廖小軍，教授，博士，博士生導師，主要從事果蔬加工和食品非熱加工理論與技術研究。

未來食品內涵深遠、外延廣闊，不但涵蓋食物的生產、收獲、貯藏、加工、包裝、分銷、消費等各個環節的理論與技術，而且與農業系統、生態資源、地球環境、動物福利、人類精神文明等密不可分。中國農業大學食品科學與營養工程學院廖小軍，趙婧，饒雷，吳曉蒙，季俊夫，中國農業科學院農業質量標準與檢測技術研究所徐貞貞梳理了人類面臨的食物供給不足、食物損失浪費嚴重、營養健康需求迫切等問題。分析和展望了未來食品熱點研究領域和發展趨勢：以無土栽培、單細胞培養、生物催化等為基礎的植物工廠、細胞工廠、化學合成等新型食物生產方式成為傳統食物生產系統的有力補充，加之對食物新資源的挖掘和利用，實現可持續的食物供給；通過完善食物收儲運和數字化供應鏈體系，建立基于原料和產品的合理加工方式，開發食品新型綠色加工與智能包裝技術，最大限度地減少食物損失；采用擠壓剪切、3D打印、納米組裝等工程化食品加工技術和智慧型工業化餐飲模式，融合大數據和感知交互的個性化設計，制造滿足消費者精準需求的未來食品。總結了未來食品的新理念、新資源、新技術，以期為未來食品產業的健康和可持續發展提供一些科學的參考。

近年來，未來食品成為農業科學與食品科學界的熱議話題和研究熱點，通過 “future food”關鍵詞在Web of Science 數據庫搜索，近5年(2017—2021年)討論未來食品的文章比2002—2006年增長了3倍多。2019年，美國馬薩諸塞大學食品系杰出教授David Julian McClements出版了Future Foods一書，以科普的口吻講述了現代科學如何改變我們的飲食方式。2021年，我國食品領域知名學者陳堅院士和劉元法教授主編了《未來食品科學與技術》一書，總結了食品科學技術的最新進展，預測了未來食品科學技術的發展趨勢。2019年，學術界著名出版商Elsevier創辦了國際上第一本Future Foods期刊，將如何通過發展新技術和開辟新資源來提高食品生產系統的可持續性，以應對全球氣候變化和人口增多的挑戰作為期刊宗旨[1]。2020年，北京食品科學研究院與Elsevier合作創辦了Journal of Future Foods期刊，聚焦食品領域的顛覆性技術[2]。除此之外，國內外相關學術刊物也相繼出版特刊專欄，關注未來食品熱點問題和研究成果。本研究擬從未來食品面臨的挑戰入手，梳理和分析未來食品熱點研究領域和發展趨勢，從如何獲取更多的食物、如何減少食物的損失浪費、如何滿足人類對食品營養健康美味和個性化的需求3個方面介紹食品科學技術的前沿成果和發展方向，旨在為未來食品產業科技創新和轉型升級提供一些參考。

食物供給不足、損失浪費嚴重、人類營養健康需求迫切等現實問題驅動未來食品科技革新和產業轉型升級。未來食品的生產和制造需要在減少資源環境壓力的基礎上，滿足人類對食物的多樣化需求。

1.1 人口增長、環境變化、資源緊張、戰爭沖突危及全球食物安全供給

食物是人類生存的基礎，保證食物安全供給是實現人類可持續發展的必要條件。世界人口從1950年的25.4億增長到2021年78.7億，總量增加了兩倍 [3]。全球人口的迅速增長給食物的供給帶來了嚴峻的考驗。盡管隨著科技的進步，人類利用傳統方式生產食物的效率得到了顯著提高，但食物供給不足導致的饑餓仍是全世界面臨的主要問題。據聯合國糧農組織(FAO)統計，2020年全球饑餓人口數量高達7.68億，每年5歲以下兒童因食物不足和營養缺乏死亡的人數約有300萬[4]。同時，人類可利用的地球環境資源日趨緊張，人均耕地和水資源擁有量逐年下降，至2017年，全球人均耕地面積和水資源比20世紀60年代初均下降了約56%[3]。不可預測的氣候變化、極端天氣、自然災害等多重風險對傳統食物生產系統帶來威脅。另外，人類活動造成的大量碳排放對生態環境造成進一步的破壞，顯著降低了生物多樣性和生態恢復能力，使本就緊缺的地球可再生資源雪上加霜。近年來，全球區域沖突與戰爭頻發。這些因素對未來的食物供給埋下了嚴重的隱患，如何大幅度提升食物的供給能力成為未來食品的一大挑戰。

1.2 食物生產消費過程中產生的損失和浪費嚴重

FAO統計數據顯示，全球每年食品供應鏈上的食物損失約占全球食物供給量的1/3[5]，其中每年約有14%的食物在收儲運和加工包裝環節被損失(圖1) [6]。

圖1 2016年全球食物采后損失的地區和食物種類分布情況

中亞和南亞、北美洲和歐洲都是食物損失的重災區，根類、塊莖和油料作物的損失超過25%，水果和蔬菜、谷物和豆類的損失分別可達到約22%和8%(圖1)[6]。食物在銷售和消費環節產生的浪費同樣不可小覷。聯合國環境規劃署最新發布的《食物浪費指數報告2021》指出，2019年全球食物總量的17%被浪費，達9.31億t，其中家庭消費浪費占61%，餐廳、交通工具、學校等提供的食物服務浪費26%，食物零售浪費占13%[7]。2015年中國城市餐飲食物浪費總量約為1 700萬～1 800萬t，相當于3 000萬～5 000萬人一年的口糧[8]。此外，食物能量攝入過剩和營養不均衡也是食物的一種隱性浪費。近兩年，新冠病毒大流行使面臨食物和營養威脅的人口進一步增多[9]，2020年全球仍有近23.7億人無法獲得充足的食物[3]。值得注意的是，食物損失和浪費不僅是食物本身的減少，也意味著生產這些食物的過程中所投入的土地、水等自然資源的消耗和溫室氣體的額外排放而給環境帶來的負面影響。聯合國2015年發布的《2030年可持續發展議程》報告提出了17項可持續發展目標，其中第12條“負責任的消費和生產”強調指出，到2030年全球將零售和消費環節的食物浪費減半，并減少生產和供應鏈上的食物損失。

1.3 人們對營養健康和個性化食品的需求與日俱增

高糖、高鹽、高熱量、低營養的過度加工食品(ultra-processed food)在全球范圍內的消費以20%～90%的年均速度增長[10]，不良膳食結構引起的健康問題日趨嚴重。《柳葉刀》的調查顯示，2017年飲食危險因素造成全球1 100萬成人死亡，占死亡總人數的22%[11]。我國飲食結構問題主要包括高鈉、高脂、高糖、低水果蔬菜和低雜糧飲食[12]，其造成的心血管疾病死亡率、癌癥死亡率都位于世界第一位[11]。2020年我國成年人高血壓患病率高達27.5%，糖尿病患病率為11.9%，高膽固醇血癥患病率為8.2% [13]。隨著消費者健康意識的覺醒，對食品營養和健康提出了更高的要求，尤其在新冠疫情的沖擊下，實現飲食營養和安全的愿望持續高漲，健康意識也開始逐漸由“被動治療”轉變為“主動預防”。同時，人們的營養消費意識正逐漸從“大眾化”向“個性化”轉變，消費者對個性化定制營養健康食品的期待在迅速增長。英國資深營養媒體New Nutrition Business 2019年發布的食品營養與健康10大趨勢中，碎片化和個性化(fragmentation & persona-lization)位列第6[14]。

到2050年，世界人口預計將達到97億，需要全球食物產出增加約70%[15-16]。未來的食物生產需要在最大限度地減少對環境、氣候、自然資源依賴的同時，提高生產效率、增加食物產出、保障食物安全，實現可持續的食物供應。基于科技創新的植物工廠、藻類工廠、細胞工廠、人工合成等新型食物生產方將會迅速發展，高效生產糧食、蔬菜、肉、淀粉、油脂、蛋白質和功能性營養素等食品和組分(圖2)。

圖2 未來食物生產模式—技術—產品概念圖

此外，對昆蟲、可食花等食物新資源的挖掘和利用將從源頭上提高食品原料的多元化和可持續性，保障食物供給。

2.1 植物工廠

植物工廠是在完全密閉或半密閉條件下通過高精度環境控制，實現作物在立體空間進行周年計劃性生產的高效農食系統，被國際上公認為設施農業的最高級發展階段[17]。植物工廠可利用計算機和電子傳感系統對植物生長的溫度、濕度、光照、CO2濃度以及營養液等環境條件進行自動控制，使設施內植物的生長發育不受或很少受自然條件制約。日本人工光型植物工廠技術全球領先，至2020年2月共建有386座植物工廠[18]，預計到2030年，供貨量將達到6.2萬t，市場份額超過10%。德國Infarm公司利用高容量、自動化、模塊化的種植與配送中心，生產的作物相當于10 000 m2的農田，糧食生產效率比傳統土壤農業高400倍。我國陜西旭田光電農業科技有限公司推出I-farmer植物工廠，負責運營西藏阿里普蘭、新疆阿勒泰白哈巴、西藏拉薩、內蒙古額濟納旗的蔬菜工廠[19]。中國農業科學院農業環境與可持續發展研究所開發的高光效低能耗LED智能植物工廠關鍵技術獲得2017年國家科技進步二等獎。2021年，中國農業科學院都市農業研究所實現了植物工廠水稻種植60 d左右收獲的重大突破，將傳統大田環境下120 d以上的水稻生長周期縮短了一半[20]。中國科學院植物研究所利用高效LED光譜技術和營養液調控技術，在福建建立了國際首棟1萬m2蔬菜工廠，從播種到采收僅35 d，日產蔬菜1.8～2.0 t[21]。另外，植物工廠與基因編輯技術相結合，還可以生產出高附加值的食物，2021年9月，日本已批準利用CRISPR編輯技術所培育的富含γ-氨基丁酸番茄(含量為傳統番茄的4～5倍)進入市場，這是CRISPR編輯食品首次在市場出售[22]，預示著基因編輯食品消費時代的到來。

2.2 藻類工廠

藻類富含蛋白質、膳食纖維、長鏈不飽和脂肪酸、維生素等營養成分，具有抗氧化、免疫調節、抗癌、保肝和抗凝等多種活性，多添加于餅干、通心粉、漢堡、雞肉卷等食品中，用來打造“超級食品”[23]。到2023年，藻類食品的市場份額預計達到52億美元[24]。傳統的大型藻類，如海帶、紫菜等產業規模較為成熟，而紅球藻、綠藻、螺旋藻等微藻也已經實現了工廠化生產。螺旋藻是一種營養豐富、光合利用度高的微藻[25]，在水體中大量培植微藻消耗的資源極少。目前我國螺旋藻工廠逾70家，養殖總面積約750萬m2，年產量超過9 000 t，占國際市場60%以上[26]。除直接添加和利用外，利用微藻生產β-胡蘿卜素、藻藍蛋白、蝦青素、ω-3不飽和脂肪酸等功能性食品原料成為一大趨勢。紅球藻富含蝦青素，其抗氧化能力是維生素E的550倍[27]。中國科學院海洋研究所發現并證實多種非光依賴型呼吸代謝途徑可有效調控紅球藻蝦青素合成積累，為大型封閉式紅球藻光生物反應器的構建奠定了基礎。微藻的市場化應用仍面臨規模化、標準化養殖，低成本脫水、功能成分提取等技術瓶頸[28]，一旦突破了這些技術瓶頸，藻類工廠作為未來食物新型生產方式將具有更高的市場價值和可持續性貢獻。

2.3 動物細胞工廠

目前產業化的動物細胞工廠多用于糖基化活性蛋白等醫藥產品的生產，以彌補原核細胞表達系統在轉錄和修飾方面的缺陷。在食品領域，利用大規模動物細胞培養進行替代肉的生產，是目前關注的熱點。細胞培養肉基于干細胞的分化和增殖特性，利用組織工程技術，體外培養動物干細胞，結合特定的支架系統組裝成與動物肌肉組織高度相似的模擬肉。用于培養肉生產的干細胞必須同時具有無限、快速增殖而不損失干性且不發生性狀改變或失去分化的能力和穩定、高效分化成為肌肉組織的能力[29]。2013年荷蘭科學家Mark Post用細胞培養牛肉制成了第一個人造肉漢堡，標志著細胞培養肉的誕生。2021年日本科學家利用3D生物打印技術成功組裝了含有肌肉、脂肪和血管的整塊和牛肉[30]。與傳統養殖肉相比，培養肉系統可以將肉類的生產周期縮短到幾周，并且占用的土地面積、消耗的水資源、溫室氣體的排放量、能源的消耗都大幅度降低，有望成為一種兼具高效和可持續的生產方式。目前全球已有包括Good Meat、Aleph Farms、周子未來等在內的超過30家公司進行細胞培養肉的研發和生產 [31]。2021年世界第一家細胞培養肉工廠落地以色列公司Future Meat Technologies，該公司利用培養基過濾再生等技術將單份細胞培養雞胸肉的成本降低到每磅7.7美元[32]。未來隨著干細胞全能性調控、無血清培養、大規模生物反應器等技術的發展，動物細胞工廠將得到更加廣泛的商業化應用[33]。

2.4 微生物細胞工廠

圖3 微生物細胞工廠的DBTL原則和技術策略

微生物細胞工廠是通過在微生物細胞中表達異源生物合成途徑來生產目標化合物的生產模式，是未來食物生產的另一種重要實現形式[34]。基于Design-Build-Test-Learn(DBTL)原則，通過路徑優化、表達微調控、蛋白質工程、合成骨架設計、模塊組裝、遺傳回路、CRISPER剪輯、機器學習等技術，微生物細胞工廠可以實現蛋白質、氨基酸、碳水化合物、脂肪酸、維生素等的高效生產(圖3)[35]。2021年中國農業科學院飼料研究所首次實現了利用乙醇梭菌以工業尾氣一氧化碳(CO)為主要原料生產蛋白質，并已形成萬噸級的工業生產能力[36]。瑞典Mycorena公司采用混合菌種發酵生產和推出了用于替代肉的食用真菌蛋白PromycTMVega[37]。Quorn公司從Fusarium venenatum菌絲體中分離得到的真菌蛋白，制成了天然濃縮蛋白粉，已在全球17個國家消費[38-39]。Kang等[40]利用模塊化酶組裝技術，使工程化大腸桿菌合成類胡蘿卜素的效率提高了5.7倍，將釀酒酵母合成番茄紅素的產量提高到2 300 mg/L。隨著系統生物學和合成生物學的進步，更多理性計算和工程設計方法將被引入到微生物細胞工廠的構建過程中。通過選擇關鍵代謝流調控靶點，降低目標化學品合成與菌株生長、副產物積累之間的代謝競爭，優化合成路徑整體催化效率，將進一步提高工程菌株的生產潛能，為未來食物資源的供給提供另一層保障。

2.5 化學合成

化學合成不依賴生物體，在工藝成熟的條件下可以達到比自然生產更高的效率。化學合成多用于食品添加劑和營養素的合成，還很少有用化學方法合成食品的研究。天然營養素具有很好的生物活性，但其在生物體內含量非常低，通過提取分離進行大量制備，成本高、難度大，嚴重制約其開發利用。1890年Emil Fischer[41]完成了葡萄糖分子的合成，開拓了天然產物化學全合成的新篇章。如今，包括維生素B12、維生素C、人源胰島素等都實現了化學全合成或生物與化學全合成。隨著有機合成方法和技術的不斷提高，天然產物的化學全合成得到快速全面發展，科學家們甚至為眾多食品活性天然產物分子開發出了多條全合成工藝路線[42]。2021年中國科學院天津工業生物技術研究所利用由11步核心反應組成的人工淀粉合成途徑(artificial starch anabolic pathway, ASAP)偶聯化學催化與生物催化反應，實現了從二氧化碳和氫氣到淀粉分子的人工全合成，首次開辟了一條不依賴于植物光合作用的淀粉合成新途徑(圖4)[43]。該方法合成淀粉的效率約為玉米淀粉合成的8.5倍，理論上1 m3大小的生物反應器的年淀粉生產量相當于約0.33 hm2(5畝)玉米地的年淀粉產量，使二氧化碳到淀粉的工業車間制造成為可能[43]。

圖4 從二氧化碳到淀粉的人工全合成

2.6 食物新資源

除了新型生產方式外，挖掘自然界未被利用的新資源也是獲取更多食物的有效途徑。昆蟲作為一種潛在的食物資源被FAO推薦應用[44]，昆蟲存在于全世界20億人的傳統飲食中，可食種類超過3 000種[45]。可食昆蟲是優質的蛋白質和能量來源，富含單不飽和脂肪酸和多不飽和脂肪酸，并且含有銅、鐵、鎂、磷、硒、鋅微量營養素和核黃素、泛酸、生物素等營養成分[46]。目前多數可食昆蟲原料以整體方式應用于食品開發中，如將蟋蟀、黃粉蟲、蠶蛹等以干粉或者漿液的形式應用在面包、能量棒、餅干等食品加工[47]。Tello等[47]將黃粉蟲通過冷凍、研磨、離心、均質等工藝制成含5.76%脂肪和1.19%蛋白的昆蟲乳，經測算產生的環境負擔是傳統牛乳生產的59.1%，然而將昆蟲整體利用易產生不良氣味，限制了其在食品中的應用。如何有效地分離昆蟲中的蛋白質、脂肪等成分，去除抗營養、過敏和異味成分，是高效利用昆蟲資源的技術瓶頸。花作為植物的生殖器官，含有豐富的營養和生物活性成分，既可以直接食用，也具有加工為高附加值產品的潛力。人類已有食用花的悠久歷史，如菜花、西藍花、南瓜花等是常見的蔬菜，另外還有許多花被用作藥材或者調味品，如豆蔻、玫瑰、菊花等。Lu等[48]報道了全球有180多種可食花被用于日常飲食，花的可食部位常隨品種不同而有差異，花瓣、花蕊、花粉、花蜜等均可被食用。除了昆蟲和可食花之外，未來將有更多未被利用的食物資源進入食品工業，為日益增長的世界人口提供更加多元化的食物供給。

造成供應鏈食物損失和浪費的原因包括采后處理不當、缺乏儲藏技術和設施、加工技術落后、包裝和運輸方式不當等，未來食品將從構建完整和精準的可控冷鏈體系，針對不同原料采取合理的加工方式，采用綠色高效的加工技術和智慧型包裝技術等方面，最大限度減少食物損失，提高食品供應鏈的持續性。

3.1 聚焦供應鏈環節的食物減損技術

農產品的采后儲藏、運輸和分配是產生食物損失的最主要環節。在收儲運過程中，食物極易發生生物和物理化學反應，導致成分和狀態改變、品質降低，微生物繁殖引起食物腐敗變質，這些共同導致了食物的采后損失。在我國，儲藏不當導致的糧食損失率為5.7%～8.6%，果蔬損失率則高達15%[49]。控制食物收儲運過程中成分變化和微生物繁殖是降低食品損失的主要途徑，這有賴于對收儲運過程的環境因素(溫度、濕度、氧含量等)以及收儲運時間的精準把控。減少未來農產品的收儲運損失，一方面需要提高產地預冷和商品化處理水平：發展產地及時預冷技術，實現從采收到冷鏈的無縫對接，減少收儲運的時間，降低易腐壞農產品的損失；針對不同的農產品原料，因地制宜地制定精準的采收標準，進行采后分級和初級商品化處理，精準匹配后續加工環節。另一方面需要建立高效、完整和精準可控的冷鏈物流體系：通過提高制冷速率和穩定性、新型保鮮技術、合理包裝設計提高冷鏈的效率；通過環境因素和致腐因子動態監測、貨架期預測保證冷鏈完整性和精準控制。將RFID、無線傳感器網絡、近場通信和壓縮傳感等物聯網技術用于監測鮮活農產品在冷鏈中的運輸位置、周圍環境、成分變化等信息，進行路線優化、貨架期預測和能耗優化，提高冷鏈安全性和決策的準確度[50]。此外，大數據、云計算、區塊鏈、AI等技術將應用于智能化冷鏈物流體系的整合和低碳足跡冷鏈體系的構建，引領食物收儲運的數字化升級。

3.2 基于不同原料和食物要求的合理加工方式

FAO采用的NOVA分類系統將食物分為未加工和最少加工食品(unprocessed and minimally processed foods)、加工食品配料(processed culinary ingredients)、加工食品(processed foods)和過度加工食品(ultra-processed foods)四類[51]，其中過度加工食品是高收入國家食品產業鏈中占比最大的品類，在中高和中低收入國家的占比也在逐步上升[52]。食品的過度加工不但造成資源浪費，而且損耗食品中原有的營養成分，降低食品品質。如傳統超高溫滅菌雖然能有效殺滅微生物，保證產品安全性，但也會極大破壞乳鐵蛋白、β-乳球蛋白等活性物質，造成營養品質的損失。采用0.09 s超瞬時殺菌技術和低溫無菌灌裝技術，可以更多保留牛奶中的乳鐵蛋白等天然活性物質[53]。

針對不同原料和不同產品，可分別采用“最少加工”“適度加工”“深度加工”“綜合利用”的合理加工方式，實現資源利用的最大化，這是未來食品加工減損增值和可持續發展的重要途徑(圖5)[52]。

圖5 食物原料—加工方式—可持續發展的三維模式圖

以果蔬汁加工為例，傳統果蔬汁采用濃縮還原加工方式，導致產品營養成分損失嚴重，基于超高壓技術的“最少加工”方式則能有效保留維生素C、花色苷、超氧化物歧化酶等營養物質，顯著提升產品品質[54] ，同時避免了外源添加成分造成的潛在安全問題，打造“清潔標簽”。對于谷物、糧油等原料，則需要合理確定加工精度，進行“適度加工”，嚴格限制過度加工，提高食品加工和轉化利用率，實現“原料減損”。以水稻為例，將水稻適度加工為可食用的糙米，原料損失率僅為20%，是加工為精米的1/3[55]。另外，對于一些食品原料，需要進行“深度加工”。比如辣椒，進行辣椒油、辣椒堿、色素等功能活性物質提取等深加工[56]，可顯著提高辣椒產品的附加值, 實現“增值開發”。對于農產品加工產生的副產物，如稻殼、小麥麩皮、蘋果皮渣等，采用“綜合利用”的加工方式，進行纖維素、蛋白質、果膠等高附加值成分的提取，也可以實現原料增值。因此，依據不同食品原料和目標產品，通過合理的加工方式，可以顯著降低食物加工過程中的損失，實現可持續發展的目標。

3.3 綠色高效可持續加工技術

傳統食品加工方式低效率、高能耗、多排放，嚴重制約了食品產業的健康發展。未來食品的綠色加工將致力于用更短的時間、更低的溫度、更少的溶劑和能耗，實現食品的殺菌、轉化和提取等加工過程的“節能降耗”，是一種可持續的食物加工方式[57-58]。超高壓、超臨界二氧化碳、脈沖電場、冷等離子體等非熱加工技術應用于食品制造，引領了未來的食品加工發展方向[59]。微波、歐姆、超聲、磁場等新型熱加工技術取代傳統熱加工，可提高烹調、干燥、殺菌、提取等效率的同時，減少熱加工對食品品質的破壞。膜分離、超微粉碎、擠壓剪切等分離改性和重組技術打破了傳統食品加工的局限性，通過組分分離或改變原料性質使其得到最大化利用。此外，納米技術、射頻技術等新興技術也逐漸得到研發和應用，為食品加工的提質增效提供了新的思路。同時，利用人工智能(AI)、虛擬仿真、設備智聯、遠程運維等增強加工技術之間的耦連，促進加工環節的數字化交互，實現復雜加工過程擬真和智能控制，制定全過程優化策略，將進一步提高食品加工流的協同生產能力，實現綠色、高效、可持續的食品加工。

3.4 智能包裝技術

智能包裝是能夠實現智能功能(如檢測、傳感、記錄、追蹤、溝通、應用科學邏輯)以促進決策的包裝系統[60-61]，如新鮮度指示包裝、時間- 溫度傳感器(TTI)、RFID信息型包裝等。智能包裝主要基于其自身檢測、傳感和記錄功能向消費者傳遞食品的安全和質量信息[62-63]。利用智能包裝可以有效延長食品貨架期，提高食品的安全性，降低食品損失，同時最大限度地保持食品的風味、口感和營養價值[64]。現階段的食品智能包裝都是根據產品成熟或腐敗過程中產生的物質等做出的“被動”調整，而未來食品的智慧型(SMART)食品包裝將能夠在感知、監控食品狀況的基礎上，智能化地對不同狀態或不同成熟度的食品做出“主動”調整[65]。如對成熟度不夠的水果，相應的包裝能夠通過外界條件的改變快速達到催熟水果的效果，使消費者在某個時刻享受到新鮮的水果，同時大大降低食物的儲運損失。傳統的抗菌包裝中的抗菌物質都是持續向食品中釋放的，而Aytac等[66]開發了一種多刺激響應型抗菌靜電紡絲纖維，由纖維素納米晶體、玉米蛋白和淀粉制成，加入環糊精包合的百里香精油、檸檬酸和乳酸鏈球菌素等天然抗菌物質，當這種材料“感受到”濕度增加或來自有害細菌的酶時，包裝中的纖維能夠釋放天然抗菌化合物，殺死污染食品的常見危害細菌，有效避免了防腐劑濫用的問題。此外，結合傳感器、增強現實(AR)、虛擬現實(VR)等技術的智能包裝，將幫助消費者更精準地感知食品的品質與安全，對降低食物的損失和浪費具有重要作用。

消費者對營養健康和個性化食品的需求與日俱增，在飽腹之余對食物的營養、安全、美味和精神享受提出了更高的要求。一些消費者希望食物的外在形式更加豐富，一些消費者對食物的內在成分和健康裨益有所期待；同時，消費者還希望未來食品能夠量身定制，滿足其在營養和美味等方面的個性化需求。借助擠壓剪切、納米組裝、3D打印等工程化加工技術，通過智慧型工業化餐飲模式構建，融合大數據和感知交互食品設計，未來食品制造將更加多元、更具特色、更加智慧、更有內涵。

4.1 工程化食品

圖6 利用細胞培養和3D生物打印組裝的擬真整塊牛肉

工程化食品(engineering food)是將食物原料中的基本組分、營養素、風味物質等分離出來，利用擠壓剪切、超微粉碎、乳化均質、納米組裝、增材制造等工程化技術，實現產品質構、風味等的重塑，亦可通過選擇性添加功能性成分進行營養強化，最終制作出比天然食品更加營養、安全、美味、方便的食品。利用高水分擠壓、Shear Cell、定向冷凍等新興技術，可以將植物蛋白為代表的替代蛋白加工為具有高度類似動物肉纖維結構和質構特征的替代肉制品。替代肉不僅可以滿足消費者對肉類口感和滋味的追求，還能夠降低動物性成分攝入過多對人體健康帶來的負面效應(肥胖、心腦血管疾病等)[29,67-68]。全球已有Beyond Meat、Impossible Foods等超過400家公司進行植物肉研發和生產，2021年市場規模超過50億美元[69]。利用3D打印技術，消費者可以設計和制造具有定制形狀、顏色、風味、質地結構和營養的食品。通過3D打印可以生產質地柔軟的食品來解決老年人咀嚼困難的問題，也可以生產形狀新穎的健康零食滿足兒童的營養需求[70]。利用納米纖維素晶體獨特的界面性質和自組裝特性制備的水凝膠和高內相乳液具有優良的3D打印自支撐性，為未來食品的定向制造提供了更多的可能性[71-72]。2021年，日本科學家利用3D生物打印技術成功組裝了含有肌肉、脂肪和血管且與商業牛排高度相似的整塊和牛肉(圖6)[30]。利用脂質體、納米乳液、皮克林乳液、納米膠束等遞送體系對膳食營養素進行封裝保護和靶向控釋，可以提高營養素的穩定性和生物利用率，實現精準營養干預[73-74]。

4.2 智慧型工業化餐飲

未來餐飲將從傳統的勞動密集型加工向工業機器人和自動化生產等方向轉變，實現“工業4.0”和大數據時代下的智能制造。利用機械設計、人工智能、機電一體化等技術模擬廚師的操作過程，復刻菜肴烹調技法；利用大數據收集原料、切配、烹制、調味、成盤、人群需求、設備參數等信息，建立科學的烹飪數據庫，形成準確量化的參數圖像；通過多元傳感器(質量、體積、黏度、鹽濃度等)自動監控菜肴烹飪過程，藍牙、射頻、近場通信等將烹飪設備互聯，食譜指令的計算機編寫和傳輸，將建立信息交互的智能烹飪系統，實現烹飪過程的標準化和數字化控制[33，75]。未來智慧化餐飲業在“互聯網+”和物聯網技術的支持下，依托行為識別、語音互助、機器學習等人工智能技術，聯合烹飪機器人、包裝機器人、服務機器人，將實現訂單預約、自主點餐、后廚互動、前臺收銀、產品追溯等系統化管理，實現自動化的食物供應，顯著減少餐飲業的人工成本、提高供餐速度、保障食品安全。此外，中央廚房與原料基地、配送鏈、社區、客戶等緊密互聯的“中央廚房+”模式將徹底改變傳統的餐飲格局，滿足未來餐飲的多元化需求[76]。例如，2019年5月上海市利用中央廚房生產了糖尿病餐、高血壓餐等20余種特殊餐品，結合網絡平臺直送社區終端，為有特殊需求的老年人解決了三餐難題。數字化與智慧化相結合的未來餐飲不但能夠優化膳食結構，提高飲食的營養健康水平，而且將大大提高食物供應效率，提升食品應急保障等能力。

4.3 大數據與食品個性化設計

利用消費、健康和食物大數據，針對不同人群的身體特征和飲食習慣，可以精準制造具有不同功能屬性的食品，精確管理日常膳食，提供給消費者定制的營養和美味[77-79]。Freyne等[80]編輯了一種算法，針對512名使用者的身體狀況，給出推薦食譜，從而改善使用者的肥胖狀況。2022年冬奧會建造的智慧食堂，針對不同訓練階段運動員的身體狀況提供營養食譜，運動員僅需人臉識別便可以得到適合的個性化餐食。將大數據分析技術與食品組學技術結合，通過建立微生物組、飲食、生活方式、遺傳和健康之間的相互關系，可以開展高精度個性化食品設計。Wolever[81]借助機器學習，結合血液參數、飲食習慣和腸道微生物群大數據制定的個性化飲食可以優化餐后血糖水平。此外，利用感知科學、移動互聯等技術，為消費者提供專屬的感官體驗[82-83]，也是未來食品個性化設計的發展方向。Li等[84]利用表面觸覺技術在手機等觸屏表面實現力學反饋，讓消費者線上消費時可以獲得觸摸真實食品的直觀感受。大數據、感知交互等技術與食品科學的交叉融合將使全面滿足消費者對食物的個性化需求成為可能，驅動食品的精準設計。

人口增長、氣候變化、資源耗竭、食物損失和浪費以及人們日益增長的對美好生活的向往對未來食品提出了嚴峻的挑戰，同時也驅動了食品科技的加速創新。低碳足跡的未來食品對全球可持續發展目標的實現具有重要意義。人類將通過農業生產方式變革、食物新資源挖掘、加工技術革新、供應鏈升級、產品多元化創新等途徑，在保障食物供給的同時，使未來食品能夠滿足人類對食品營養、安全、美味、方便、個性化等各方面需求。基因編輯、大數據、物聯網、區塊鏈、工業機器人、智能傳感器、虛擬現實等技術與食品科學的融合將使未來食品產業呈現出綠色、高效、智慧、精準、多元的新業態。作為食品科技工作者，樹立“大食物觀”，探索未來食品發展的科學途徑，是不可辜負的時代使命。

參考文獻：（略）

引用格式：廖小軍，趙婧，饒雷，等.未來食品：熱點領域分析與展望[J]. 食品科學技術學報，2022,40(2):1-14.

LIAO Xiaojun, ZHAO Jing, RAO Lei, et al. Prospective analysis of hot topics in future foods[J]. Journal of Food Science and Technology, 2022,40(2):1-14.

基金項目：國家自然科學基金重點項目(31930087)。