人工智能在食品微生物检测中的应用与展望

来源：中国食品学报杂志2026年第5期北京时间：

作者：曲天铭，王娉，赵晓美，姬庆龙，陈颖

单位：曲天铭中国质量检验检测科学研究院 北京 100176,王娉中国质量检验检测科学研究院 北京 100176,赵晓美中国质量检验检测科学研究院 北京 100176,姬庆龙中国质量检验检测科学研究院 北京 100176,陈颖中国质量检验检测科学研究院 北京 100176,

摘要：人工智能(AI)技术的突破性发展，为食品微生物检测领域带来了革命性变革。本文综述AI技术在食品微生物检测中的关键技术进展与创新应用，重点概述基于深度学习的显微图像分析、拉曼光谱-机器学习联用检测、宏基因组智能解析及强化学习驱动的培养调控技术等核心技术。这些技术通过特征提取优化和算法迭代创新，显著突破传统检测方法在速度、灵敏度和通量等方面的技术瓶颈，如卷积神经网络(CNN)可将菌落计数效率提升至分钟级，Transformer模型对抗生素抗性基因的预测准确率相较于传统方法可提升至90%以上。然而，AI技术的实际应用仍面临多重制约，比如数据样本的偏差性、算法黑箱效应与可解释性缺失，不同种类食品基质之间的差异，进而形成的泛化性能不足等问题亟待解决，特别是现有深度学习模型与现行监管体系的技术适配度仍需提升。展望未来，智能化的食品微生物检测技术需要与产业需求深度融合，推动AI微生物检测体系向更高效、更可靠的方向发展。构建“技术研发-标准制定-产业应用”三位一体的协同创新体系，重点发展多模态数据融合算法和自适应检测模型，通过建立食品微生物特征数据库和可解释性AI框架，推动检测技术向智能化、标准化方向演进，最终实现从原料溯源到消费终端的全链条食品安全智能监管体系升级。

关键词：人工智能; 食品微生物检测; 食品质量; 食品安全; 机器学习

基金资助：中国博士后科学基金资助项目(2024M763116)；国家市场监督管理总局科技创新人才计划项目(QNBJ202327)；中国质量检验检测科学研究院基本科研业务费项目(2025JK062)