人、中国食品科技学会科技创新奖——突出贡献奖。担任国务院食品安全委员会专家委员会委员、中国乳制品工业协会副理事长等。

主要从事乳制品、婴幼儿配方食品和特医食品等特殊食品和功能食品研究,先后承担国家和省部级课题20余项。获得省科技进步二等奖2项,中国和美国专利22件,主编或共同出版专著教材8部。以第一作者或通讯作者发表学术论文200余篇,其中多篇被选为本领域TOP期刊封面文章或高被引论文;牵头和参与多项国家食品安全法规标准和技术规范的制修订工作。

图片及文章来源:详见原文链接

撰稿:徐诺、宋祝安

编辑:宋祝安、王晓宇

责编:张现龙

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