摘要：

　　氣候變化、世界人口增長、糧食浪費和損失以及新疾病或大流行爆發(fā)的風險，是威脅未來糧食可持續(xù)性和地球安全的眾多挑戰(zhàn)的因素，這些挑戰(zhàn)迫切需要解決。第四次工業(yè)革命（或稱工業(yè)4.0)，自2015年以來一直勢頭強勁，是可持續(xù)發(fā)展的重要驅動力，也是應對全球重大挑戰(zhàn)的成功催化劑。本文總結了最相關的食品工業(yè)4.0技術，包括數(shù)字技術（如人工智能、大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈）和其他技術進步（如智能傳感器、機器人、數(shù)字孿生和網(wǎng)絡物理系統(tǒng)）。此外，對工業(yè)4.0技術革命導致的新食品趨勢(如3D打印食品)的見解也將在后期進行討論。工業(yè)4.0技術極大地改變了食品工業(yè)，并對環(huán)境、經(jīng)濟和人類健康帶來了重大影響。盡管上述每一項技術都很重要，但只有同時結合許多技術，才能產(chǎn)生突破性的可持續(xù)解決方案。食品工業(yè)4.0時代的特點是新的挑戰(zhàn)、機遇和趨勢，這些趨勢重塑了當前食品生產(chǎn)和消費模式的戰(zhàn)略及前景，為向工業(yè)5.0的發(fā)展鋪平了道路。

　　1.介紹

　　世界面臨著健康、人口和營養(yǎng)危機，這些危機需要創(chuàng)新的解決方案和可持續(xù)的食品體系。事實上，解決當前的重大挑戰(zhàn)，如全球變暖引起的氣候變化、污染、生物多樣性喪失、森林砍伐、糧食生產(chǎn)、過度捕撈、大量的食物浪費和損失，以及世界人口的快速增長和新疾病或大流行爆發(fā)的風險(如Covid-19)，需要一切實際的創(chuàng)新和可持續(xù)的解決方案來確保足夠的食物。一個兩難的境地是，雖然食品工業(yè)已經(jīng)是造成氣候變化的主要貢獻者之一，但仍需增加食品生產(chǎn)，以滿足不斷增長的人口對食品的需求。因此，許多食品制造業(yè)最近面臨著前所未有的壓力，要求采用各種可持續(xù)發(fā)展的技術，創(chuàng)新和滿足高效率及性能標準。

　　第四次工業(yè)革命或工業(yè)4.0(或是縮寫為4IR)已經(jīng)在許多行業(yè)獲得了發(fā)展勢頭，包括食品行業(yè)。參考SCOPUS數(shù)據(jù)庫，已發(fā)表的支持食品工業(yè)4.0技術的論文數(shù)量，從2015年的僅2篇增加到2021年的50多篇（圖1）。在同一時期內，被引用的數(shù)量也在急劇增加。這可能是由于人們越來越認識到工業(yè)4.0技術和數(shù)字解決方案的潛力，有助于食品系統(tǒng)的環(huán)境可持續(xù)性。此外，持續(xù)不斷的Covid-19危機大大加快了在整個食品供應鏈中對數(shù)字技術的采用。

圖1  出版物(a)和引用量(b) 與食品工業(yè)4.0有關搜索

　?。ㄋ阉鳂藴剩何恼聵祟}，摘要；關鍵詞：第四工業(yè)革命，或工業(yè)4.0，食品工業(yè)，人工智能，大數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)，區(qū)塊鏈，機器人，智能傳感器，數(shù)字孿生，或網(wǎng)絡物理系統(tǒng)） 數(shù)據(jù)來源于2021年12月的Scopus公司

　　工業(yè)4.0采用了先進的物理、數(shù)字和生物技術，它包括但不限于人工智能、機器學習、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、智能傳感器、機器人技術、網(wǎng)絡安全，以及數(shù)字孿生和網(wǎng)絡物理系統(tǒng)。

　　人工智能(AI)、機器學習(ML)和大數(shù)據(jù)是工業(yè)4.0和許多其他工業(yè)生產(chǎn)領域的重要組成部分。ML是人工智能的一個子集，它包括用于在數(shù)據(jù)中尋找模式以進行分類和預測的算法。人工智能革命已成為工業(yè)4.0的主要驅動力之一。這主要是由于它為所有東西的數(shù)字化提供了大量的數(shù)據(jù)，特點是其多樣性、速度和體積(大數(shù)據(jù)的3Vs)。因此，大數(shù)據(jù)已成為新常態(tài)，允許人工智能AI和ML智能以指數(shù)級速度增長。大數(shù)據(jù)分析也與其他新興的工業(yè)4.0組合，如區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)的密切關聯(lián)。人們對物聯(lián)網(wǎng)的興趣已經(jīng)發(fā)展到，包括一個由設備和其他物理對象通過不同的技術（如傳感器和軟件）連接到互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)絡，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的收集和交換。收集到的數(shù)據(jù)使評估一個給定系統(tǒng)的狀態(tài)成為可能，然后用于優(yōu)化該系統(tǒng)的性能。區(qū)塊鏈是在工業(yè)4.0的發(fā)展下出現(xiàn)的另一種數(shù)字技術方法，在各個領域都有許多應用。在食品行業(yè)領域，區(qū)塊鏈技術可用于改善和確保食品價值鏈體系各個方面的更高性能，如食品安全、食品質量和食品可追溯性。

　　由于在供應鏈的各個階段，如機器人和智能傳感器的植入，4IR時代的特點是工業(yè)生產(chǎn)過程中高度的自主性智能系統(tǒng)。機器人和自主系統(tǒng)一直在發(fā)展成為很有前途的技術，以提高食品供應鏈的質量、生產(chǎn)力和效率。智能傳感器在食品行業(yè)中越來越多地用于各種生產(chǎn)設備中，以智能地實時控制、監(jiān)控和優(yōu)化多個制造任務，同時提高可追溯性和食品質量。例如，基于光譜學的光學傳感器已被越來越多地應用于檢測電磁輻射頻率的變化，以監(jiān)測食品質量、真實性或食品加工。

　　近年來，數(shù)字孿生和網(wǎng)絡物理系統(tǒng)(CPS)作為工業(yè)4.0的重要數(shù)字元素越來越受歡迎。數(shù)字孿生是一種創(chuàng)新的模擬技術，將計算機模擬納入實際操作。例如，這種新興技術可用于延長貨架期和減少食品損失，預測未來食品的質量和安全，并改進產(chǎn)品及工藝的設計和控制。CPS指的是計算和物理過程的集成，盡管根據(jù)應用領域在文獻中可以找到許多其他定義。CPS仍被認為是工業(yè)4.0基礎的一部分，甚至在一些出版物中被認為是工業(yè)4.0的同義詞。

　　目前關于食品工業(yè)4.0的綜述論文是有限的，盡管最近的一些文獻在食品系統(tǒng)的不同點上討論了這一廣泛的主題。例如，Jambrak等人（2021年）回顧了一些工業(yè)4.0平臺（如人工智能、大數(shù)據(jù)和智能傳感器），主要將重點放在非熱食品加工技術上。查普曼等人也對食品工業(yè)中的特定4IR技術進行了簡短的概述，建議物聯(lián)網(wǎng)和智能數(shù)字技術作為水果和蔬菜在采后供應鏈中減少損失的工具。在另一篇綜述論文中，將區(qū)塊鏈技術作為提高食品可追溯性和消費信任的一種很有前途的解決方案，以減少整個食品供應鏈上的食物浪費和損失。

　　本文將重點回顧最相關的食品工業(yè)4.0技術和相關的數(shù)字轉型。這些技術包括人工智能、ML和大數(shù)據(jù)分析、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、智能傳感器和機器人技術、數(shù)字孿生及CPS等。雖然本文中討論的大多數(shù)主題之前都有了更詳細的回顧，本文旨在提高人們廣泛考慮新興技術重要性的意識。解決工業(yè)4.0的一個重要原則，即先進科學各個領域之間的融合，特別是物理、生物和數(shù)字學科。

　　2.工業(yè)革命的歷史概況

　　工業(yè)革命是一個歷史演進（圖2），其特點是在工業(yè)生產(chǎn)中出現(xiàn)了開創(chuàng)性的進步，這主要與技術進步有關。因此，生活方式和日?；顒佣际艿搅擞绊?。每一場工業(yè)革命的開始和結束的日期都有爭議，因為它們所涉及的活動多樣性，以及不同國家的工業(yè)發(fā)展不均衡。

　　第一次工業(yè)革命（18-19世紀早期）的特點，是第一次利用蒸汽機動力機械的發(fā)明和升級來強化生產(chǎn)效率。這些工廠被組織起來，是為了容納更多的工人和機器，并在更短的時間內生產(chǎn)更多的產(chǎn)品。在此期間，紡織、煤炭、鋼鐵以及化工行業(yè)不斷增強，同時一些食品從家庭作坊轉向工廠制造業(yè)。

　　第二次工業(yè)革命（19-20世紀初）機械化的發(fā)展，源于第一次工業(yè)革命時期生產(chǎn)力的加強和擴張。在此期間，機床行業(yè)得到了鞏固，內燃機得到了發(fā)展，促進了交通運輸?shù)母具M步和汽車工業(yè)的誕生。在工業(yè)層面上，輸送機的使用加速了生產(chǎn)過程，從而提高了效率和工業(yè)能力。隨著這些技術的進步，新材料（如合金、輕金屬和合成塑料）的研究和創(chuàng)新也得到了發(fā)展。此外，電力受到了更多的關注，并取代了蒸汽動力機器用于工業(yè)活動，使大規(guī)模生產(chǎn)得以實現(xiàn)。

　　第三次工業(yè)革命（也被稱為數(shù)字革命，從20世紀下半葉到21世紀初）包括從模擬電子系統(tǒng)到數(shù)字電子系統(tǒng)的過渡。計算機和互聯(lián)網(wǎng)是重大的技術進步，它加速了通信，促進了世界各地的連接。此外，生產(chǎn)也通過使用電子系統(tǒng)實現(xiàn)了自動化。在此期間，核能的開發(fā)和使用變得越來越重要，以滿足工業(yè)、公眾和家庭消費者日益增長的需求。

　　當前的4IR或工業(yè)4.0（21世紀早期）以高科技的發(fā)展為標志，主要是基于互聯(lián)網(wǎng)、完全自動化和與數(shù)字技術的集成。這場正在進行的革命結合了物理、數(shù)字和生物科學，并實時創(chuàng)建所有行業(yè)利益相關方之間的溝通和連接。大規(guī)模生產(chǎn)的自動化正在進行優(yōu)化，包括定制和個性化需求。工業(yè)4.0發(fā)展的主要技術是大數(shù)據(jù)、ML、人工智能、智能傳感器、區(qū)塊鏈、網(wǎng)絡安全、物聯(lián)網(wǎng)、機器人、數(shù)字孿生和CPS等。這些先進的數(shù)字技術和其他新興技術提高了食品行業(yè)的生產(chǎn)和運營效率，但也導致了食品供應鏈的一些中斷，并對環(huán)境可持續(xù)性產(chǎn)生了負面影響。

　　從食品工業(yè)的角度來看，最相關的工業(yè)4.0技術將在下面的章節(jié)中進行更詳細的討論。但是，需要強調的是，這些工業(yè)4.0元素在文獻中可能會有不同的引用，這主要是由于它們在不同領域的應用。例如，一些作者聲稱，物聯(lián)網(wǎng)和信息、通信技術(ICT)是農業(yè)領域工業(yè)4.0的支柱。其他則將數(shù)字化包括區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能作為農業(yè)食品供應鏈管理的行業(yè)4.0助推器。機器人和自動化、網(wǎng)絡安全、云計算、3D打印、虛擬和增強現(xiàn)實已經(jīng)被列入上述數(shù)字技術，認為它們對食品物流的可持續(xù)發(fā)展非常重要。而與數(shù)字化、機器人技術、物聯(lián)網(wǎng)和云計算相關的連通性則被視為智能食品加工工業(yè)4.0的核心。另一個令人困惑的問題是文獻中對這些新興技術的不同定義、符號和術語；例如，它們在一些參考文獻中可能被稱為破壞性技術。因此，對工業(yè)4.0及其授權技術的一致性定義尚未出現(xiàn)。

　　3.第四次工業(yè)革命的技術

　　從食品的角度來看，主要的工業(yè)4.0技術將在下面的章節(jié)中進行更詳細的討論。

　　3.1. 大數(shù)據(jù)、ML、人工智能和云計算

　　大數(shù)據(jù)最初與三個V相關：體積（Volume）、速度（Velocity）和多樣性（Variousness），即不同類型的非結構化數(shù)據(jù)，創(chuàng)造了傳統(tǒng)軟件無法處理的卷。后來，更多的V被添加到定義中：真實性和價值（Value），指的是真實性和可用性，已經(jīng)變得比大小和速度更加必要。因此，大數(shù)據(jù)能夠以新的和有效的方式解決商業(yè)和社會問題，并且徹底改變了許多領域，如電信、交通和金融。即便如此，在許多領域，大數(shù)據(jù)的炒作已經(jīng)轉向了關注數(shù)據(jù)質量，因為人們意識到數(shù)據(jù)的價值在于它的見解，而不是它的大小。

　　ML是一組方法和算法，用于尋找數(shù)據(jù)中的模式，并進行預測或分類。原則上，ML涵蓋了所有使用數(shù)據(jù)來適應一個模型的過程，其范圍從經(jīng)典的統(tǒng)計方法，如普通偏最小二乘回歸法（LSR），通過化學測量方法，如偏最小二乘法（PLS），到更現(xiàn)代和數(shù)據(jù)密集的方法，如支持向量機（SVM）、隨機森林算法（RF）、K近鄰法（KNN）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)。深度學習在ML領域一直很重要。深度學習由具有學習能力強為特征的多層神經(jīng)網(wǎng)絡組成，使得從復雜數(shù)據(jù)中預測特性成為可能，而不需要手動提取數(shù)據(jù)的特點。食品工業(yè)中大多數(shù)成功的深度學習應用都涉及到圖像分析，但最近的研究也表明，深度學習能免除對光譜數(shù)據(jù)的預處理。

　　人工智能系統(tǒng)可以通過感知、理解、扮演、學習和解釋來模仿人類的智能。工業(yè)人工智能是一種虛的或狹隘的人工智能應用，它可以執(zhí)行明確定義和專門的任務；另一方面，強大的人工智能則使機器更接近于人類的智能。后者仍然只是人工智能開發(fā)的一個目標，目前還不存在。工業(yè)人工智能通?；谝粋€或多個傳感器和外部數(shù)據(jù)流，并結合ML算法，以及邏輯或因果約束。人工智能將數(shù)據(jù)和預測轉換為行動和說明，產(chǎn)生了諸如決策支持、異常檢測、自動過程調整和根本原因分析等解決方案。

　　云計算（或云）及其擴展（例如，霧計算和邊緣計算）是新的數(shù)字基礎設施系統(tǒng)，用于在多個服務器上存儲數(shù)據(jù)。云計算已經(jīng)成為工業(yè)4.0中的一個重要元素，因為對管理需要，人們從各種網(wǎng)絡平臺中獲得大量數(shù)據(jù)的需求不斷增加。這些系統(tǒng)有許多優(yōu)點，包括易于共享、實時訪問信息和成本低，因為只有一家托管公司負責存儲和管理數(shù)據(jù)。主機公司還可以提供其他服務，如基于云的應用程序，這些服務在許多領域越來越流行。例如，云計算被用來最小化整個牛肉供應鏈的碳足跡。然而，云計算的特點是集中計算和數(shù)據(jù)存儲，這導致了一些挑戰(zhàn)，例如高延遲和與各種新型網(wǎng)絡技術的不一致。最近，出現(xiàn)了其他網(wǎng)絡計算模式，如“霧和邊緣計算”，以克服使用云計算時遇到的限制。云計算是基于使用本地網(wǎng)絡（而不是使用云計算的核心網(wǎng)絡），并使計算、通信和存儲更接近最終用戶。邊緣計算類似于霧計算，允許由智能設備或傳感器生成的數(shù)據(jù)使用設備本身或設備附近的計算機進行處理。然而，隨著云/霧邊緣平臺的快速發(fā)展和應用，人們對安全和隱私問題越來越感關注。

圖3。沿食品價值鏈上的數(shù)據(jù)來源和信息流的概述。改編自《卡米拉里斯》、《字體》和《普拉納菲塔-Boldυ》

　　3.1.1. 食物價值鏈中的數(shù)據(jù)類型

　　食物鏈中的大多數(shù)數(shù)據(jù)驅動應用都集中在儀器生成的數(shù)據(jù)上，但利用文本和事務性數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)流的解決方案也在開發(fā)中。圖3顯示了沿食品價值鏈上的數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)驅動解決方案的廣泛概述。大多數(shù)已經(jīng)實現(xiàn)的解決方案都利用了本地或內部數(shù)據(jù)，即在應用程序附近生成的數(shù)據(jù)。其他的解決方案則依賴于整個價值鏈中不同類型的數(shù)據(jù)源的組合。由于與數(shù)字基礎設施、數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)所有權相關的各種問題，這類解決方案仍處于起步階段。

　　3.1.2. 利用數(shù)據(jù)和人工智能解決了食品領域的挑戰(zhàn)

　　精確農業(yè)：與ML結合的巨大數(shù)據(jù)集已經(jīng)在育種和遺傳學中使用了幾十年。即便如此，現(xiàn)代生物技術（如基因組學、轉錄組學、代謝組學和蛋白質組學）結合智能傳感器，對所選生物體的許多成員進行廣泛的表型分析，使植物和動物能夠更有效和有針對性的育種。數(shù)據(jù)驅動的解決方案還可以解決農業(yè)方面的許多操作挑戰(zhàn)。例如，提高產(chǎn)量、決定最佳收獲時間、高效的喂養(yǎng)/施肥、改善健康和福利，以及加強環(huán)境管理。

　　食品加工：食品加工在許多方面類似于化學和制藥加工，相同的技術經(jīng)常在這些行業(yè)中使用。工藝流程分析技術(PAT)、先進過程控制(APC)、模型預測控制(MPC)和統(tǒng)計過程控制(SPC)都是旨在監(jiān)控高價值屬性的概念，以提高效率、減少浪費和確保產(chǎn)品質量。ML和AI已經(jīng)成為所有這些控制概念的重要組成部分，食品工業(yè)的一些分支已經(jīng)報告了成功的范例。除了優(yōu)化工藝和產(chǎn)品外，類似的方法還可以監(jiān)控加工設備，并催生了預測性維護等概念。

　　創(chuàng)新和產(chǎn)品開發(fā)：持續(xù)的新產(chǎn)品開發(fā)是為了激發(fā)食品行業(yè)的競爭力。最近的研究表明，人工智能可以降低研發(fā)成本，提高新產(chǎn)品的成功率。此外，一些研究報告稱，社交媒體和在線社區(qū)的文本挖掘可以用來自動識別消費者需求和新產(chǎn)品創(chuàng)意。此外，一些研究已經(jīng)通過優(yōu)化可預測的質量屬性，如感官特性、營養(yǎng)和保質期，自動完成了配方和工藝條件的生成。后一種方法受益于使用混合建模，即ML和機械模型的組合。優(yōu)化框架原則上可以考慮到可持續(xù)性、供應和政治信仰等多方因素。

　　食品安全：食品欺詐和真實性是一個挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)、ML和人工智能可以發(fā)揮重要作用，通過使用分析數(shù)據(jù)(如DNA和光譜學)發(fā)現(xiàn)欺詐，以及通過監(jiān)控貿易流數(shù)據(jù)和分析媒體報告中的文章來開展早期預警。同樣，食源性疾病暴發(fā)的來源跟蹤，可以通過將高通量基因組數(shù)據(jù)與來自互聯(lián)網(wǎng)的文獻，如新聞文章、社交媒體或評論網(wǎng)站，以及地理空間和社會環(huán)境信息相結合來完成。

　　零售和市場營銷：消費者在零售商和網(wǎng)上留下了他們的態(tài)度、習慣和經(jīng)歷的數(shù)字痕跡，包括由智能手機捕獲的位置數(shù)據(jù)。零售商通常收集和分析這些信息，例如會員卡和在線雜貨數(shù)據(jù)，用于個人客戶分析，這些數(shù)據(jù)可以預測購買行為，也可以用于創(chuàng)建個性化交易和優(yōu)惠。銷售預測可以幫助零售商進行庫存管理（短期預測）和業(yè)務發(fā)展（長期預測）。最近的調查表明，ML技術可以通過將公司數(shù)據(jù)與來自外部來源的數(shù)據(jù)相結合來改進這種預測。

　　《未完待續(xù)》