利用人工智能分析复杂的化学组合，为食品制造中开发新型风味铺平道路：综述

《Food Chemistry Advances》：Harnessing Artificial Intelligence for the Analysis of Complex Chemical Combinations, Paving the Way for Novel Flavors in Food Manufacturing: A Comprehensive Review

　　人工智能在风味开发中的应用正重塑食品工业，通过机器学习分析化学相互作用、预测消费者偏好并生成创新风味。传统方法受限于主观性和可扩展性，而AI通过数据驱动提升效率和精准度。研究显示深度学习处理感官数据、OAVs和电子鼻建模成效显著，工业案例验证其价值。挑战包括模型可解释性、数据偏差和监管接受，未来需加强跨学科合作与文化包容性数据构建，整合感官神经科学推动食品设计创新。

　　

摘要

将人工智能（AI）整合到风味开发中，通过提高精度、效率和创新能力，正在重塑食品行业。本文综述了AI驱动的风味创造方面的最新进展，涵盖了从化学分析到感官优化以及市场定位的各个环节。传统的风味开发方法主要基于经验知识和感官评估，但越来越受到主观性、可扩展性和重复性方面的限制。AI通过运用机器学习算法来分析复杂的化学相互作用、预测消费者偏好并生成新的风味特征，从而克服了这些限制。我们通过对ScienceDirect、PubMed、Web of Science和Scopus（2015–2025年）上的大量文献进行搜索，筛选出了具有相关性的实证研究、综述文章和工业案例报告。综合分析显示了主要趋势，包括深度学习在处理非结构化感官数据中的应用、气味活性值（OAVs）和电子鼻在定量嗅觉建模中的使用，以及这些技术在产品创新中的成功应用。同时，我们也深入讨论了模型可解释性、数据偏差和监管接受度等方面存在的问题。未来的发展方向强调需要建立更具文化包容性的数据集、促进跨学科合作，并整合感官神经科学的研究成果。本文突显了AI作为风味科学中的战略工具的变革潜力，它能够将分子数据、人类感知和消费者需求联系起来，推动下一代食品设计的发展。