摘要：
气候变化、世界人口增长、粮食浪费和损失以及新疾病或大流行爆发的风险，是威胁未来粮食可持续性和地球安全的众多挑战的因素，这些挑战迫切需要解决。第四次工业革命（或称工业4.0)，自2015年以来一直势头强劲，是可持续发展的重要驱动力，也是应对全球重大挑战的成功催化剂。本文总结了最相关的食品工业4.0技术，包括数字技术（如人工智能、大数据分析、物联网和区块链）和其他技术进步（如智能传感器、机器人、数字孪生和网络物理系统）。此外，对工业4.0技术革命导致的新食品趋势(如3D打印食品)的见解也将在后期进行讨论。工业4.0技术极大地改变了食品工业，并对环境、经济和人类健康带来了重大影响。尽管上述每一项技术都很重要，但只有同时结合许多技术，才能产生突破性的可持续解决方案。食品工业4.0时代的特点是新的挑战、机遇和趋势，这些趋势重塑了当前食品生产和消费模式的战略及前景，为向工业5.0的发展铺平了道路。
1.介绍
世界面临着健康、人口和营养危机，这些危机需要创新的解决方案和可持续的食品体系。事实上，解决当前的重大挑战，如全球变暖引起的气候变化、污染、生物多样性丧失、森林砍伐、粮食生产、过度捕捞、大量的食物浪费和损失，以及世界人口的快速增长和新疾病或大流行爆发的风险(如Covid-19)，需要一切实际的创新和可持续的解决方案来确保足够的食物。一个两难的境地是，虽然食品工业已经是造成气候变化的主要贡献者之一，但仍需增加食品生产，以满足不断增长的人口对食品的需求。因此，许多食品制造业最近面临着前所未有的压力，要求采用各种可持续发展的技术，创新和满足高效率及性能标准。
第四次工业革命或工业4.0(或是缩写为4IR)已经在许多行业获得了发展势头，包括食品行业。参考SCOPUS数据库，已发表的支持食品工业4.0技术的论文数量，从2015年的仅2篇增加到2021年的50多篇（图1）。在同一时期内，被引用的数量也在急剧增加。这可能是由于人们越来越认识到工业4.0技术和数字解决方案的潜力，有助于食品系统的环境可持续性。此外，持续不断的Covid-19危机大大加快了在整个食品供应链中对数字技术的采用。
图1 出版物(a)和引用量(b) 与食品工业4.0有关搜索
（搜索标准：文章标题，摘要；关键词：第四工业革命，或工业4.0，食品工业，人工智能，大数据，物联网，区块链，机器人，智能传感器，数字孪生，或网络物理系统） 数据来源于2021年12月的Scopus公司
工业4.0采用了先进的物理、数字和生物技术，它包括但不限于人工智能、机器学习、大数据、云计算、物联网、区块链、智能传感器、机器人技术、网络安全，以及数字孪生和网络物理系统。
人工智能(AI)、机器学习(ML)和大数据是工业4.0和许多其他工业生产领域的重要组成部分。ML是人工智能的一个子集，它包括用于在数据中寻找模式以进行分类和预测的算法。人工智能革命已成为工业4.0的主要驱动力之一。这主要是由于它为所有东西的数字化提供了大量的数据，特点是其多样性、速度和体积(大数据的3Vs)。因此，大数据已成为新常态，允许人工智能AI和ML智能以指数级速度增长。大数据分析也与其他新兴的工业4.0组合，如区块链和物联网的密切关联。人们对物联网的兴趣已经发展到，包括一个由设备和其他物理对象通过不同的技术（如传感器和软件）连接到互联网上的网络，从而实现数据的收集和交换。收集到的数据使评估一个给定系统的状态成为可能，然后用于优化该系统的性能。区块链是在工业4.0的发展下出现的另一种数字技术方法，在各个领域都有许多应用。在食品行业领域，区块链技术可用于改善和确保食品价值链体系各个方面的更高性能，如食品安全、食品质量和食品可追溯性。
由于在供应链的各个阶段，如机器人和智能传感器的植入，4IR时代的特点是工业生产过程中高度的自主性智能系统。机器人和自主系统一直在发展成为很有前途的技术，以提高食品供应链的质量、生产力和效率。智能传感器在食品行业中越来越多地用于各种生产设备中，以智能地实时控制、监控和优化多个制造任务，同时提高可追溯性和食品质量。例如，基于光谱学的光学传感器已被越来越多地应用于检测电磁辐射频率的变化，以监测食品质量、真实性或食品加工。
近年来，数字孪生和网络物理系统(CPS)作为工业4.0的重要数字元素越来越受欢迎。数字孪生是一种创新的模拟技术，将计算机模拟纳入实际操作。例如，这种新兴技术可用于延长货架期和减少食品损失，预测未来食品的质量和安全，并改进产品及工艺的设计和控制。CPS指的是计算和物理过程的集成，尽管根据应用领域在文献中可以找到许多其他定义。CPS仍被认为是工业4.0基础的一部分，甚至在一些出版物中被认为是工业4.0的同义词。
目前关于食品工业4.0的综述论文是有限的，尽管最近的一些文献在食品系统的不同点上讨论了这一广泛的主题。例如，Jambrak等人（2021年）回顾了一些工业4.0平台（如人工智能、大数据和智能传感器），主要将重点放在非热食品加工技术上。查普曼等人也对食品工业中的特定4IR技术进行了简短的概述，建议物联网和智能数字技术作为水果和蔬菜在采后供应链中减少损失的工具。在另一篇综述论文中，将区块链技术作为提高食品可追溯性和消费信任的一种很有前途的解决方案，以减少整个食品供应链上的食物浪费和损失。
本文将重点回顾最相关的食品工业4.0技术和相关的数字转型。这些技术包括人工智能、ML和大数据分析、云计算、物联网、区块链、智能传感器和机器人技术、数字孪生及CPS等。虽然本文中讨论的大多数主题之前都有了更详细的回顾，本文旨在提高人们广泛考虑新兴技术重要性的意识。解决工业4.0的一个重要原则，即先进科学各个领域之间的融合，特别是物理、生物和数字学科。
2.工业革命的历史概况
工业革命是一个历史演进（图2），其特点是在工业生产中出现了开创性的进步，这主要与技术进步有关。因此，生活方式和日常活动都受到了影响。每一场工业革命的开始和结束的日期都有争议，因为它们所涉及的活动多样性，以及不同国家的工业发展不均衡。
图2 过去和当前工业革命的演进示意图
第一次工业革命（18-19世纪早期）的特点，是第一次利用蒸汽机动力机械的发明和升级来强化生产效率。这些工厂被组织起来，是为了容纳更多的工人和机器，并在更短的时间内生产更多的产品。在此期间，纺织、煤炭、钢铁以及化工行业不断增强，同时一些食品从家庭作坊转向工厂制造业。
第二次工业革命（19-20世纪初）机械化的发展，源于第一次工业革命时期生产力的加强和扩张。在此期间，机床行业得到了巩固，内燃机得到了发展，促进了交通运输的根本进步和汽车工业的诞生。在工业层面上，输送机的使用加速了生产过程，从而提高了效率和工业能力。随着这些技术的进步，新材料（如合金、轻金属和合成塑料）的研究和创新也得到了发展。此外，电力受到了更多的关注，并取代了蒸汽动力机器用于工业活动，使大规模生产得以实现。
第三次工业革命（也被称为数字革命，从20世纪下半叶到21世纪初）包括从模拟电子系统到数字电子系统的过渡。计算机和互联网是重大的技术进步，它加速了通信，促进了世界各地的连接。此外，生产也通过使用电子系统实现了自动化。在此期间，核能的开发和使用变得越来越重要，以满足工业、公众和家庭消费者日益增长的需求。
当前的4IR或工业4.0（21世纪早期）以高科技的发展为标志，主要是基于互联网、完全自动化和与数字技术的集成。这场正在进行的革命结合了物理、数字和生物科学，并实时创建所有行业利益相关方之间的沟通和连接。大规模生产的自动化正在进行优化，包括定制和个性化需求。工业4.0发展的主要技术是大数据、ML、人工智能、智能传感器、区块链、网络安全、物联网、机器人、数字孪生和CPS等。这些先进的数字技术和其他新兴技术提高了食品行业的生产和运营效率，但也导致了食品供应链的一些中断，并对环境可持续性产生了负面影响。
从食品工业的角度来看，最相关的工业4.0技术将在下面的章节中进行更详细的讨论。但是，需要强调的是，这些工业4.0元素在文献中可能会有不同的引用，这主要是由于它们在不同领域的应用。例如，一些作者声称，物联网和信息、通信技术(ICT)是农业领域工业4.0的支柱。其他则将数字化包括区块链、物联网、大数据和人工智能作为农业食品供应链管理的行业4.0助推器。机器人和自动化、网络安全、云计算、3D打印、虚拟和增强现实已经被列入上述数字技术，认为它们对食品物流的可持续发展非常重要。而与数字化、机器人技术、物联网和云计算相关的连通性则被视为智能食品加工工业4.0的核心。另一个令人困惑的问题是文献中对这些新兴技术的不同定义、符号和术语；例如，它们在一些参考文献中可能被称为破坏性技术。因此，对工业4.0及其授权技术的一致性定义尚未出现。
3.第四次工业革命的技术
从食品的角度来看，主要的工业4.0技术将在下面的章节中进行更详细的讨论。
3.1. 大数据、ML、人工智能和云计算
大数据最初与三个V相关：体积（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variousness），即不同类型的非结构化数据，创造了传统软件无法处理的卷。后来，更多的V被添加到定义中：真实性和价值（Value），指的是真实性和可用性，已经变得比大小和速度更加必要。因此，大数据能够以新的和有效的方式解决商业和社会问题，并且彻底改变了许多领域，如电信、交通和金融。即便如此，在许多领域，大数据的炒作已经转向了关注数据质量，因为人们意识到数据的价值在于它的见解，而不是它的大小。
ML是一组方法和算法，用于寻找数据中的模式，并进行预测或分类。原则上，ML涵盖了所有使用数据来适应一个模型的过程，其范围从经典的统计方法，如普通偏最小二乘回归法（LSR），通过化学测量方法，如偏最小二乘法（PLS），到更现代和数据密集的方法，如支持向量机（SVM）、随机森林算法（RF）、K近邻法（KNN）和人工神经网络(ANN)。深度学习在ML领域一直很重要。深度学习由具有学习能力强为特征的多层神经网络组成，使得从复杂数据中预测特性成为可能，而不需要手动提取数据的特点。食品工业中大多数成功的深度学习应用都涉及到图像分析，但最近的研究也表明，深度学习能免除对光谱数据的预处理。
人工智能系统可以通过感知、理解、扮演、学习和解释来模仿人类的智能。工业人工智能是一种虚的或狭隘的人工智能应用，它可以执行明确定义和专门的任务；另一方面，强大的人工智能则使机器更接近于人类的智能。后者仍然只是人工智能开发的一个目标，目前还不存在。工业人工智能通常基于一个或多个传感器和外部数据流，并结合ML算法，以及逻辑或因果约束。人工智能将数据和预测转换为行动和说明，产生了诸如决策支持、异常检测、自动过程调整和根本原因分析等解决方案。
云计算（或云）及其扩展（例如，雾计算和边缘计算）是新的数字基础设施系统，用于在多个服务器上存储数据。云计算已经成为工业4.0中的一个重要元素，因为对管理需要，人们从各种网络平台中获得大量数据的需求不断增加。这些系统有许多优点，包括易于共享、实时访问信息和成本低，因为只有一家托管公司负责存储和管理数据。主机公司还可以提供其他服务，如基于云的应用程序，这些服务在许多领域越来越流行。例如，云计算被用来最小化整个牛肉供应链的碳足迹。然而，云计算的特点是集中计算和数据存储，这导致了一些挑战，例如高延迟和与各种新型网络技术的不一致。最近，出现了其他网络计算模式，如“雾和边缘计算”，以克服使用云计算时遇到的限制。云计算是基于使用本地网络（而不是使用云计算的核心网络），并使计算、通信和存储更接近最终用户。边缘计算类似于雾计算，允许由智能设备或传感器生成的数据使用设备本身或设备附近的计算机进行处理。然而，随着云/雾边缘平台的快速发展和应用，人们对安全和隐私问题越来越感关注。
图3。沿食品价值链上的数据来源和信息流的概述。改编自《卡米拉里斯》、《字体》和《普拉纳菲塔-Boldυ》
3.1.1. 食物价值链中的数据类型
食物链中的大多数数据驱动应用都集中在仪器生成的数据上，但利用文本和事务性数据等新数据流的解决方案也在开发中。图3显示了沿食品价值链上的数据源和数据驱动解决方案的广泛概述。大多数已经实现的解决方案都利用了本地或内部数据，即在应用程序附近生成的数据。其他的解决方案则依赖于整个价值链中不同类型的数据源的组合。由于与数字基础设施、数据安全和数据所有权相关的各种问题，这类解决方案仍处于起步阶段。
3.1.2. 利用数据和人工智能解决了食品领域的挑战
精确农业：与ML结合的巨大数据集已经在育种和遗传学中使用了几十年。即便如此，现代生物技术（如基因组学、转录组学、代谢组学和蛋白质组学）结合智能传感器，对所选生物体的许多成员进行广泛的表型分析，使植物和动物能够更有效和有针对性的育种。数据驱动的解决方案还可以解决农业方面的许多操作挑战。例如，提高产量、决定最佳收获时间、高效的喂养/施肥、改善健康和福利，以及加强环境管理。
食品加工：食品加工在许多方面类似于化学和制药加工，相同的技术经常在这些行业中使用。工艺流程分析技术(PAT)、先进过程控制(APC)、模型预测控制(MPC)和统计过程控制(SPC)都是旨在监控高价值属性的概念，以提高效率、减少浪费和确保产品质量。ML和AI已经成为所有这些控制概念的重要组成部分，食品工业的一些分支已经报告了成功的范例。除了优化工艺和产品外，类似的方法还可以监控加工设备，并催生了预测性维护等概念。
创新和产品开发：持续的新产品开发是为了激发食品行业的竞争力。最近的研究表明，人工智能可以降低研发成本，提高新产品的成功率。此外，一些研究报告称，社交媒体和在线社区的文本挖掘可以用来自动识别消费者需求和新产品创意。此外，一些研究已经通过优化可预测的质量属性，如感官特性、营养和保质期，自动完成了配方和工艺条件的生成。后一种方法受益于使用混合建模，即ML和机械模型的组合。优化框架原则上可以考虑到可持续性、供应和政治信仰等多方因素。
食品安全：食品欺诈和真实性是一个挑战，数据、ML和人工智能可以发挥重要作用，通过使用分析数据(如DNA和光谱学)发现欺诈，以及通过监控贸易流数据和分析媒体报告中的文章来开展早期预警。同样，食源性疾病暴发的来源跟踪，可以通过将高通量基因组数据与来自互联网的文献，如新闻文章、社交媒体或评论网站，以及地理空间和社会环境信息相结合来完成。
零售和市场营销：消费者在零售商和网上留下了他们的态度、习惯和经历的数字痕迹，包括由智能手机捕获的位置数据。零售商通常收集和分析这些信息，例如会员卡和在线杂货数据，用于个人客户分析，这些数据可以预测购买行为，也可以用于创建个性化交易和优惠。销售预测可以帮助零售商进行库存管理（短期预测）和业务发展（长期预测）。最近的调查表明，ML技术可以通过将公司数据与来自外部来源的数据相结合来改进这种预测。
图4 智能光谱传感器的时间线发展及其应用领域
图5 光谱技术在监测蛋白质酶解主要步骤中的应用 经《施普林格自然》杂志许可转载
3.2. 智能传感器和机器人技术
要实现工业4.0的全面承诺，就需要对整个食品供应链进行实时监控和测量。这反过来又需要传感器，这些传感器能够通过在连续生产期间测量关键参数来监控供应链。传感器无处不在，特别是随着纳米生物技术、纳米传感器和生物传感器的最新进展。它们已被用于开发许多领域的各种应用，如环境、医疗、农业和食品工业部门。其他行业4.0技术（如大数据和数字孪生）的创新使数字传感技术得以成长和蓬勃发展，提供了更高水平的智能和通信能力。智能传感器已经出现在整个食品价值链上，从农场到餐桌各种光学光谱和非光谱传感器可用于监测和收集沿着食品供应链的多源数据。
3.2.1. 基于光谱指纹的传感器
智能传感器，包括基于光谱学的光学传感器，是工业4.0的主要特性之一。光谱指纹技术，作为食品工业4.0的一部分（图4），已经从传统的实验室仪器发展到智能工厂中使用的小型化和自动化传感器。工业4.0技术的最新进步开创了便携、经济和易于使用的小型化光谱学设备和传感器平台。这些传感器的应用已经增加，其中包括对食品安全、成分、营养质量、食品可追溯性、监测加工和过程可持续性的控制（图4）。
图4 智能光谱传感器的时间线发展及其应用领域
基于光谱学的传感器一个有前景的应用领域，是用酶蛋白水解来控制和优化各种加工步骤（图5），以从多个动物副产品中获得高价值的产品。这些材料的高变异性和实时表征反应仍然是最具挑战性的任务。一些研究表明，可以利用基于红外、荧光或拉曼光谱的智能传感器来确定原材料的成分（如蛋白质、脂肪和灰分含量），优化加工参数（包括反应速率、酶浓度、时间和温度等），并确定最终产品的特征（如氨基酸组成和分子量分布）。因此，可以根据原料特性（不可控变量）和应用的加工参数（可控过程变量）来预测一些质量参数，如蛋白质水解物的感官特性。
图5 光谱技术在监测蛋白质酶解主要步骤中的应用 经《施普林格自然》杂志许可转载
食品真实性和食品可追溯性是可以用数字化和智能传感器解决的。光谱传感器可以提供食品的真实指纹图谱，可用于鉴定食品材料成分。在实验室或小型化配置中的不同光谱传感器（如荧光、红外或拉曼），结合化学计量工具，已被用于鉴定食品。最近，秦等人（2020年）使用多模式高光谱成像技术来验证鱼片的新鲜度（新鲜与冷冻解冻产品）和种类（即六种不同的鱼类，包括红鲷鱼、朱砂鲷鱼、马拉巴鲷鱼、夏季比目鱼、白鲈鱼和罗非鱼）。在用不同的数据集测试了24个ML分类器后，研究人员发现，在可见光和近红外区域的反射光谱技术具有最好的性能，可开发一种用于实时鉴别的低成本点光谱设备。
3.2.2. 非光谱学上的智能传感器
食品工业将需要更多的传感器、多传感器、生物传感器，以及可远程和实时操控的自主系统，以提高生产力和效率，并提供对每个食品生产阶段的完整监测。除了上述光学传感器外，许多电化学智能传感器已被开发用于食品安全和质量应用。智能传感器可用于过程控制，在食品加工过程中在线插入，或在过程结束时插入，以确保食品质量，并保护消费者免受食品损坏/腐败的困扰，例如，为食品包装行业开发的传感器。这些传感器可以是条形码、薄膜或标签等形式智能集成到“智能”包装材料中，提供有关时间和温度、湿度、氧水平、pH、化学成分或微生物污染变化的信息。
纳米技术的最新进展已经在食品技术和工业的许多领域得到了新的应用。食品传感器技术也受益于这些机遇（例如，可以获得低成本、可靠和高灵敏度的纳米复合材料）。因此，功能优异的微纳米器件正被用于替代传统生物传感器。西摩等人（2021年）报道了一个使用纳米电化学传感器进行此类应用的例子。通过开发适用于农药和亚硝酸盐检测的多用途电化学装置，建立了为智慧农业提供发展服务的传感平台。最终，该系统与一部智能手机建立了接口，以允许进行数据检查和处理。Ge等人（2022年）开发了一种便携式无线智能纳米传感器，用于检测肉制品中的特布他林（瘦肉精）。
最近，人们的注意力都集中在基于智能手机的智能传感器上，最近与农业/工业4.0相关的文献中有很大一部分集中在它们的开发上。使用关键词：智能手机、传感器和食物对Scopus数据库（2021年10月完成）进行了简要搜索，发现此类出版物的数量有所增加（图6）。事实上，自2019年以来，与这些关键词相关的出版物数量增加了一倍，大多数研究集中在工程、计算机科学、化学、物理/天文学，在较小程度上是医学、生物化学、材料科学、化学工程和农业生物科学（图6）。人们对基于智能手机的装置的日益关注与几个因素有关；其中，他们的相机实现了高水平的性能、广泛的可用性和便携性。此外，这些设备与物联网和数据分析相关，没有这些，数据收集就不会有效。然而，从化学的角度来看，这些装置必须要得到充分的验证，并准确地估算它们的重复性是很重要的，特别是当它们被用于分析复合矩阵时。
图6 Scopus搜索关键词的结果：“智能手机”、“传感器”和“食物”
(a)2010-2020年期间已发布的文献数，(b)应用科学领域的分布
已经有几种基于智能手机的生物传感器，被提出用于食品和饮料质量控制的各种应用。这些传感平台大多都集中在病原体和毒素的检测上。例如：Sidhu等人的研究，他们开发了一种智能设备，在水培灌溉的水中实时测定李斯特菌。卡拉泰利等人（2021年）展示了一种纸质传感器检测肉毒杆菌神经毒素的适用性，并开发了类似的传感器来检测细菌种类，例如沙门氏菌、大肠杆菌、葡萄球菌和其他细菌种类，以及食品中的真菌和它们的代谢物。除了检测细菌和毒素，还开发了几种智能传感装置用于检测有害物质，如食品基质中的药物和杀虫剂，都具有良好的分析性能。
将传感器与射频识别标签(RFID)进行耦合，为食品质量的实时监测、跟踪、控制和早期预警提供了机会。RFID是一种通过网络转频器自动识别物体、动物和人的技术。例如，研究开发了一种没有电池和数字传感器标签的射频识别技术，来监测包装食品中氨的含量。利用电容和电阻的变化来评估传感元件的灵敏度。结果表明，直接探测（基于电阻变化）在室温下能够检测到至少3ppm的氨，响应和恢复时间分别为30min和60min。
3.2.3. 自主机器人
食品制造商正在努力满足消费者对安全、健康和可持续食品的各种需求。工业机器人是工业4.0的重要组成部分，可以解决食品工业中的一些挑战，如难以获得适当的劳动力，减少生产时间和成本。然而，食品行业有严格的安全和卫生要求，由于对投资成本以及这项新技术的全部优点缺乏了解，机器人在食品行业的应用仍然有限。此外，食物是天然独特的，有各种形状、大小和颜色，这使得机器人在这些生产过程的自动化变得更加困难。机器人在食品工业中最常见的应用是终端过程，如包装和码垛，这里的材料比较统一。
最近，食品工业已经开始迅速适应工业4.0的原则和技术。因此，预计未来几年机器人和自动化技术在这个行业将实现快速增长。各种食品工业领域（例如，食品加工）在生产过程的某些环节使用机器人，特别是在发达国家已经从中受益。例如，挪威肉类工业正变得高度自动化，使用机器人和更先进的自动化设备完成多项任务（如屠宰场和肉类工厂的胴体切割和脱骨）。在初级和二级肉类加工中实施更多的自动化可以提高效率和生产能力，同时降低人工劳动强度和生产成本。
《未完待续》
