综述：利用先进的生物技术和信息技术实现未来食品的智能化制造：综述

《Journal of Future Foods》：Harnessing advanced biotechnology and information technology towards smart manufacture of future foods: a review

　　本文系统综述了生物技术（BT）、信息技术（IT）与食品技术（FT）的融合创新，探讨进化工程与合成生物学在提升微生物生产效率及可持续食品制造中的应用，以及人工智能在食品风味优化与精准营养设计中的突破，提出BT-IT-FT协同将重塑未来食品制造范式。

　　随着全球人口的迅速增长和消费者对高质量营养及感官享受的不断追求，食品工业正朝着更健康、更高效、更可持续和更具个性化的方向发展。这一转变在食品生产系统中受到先进生物技术（BT）与信息技术（IT）融合的推动。本综述探讨了塑造未来食品系统的关键技术，强调了两项生物技术前沿和两项由人工智能驱动的领域。具体而言，进化工程通过增强微生物的抗逆性和生产效率，提高了可持续食品生产的能力；而合成生物学则扩展了食品来源的多样性，并支持个性化食品成分的设计。与此同时，人工智能在食品风味创新和精准营养方面发挥着关键作用，通过对分子结构、风味组学和消费者偏好的综合分析，实现对食品风味的深度挖掘。此外，对肠道微生物群的深入研究，结合组学技术和可穿戴生物传感器的发展，为精准营养提供了可行的解决方案。总的来说，生物技术、信息技术和食品技术（FT）的三重融合，正在重塑未来食品制造的范式。

当前，全球人口预计将在2080年代中期达到约103亿的峰值，从2024年的82亿增长而来。这种人口增长趋势对食品供应提出了更高要求，同时也对环境造成了更大的压力。食品工业面临的挑战包括如何生产高产、高效和可持续的食品，以满足日益增长的需求。此外，饮食相关疾病的发生率也在上升，这进一步凸显了对营养和食品安全的关注。在这样的背景下，精准营养（PN）概念应运而生。PN是一种新兴的学科，通过个体或群体的个人信息定制营养建议，比传统的营养指南更加精准。随着新技术的发展，精准营养的实施变得更加可行，例如通过数据驱动的膳食干预和烹饪方法选择，为消费者提供更个性化的营养方案。

在生物技术领域，进化工程（ALE）和合成生物学是推动可持续食品生产的关键技术。ALE通过诱导自发突变，而不依赖预先的基因知识，加速微生物的进化过程，从而提高其对特定环境的适应能力。例如，研究显示通过ALE，可以提高微生物对目标化合物的耐受性，如对乳酸菌的耐热性和对酵母菌的耐盐性。同时，ALE还能增强发酵性能，如提高发酵效率和降低有害物质的产生。这种技术结合代谢工程，能够优化微生物的生产能力和资源利用效率，从而在食品工业中实现高效和可持续的生产。此外，合成生物学通过设计和构建新的生物分子组件、通路和网络，扩展了微生物合成食品成分的能力。例如，通过合成生物学，可以开发出合成肉类、合成牛奶和合成淀粉等新型食品。这些技术不仅有助于解决食品资源短缺和碳排放问题，还为未来的食品生产提供了更加环保和高效的解决方案。

在信息技术方面，人工智能（AI）和机器学习（ML）正成为推动食品制造智能化的重要工具。ML能够分析复杂和高维度的数据集，揭示隐藏的模式，并支持数据驱动的决策。目前，ML模型已被广泛应用于食品风味分类、食品掺假检测、食品质量控制和安全评估，尤其是在风味分析方面表现突出。随着AI技术的不断发展，其在食品工业中的应用范围也在扩大，例如通过深度学习模型设计新的风味分子，或利用ML算法预测消费者的偏好。这些技术不仅提高了食品风味的创新性，还为个性化食品的开发提供了科学依据。

此外，信息技术还推动了食品制造过程的智能化和自动化。物联网（IoT）技术通过连接各种设备和传感器，实现对食品生产过程的实时监控和远程控制。例如，在发酵过程中，IoT可以用于监测温度、湿度、pH值等关键参数，从而优化生产条件。数字孪生技术则通过构建虚拟模型，实现对食品生产过程的预测和优化，提高制造效率和产品质量。区块链技术则为食品供应链提供了更高的透明度和可追溯性，确保食品安全和消费者信任。这些技术的结合，使得食品制造过程更加智能和高效，同时也为食品行业的可持续发展提供了新的思路。

尽管这些技术在食品工业中展现出巨大的潜力，但仍然面临一些挑战。例如，在生物技术方面，实验室规模的成功往往难以直接推广到工业生产，这主要受到代谢负担和遗传不稳定性的影响。代谢负担指的是细胞资源被分配到工程化通路的比例，可能限制细胞的生长和生产效率。而遗传不稳定性则可能导致工程化菌株在长时间或高密度发酵过程中出现变异，影响其性能和稳定性。为了解决这些问题，科学家们正在探索更高效的发酵策略，如分阶段发酵和动态调控，以及通过染色体整合和合成依赖性等手段提高遗传稳定性。

在信息技术方面，数据质量和传感器的准确性和稳定性是实现工业智能化的关键。当前，食品风味研究和消费者行为分析的数据仍然有限，且存在碎片化和不一致的问题，这限制了AI模型的可靠性和可迁移性。此外，传感器在高温、高压或潮湿环境中容易受到干扰，导致数据失真和测量精度下降。因此，未来的研究需要在传感器涂层和材料的工程化方面进行创新，同时结合更稳定的通信网络和定期校准机制，以确保数据的准确性和可靠性。

从经济角度来看，虽然一些合成生物学产品已经进入市场，如Impossible Foods的植物肉和Calyxt的高油酸大豆油（Calyno），但其成本仍然较高，限制了其在大众市场中的普及。因此，未来需要进一步优化生产流程，提高菌株的生产效率，并改进下游处理技术，以降低生产成本和零售价格。此外，随着可穿戴生物传感器的普及，如连续血糖监测（CGM）设备，其成本问题也需要得到关注。尽管CGM设备在高端市场中展现出潜力，但高昂的费用可能成为低收入群体获取这些技术的障碍。因此，未来需要在降低个人测试和订阅成本方面进行努力，并探索将其纳入公共健康或保险报销体系的可能性，以提高其可及性和接受度。

在伦理和社会接受度方面，合成生物学和人工智能技术的广泛应用也引发了公众的担忧。例如，合成生物学产品仍然受到现有基因改造生物（GMO）法规的限制，缺乏专门的监管框架。此外，AI在设计食品成分和药物时的“黑箱”特性，使得其决策过程难以解释，从而增加了监管的难度。数据隐私问题也是信息技术应用中的重要挑战，尤其是在精准营养和可穿戴设备领域。这些技术涉及消费者的敏感数据，如健康信息、行为模式和微生物组数据，一旦发生数据泄露或被恶意利用，可能带来严重的后果。因此，未来需要建立更完善的法律框架和伦理指南，以确保这些技术的负责任发展。

综上所述，生物技术、信息技术和食品技术的融合为食品工业的未来发展提供了新的方向。通过这些技术的协同作用，食品制造将更加智能化、个性化和可持续化。然而，要实现这一目标，还需要在技术优化、经济可行性、伦理规范和公众接受度等方面进行持续的努力。随着跨学科合作的不断深化，这些技术的结合将为食品行业带来前所未有的机遇，推动食品制造向更加绿色、高效和个性化的方向发展。