【中国食品报网10月27日】制造业由大到强的跃升，正在为食品产业现代化夯实底座。在2026未来食品产业大会同期举办的第十一届江南食品产业论坛“食品检测与智造装备”主题论坛上，与会专家表示，依托无损检测、脉冲电场、AI视觉与荧光成像等技术，食品原料、加工装备、质量检测和生产管理环节正加快数字化重构。面向未来，食品行业的智能化转型既要攻关绿色加工、智能检测等硬核技术装备，也要补齐生产管理、供应链协同的数字化能力，推动食品智造从单点突破转向全链条升级。
智造筑基：数字化重构食品生产底层逻辑
智能制造是驱动食品产业转型升级的核心引擎，而原料、工艺、装备全链条的信息数字化，正是实现食品智能制造的重要前置基础。江苏大学李志华教授表示，依托声、光、电、磁、力等传感信息获取、处理、控制的无损检测技术体系，可以实现原料数字化、过程数字化、装备数字化三层变革，在不损伤检测对象的情况下，实现食品品质、安全信息的全面感知。在原料数字化层面，计算机视觉、高光谱成像、CT扫描、仿生感官等一大批技术走出实验室，实现对食品原料表观特征与内在品质的双重量化表征；加工过程数字化，把传统依赖老师傅经验的工艺，转化为可采集、可建模、可仿真的数学模型，服务白酒发酵、肉制品腌渍及中式烹饪等场景；装备数字化则将感知能力落地工业产线，形成“感知—分析—调控”的闭环智能控制，并在小麦制粉、油脂精炼、米面主食加工等领域产业化应用。
除了检测感知技术迭代，绿色非热加工装备也成为食品智能制造的重要分支。佛山大学学术委员会主任、副校长曾新安介绍，食品基质的化学组成具备独特的电学特性，在外加电压（或电场）作用下，基本化学组成的原子乃至电子和质子会发生强烈的极化效应，从而改变食品分子电偶极矩，对其结构特点、功能特性产生显著影响。“脉冲电场、等离子体等电磁技术可在气体介质中形成高能活性粒子，具有高活性，无残留的特点，可有效灭活微生物并维持果蔬品质。”曾新安表示。
过去，国内电磁加工装备长期被海外产品垄断。曾新安以脉冲电场装备国产化为例指出，国内首条脉冲电场液态食品灭菌-AP无菌包装生产线已在牛奶和果汁等产品上完成生产验证。其中，佛山水牛奶经脉冲电场处理后，热敏蛋白保留率显著提升；采用鲜冷榨结合脉冲电场瞬时杀菌工艺开发“PEF+”果汁系列产品，显著提高了维生素、多酚、风味物质等热敏成分的保留率。
在提取领域，脉冲电场装备的工业化应用同样取得突破。国内首条工业化脉冲电场提取生产线已建成，脉冲电场智能数控技术的关键参数可实现自适应调控，以适应不同物料、不同电导率的工业化生产需求。相关装备已在华诚生物、晨光生物等企业开展应用示范。
检测突围：构建全维度食品安全风险屏障
食品产业高质量发展，安全是底线，而科学高效的检测技术，是守住食品安全底线的重要技术抓手。与会专家表示，面对气候变化带来的新风险、食品加工场景复杂化的新挑战，食品检测正在从单点实验室检测，向着现场快速筛查、梯次防控、全流程在线监测的方向迭代，不断补齐粮食与食品风险防控短板。
受全球气候变化影响，温度、湿度环境改变加剧真菌在粮食上的繁殖产毒。联合国粮农组织数据显示，全球每年25%谷物遭受真菌毒素污染，2%丧失食用价值。江南大学副研究员孙嘉笛指出，行业同时面临多毒素污染、隐蔽型毒素难以检出等多重难题。孙嘉笛介绍，团队解析了温度、水分活度调控产毒真菌生长产毒的分子机理，并基于化学转化、生物转化预测、数据融合和文本挖掘规则，建立隐蔽型毒素预测数据库——MycotoxinDB数据库，专用于粮食中隐蔽型真菌毒素的筛查、鉴定与预测。
为破解真菌毒素行业“检不出、检不快、检不准”的瓶颈，团队还开发出荧光纳米材料、基因工程抗体等一系列新型检测技术，着力解决传统抗体批次不稳定、隐蔽毒素难识别等痛点。在工业化应用层面，孙嘉笛表示，团队创制了玉米加工废水的单细胞蛋白发酵技术，实现玉米淀粉副产物减毒增值，并已在全国多家粮油企业开展应用转化。
在粮食收储、加工和流通过程中，黄曲霉毒素B1具有极强的毒性和致癌性，且在籽粒间、部位间差异可达数百倍，小样本抽检极易漏检。迩言（上海）科技有限公司总经理褚毅宏分享了“AI视觉+荧光成像”检测的创新范式，提出以梯次检测体系适配收储环节大批量筛查需求。
褚毅宏指出，HPLC确证法、LC-MS/MS检测精度高，但仪器设备昂贵、检测周期长，需专业实验人员操作；ELISA胶体金快检仍依赖人工粉碎、提取、净化，单样耗时15—30分钟，均难以适配收储大批量筛查需求。针对这一痛点，褚毅宏介绍，团队基于365nm紫外光激发黄曲霉毒素B1特征荧光，实现籽粒轻压、逐粒双面全扫描，并依靠AI神经网络识别毒素特征荧光。“样品倒入设备一键启动，基层人员无需专业背景即可精准判读。”在此基础上，企业创新搭建“梯次检测”三级漏斗体系：先用AI视觉筛查剔除大部分明确阴性样本，再对可疑样本开展ELISA胶体金快检，最后仅对5%—10%临界样本开展HPLC定量检测。
在食品加工产线端，检测模式正从人工抽检向在线全检变革。日联科技集团副总裁王鹏涛直言：“食品安全监管正从事后抽检转向全过程风险管控。”他指出，传统人工目视检测效率低、漏检风险高，已难以适应全过程风险管控要求。
在这一背景下，王鹏涛提出，行业正在形成X射线、AI视觉、动态称重多源感知融合的技术路线。他进一步介绍，X射线检测可识别金属、玻璃、石子、骨头等多种异物，且不受铝箔复合包装干扰；搭配AI视觉、多光谱感知，可同步识别包装密封性缺陷、印刷瑕疵、内部内容物缺陷；动态称重系统则针对包装欠重超重问题，联动产线形成闭环，自动修正投料参数，减少原料损耗。
谈及食品检测的未来发展趋势，王鹏涛表示，食品检测正从“发现问题”升级为“预防问题”。在多维感知层面，行业正走向多种检测技术融合，打破单一检测手段的局限，全面覆盖各类异物与缺陷。其次，行业的核心驱动力正转向“AI智能决策”，依托深度学习、小样本学习等AI算法赋能，实现从传统“规则检测”向“智能识别”升级。最后，通过构建智能化的质量运营体系，行业将广泛应用SPC分析、趋势预测与工艺优化等方式，实现质量管理数字化。
链上升级：数智贯通生产管理全流程
食品智能制造不只是原料处理、加工装备、质量检测的技术升级，数字化转型同样渗透进工厂内部工艺管控、生产管理、供应链协同等软性环节。与会企业与高校专家认为，AI赋能食品产业，不能只看重硬件技术突破，更要将数字技术与精益管理理念深度融合，打通工厂内部单元、上下游供应链的数据孤岛，实现降本、增效、提质的综合价值。
食品工厂CIP清洗是保障生产卫生的关键工序。长期以来，国内多数工厂采用固定时间的经验式清洗模式，潜藏双重风险：清洗时间不足带来微生物安全隐患，过度清洗则造成水、蒸汽、化学清洗剂大量浪费，同时挤占有效生产时间。针对这一痛点，艺康（中国）投资有限公司食品饮料部高级研发经理季靓介绍，CIP IQ数字化平台可以实现清洗全流程数据记录，拆解各项资源消耗，识别清洗过程参数异常；升级的E智洗模块搭载电学指纹传感器，能同时感知离子型、非离子型、溶解态和悬浮态污垢，根据设备内部真实污垢负载动态判定清洗终点。
在江南大学智能制造学院教授宿磊看来，AI赋能食品企业精益生产与供应链管理，不是替代生产流程，而是让制造从“经验驱动”迈向“数据驱动”。他提出，上游环节可依托AI算法开展原料需求预测，完成供应商分级评估，优化采购计划；仓储端引入AI对生产节拍和库存状态实时监控与预测，保障连续流生产；物流环节依托物联网IoT采集温湿度数据，动态调整运输方案。“基于AI分析结果识别瓶颈和浪费点，再结合5S管理、价值流图（VSM）、看板等精益改善方法，形成数字化精益闭环管理。”宿磊强调。
如今，国内多家食品企业已经落地实践这套数字化管理思路。如燕京啤酒搭建车间级数字化生产管理平台，通过PI过程指标监控、KPI指标根因分析、分级检查与改善等流程，全面掌握工厂运行动态，制定最佳决策并及时控制，提高管理效率；天佑德青稞酒建设供应链控制塔，梳理企业各业务系统流程节点，通过设计预警机制，平台自动将异常信息及时推送辅助中心自主开发的“问题管理系统”，及时采取应对措施。实现问题从“事后发生管理”到“事前纠偏管理”。
本文来源：中国食品报网
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