，构建了覆盖全产业链的智能保鲜框架。研究团队主要采用文献计量分析与案例实证相结合的方法，重点考察了计算机视觉(CV)、近红外光谱、电子鼻(E-n
，实现了从被动预测到主动调控的跨越。这种”预测-诊断”双功能模型为优化加工工艺提供了新思路。
微生物预测模型的发展凸显了多模态数据融合的优
肉类腐败程度和总活菌数的预测模型。
智能包装优化研究展示了材料科学与AI算法的协同创新。将蓝花楹花青素与壳聚糖/聚乙烯醇复合膜结合，开发出
原文链接：https://m.ebiotrade.com/newsf/2026-1/20260104083833693.htm
系统会实时分析视频画面，只要员工未规范佩戴口罩、工作帽未盖严头发，AI会立刻抓拍预警，生成工单推送至管理人员手机端，现场就能快速处置隐患
。
从原料进厂到成品出厂，肉制品加工需历经十多道工序，企业依托监控实现全链条管理，确保每道工序均合规操作。
“监管部门可随时调阅任意时段
产画面，无需频繁现场检查。”杨智表示，这既规范了企业操作，也让监管更透明，成功构建企业自控、政府监管、社会监督三位一体的食品安全共治格
中确保肉制品具有符合预期的风味，提高生产过程的稳定性，解决了传统的肉制品加工方法存在的盐分控制精度不足、风味批次差异显著、微生物灭活
彻底以及设备故障响应滞后等难题。本发明的ai预测模型与超临界流体的实时交互机制可以实现：模型响应延迟<10秒、压力波动补偿成功率达98.7％、三重
灭菌机制使沙门氏菌d值降至传统高压灭菌的1/5。
2、一种基于深度学习模型动态调控超临界参数的肉制品加工方法，包括以下步骤：
3、建立包含肉制品
Food Life 2026 (1): 11 – 21
eISSN: 2714-0865
DOI: https://doi.org/10.5851/fl.2500022
Review Article
육가공 기술 혁신을 위한 생성형 AI의 역할과 가능성
신주이1, 김형상1, 2, *
The role and potential of generative AI in meat processing technology innovation
Ju Yi Shin 1, Hyeong Sang Kim 1, 2, *
Author Information & Copyright ▼
1한경국립대학교 동물생명융합학부
2한경국립대학교 휴머니멀응용과학연구소
1 School of Animal Life Science, Hankyong National University, Anseong 17579, Korea
2 Institute of Applied Humanimal Science, Hankyong Nationa
原文链接：https://www.foodnlife.org/archive/view_article?pid=fl-2026-1-11
1981, La Molina, Lima, 15024 Peru
Contribution: Conceptualization, Resources, Project administration, Validation, Visualization, Funding acquisition, Supervision
https://doi.org/10.1111/ijfs.17546
Summary
The application of computer technologies associated with sensors and artificial intelligence (AI) in the quantification and qualification of quality parameters of meat products of various domestic species is an area of research, development, and innovation of great relevance in the agri-food industry. This review covers the most recent advances in this area, highlighting the importance of co
原文链接：https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/ijfs.17546
技术检索和方案研判，让分散于论文、标准、专利和实践案例中的知识资源更加便捷地服务于研发设计、生产管理
续布局农业人工智能领域，构建覆盖多学科、多产业农业AI模型矩阵的重要实践，推动肉品产业从传统经验驱动向
创制全国重点实验室，长期深耕生鲜肉生产及贮运、肉品加工与质量安全控制、细胞培养肉创制、肉品营养健康等
撑。学校主持完成的“冷却肉品质控制关键技术”“传统肉制品品质形成机理及现代化生产”等成果先后获得国家
本文作者：现代快报
原文链接：http://m.toutiao.com/group/7687542061775520294/?upstream_biz=VolcEngine
食品的配方设计与稳定性提升提供了新的方法路径。除加工与质构功能外，AI也开始进入营养评价环节。有研究构建了基于神经网络的深度学习框架，利
R²≈0.91），从而显著加速传统体外消化试验的筛查过程（图3）。
3.2 植物基肉制品的设计
在植物基肉制品开发中，质构是决定消费者接受度的核心指标
建的机器学习框架，可将配方组成（蛋白、脂肪、碳水化合物、灰分等）与加工相关特征纳入统一模型，实现对硬度、咀嚼性等质构指标的有效预测；
原文链接：https://www.cifst.org.cn/a/news/development/20260625/3570.html
低下；另一方面，进口肉种鉴别、速冻食品品质追溯等场景缺乏有效技术手段，导致产业升级受阻。以鲁西黄牛深加工、预制菜出口为代表的山东食品产业，每年因检测滞后、溯源缺失面临品质管控难题。同时，消费者对食品安
日益提升，传统检测的“被动抽检”模式已无法构建全链条信任体系，亟需技术革新打破困局。技术突破：多模态AI重构肉品检测“底层逻辑”瑞程科技的“多模态肉品AI快检系统”实现了三大颠覆性创新：•多模态融合打破检测
本文作者：山东商报济宁记者站
原文链接：http://m.toutiao.com/group/7569161795022160420/?upstream_biz=VolcEngine
、高蛋白等功能性乳品的需求。 合规风险清零：内置AI合规引擎，自动完成营养测算、添加剂与过敏原校验，
同工厂口感不一的问题，保障了品牌品质的一致性。 案例二：家佳康——中粮集团旗下肉食龙头的“品质数字
全、原料溯源、产品标准化有着极高的要求。 痛点：肉制品加工行业涉及原料批次多、配方工艺复杂（腌腊、
卤、肠类等），且需要严格管控食品添加剂、微生物指标及过敏原。传统模式下，配方分散、工艺参数传递依赖纸
本文作者：一半科技
原文链接：http://m.toutiao.com/group/7668189296305717798/?upstream_biz=VolcEngine
量安全等领域科研成果的智能化转化。
该模型汇聚行业专家知识经验与服务案例，为肉品研发、工艺升级和质量管理提供专业化智能支撑。
在数据构建
加工难题，辅助技术人员分析问题、优化工艺。
“智能研发助手”功能面向肉制品精深加工与健康化发展需求，为配方设计和技术研判提供辅助，覆盖
盐、低脂、脂肪替代、天然保鲜等研发方向。
南京农业大学于1994年成立肉类研究室，2009年建成国家肉品质量安全控制工程技术研究中心，2022年建立肉
原文链接：https://cj.sina.com.cn/articles/view/1644983660/620c756c02001w5ig?froms=ttmp