JAFC|南京林业大学:人工智能驱动的多维食品打印技术在食品副产物高值化利用中的应用

全球人口增长推动了对多样化、高质量、绿色且营养丰富食品的需求，但食品浪费问题愈发严峻，2022 年全球约 10.5 亿吨食品被丢弃，近三分之一源于生产消费供应链的低效管理，食品副产物的不当处置不仅造成营养资源流失，还会释放甲烷加剧全球变暖、污染水土生态系统，带来环境与社会经济双重挑战；尽管预防浪费是根本解决方案，但受技术限制和经济可行性影响，回收再利用食品副产物更具现实意义，这些副产物富含营养及凝胶、乳化等功能特性，具备作为食品打印墨水的潜力，然而传统增材制造（AM）在处理这类材料时面临流变特性不一致、转化不稳定、多轴操作复杂等难题，而人工智能（AI）的快速发展与 Industry 4.0 背景下的智能制造趋势，推动了 AI 与多维打印（3D/4D/5D/6D）技术的融合研究，为解决食品副产物高值化利用难题、满足个性化食品制造需求提供了新的契机。

1. 食品副产物具备作为多维打印墨水的高值化潜力

食品副产物（动物基、植物基、油料籽实基）富含营养成分与功能特性（如凝胶、乳化性），是 3D 打印墨水的理想原料来源。原始副产物可直接开发为墨水，例如甲壳类副产物提取的壳聚糖、乳制品副产物乳清蛋白、啤酒工业副产物啤酒糟等，能保留其原有功能特性并实现资源回收。通过物理、化学或生物改性（如热处理、酶解、添加复合成分），可改善副产物墨水的流变学特性、稳定性和打印适配性，满足定制化食品生产需求，同时推动食品废弃物的可持续利用。

2. 多维打印技术拓展食品副产物的应用场景

3D 打印凭借高精度和定制化优势，已实现副产物基功能食品（如吞咽困难患者专用食品、营养定制零食）的制备；4D 打印通过整合时间维度与智能材料，可实现食品颜色（pH 响应型色素）、形状（微波诱导形变）、营养（麦角固醇转化为维生素 D2）和风味（微胶囊刺激释放）的动态响应，提升食品功能性与交互性；5D/6D 打印虽处于发展阶段，但通过多轴运动或智能材料与多轴技术的结合，能制造更复杂、高强度的食品结构，为特殊场景食品（如易储存运输的薄壁食品、靶向营养释放食品）提供可能。

3. AI 与机器学习是多维打印优化的核心支撑

机器学习可有效解决传统打印中副产物墨水流变不稳定、配方优化低效等问题，通过预测墨水流变学特性、优化打印参数、实时监测打印缺陷，提升产品质量与生产效率。不同 AI 模型（随机森林、人工神经网络等）在打印适性预测、过程控制中表现出高准确性（如预测精度 82%-98.8%），能减少试错成本、缩短研发周期。AI 还支持个性化食品设计，可根据消费者 dietary 需求优化配方，实现从原料筛选到产品输出的智能化闭环。

4. 技术落地面临多重关键挑战

当前技术存在数据资源有限、模型迁移性差、计算成本高的问题，制约了 AI 与多维打印的深度融合；食品副产物可能含污染物（农药残留、过敏原），打印过程存在微生物污染风险，需建立严格的质量安全控制体系；5D/6D 打印面临设备成本高、专业人才短缺、规模化生产困难等障碍；消费者认知不足、监管框架不完善也影响技术商业化推广。

5. 未来发展指向可持续智能化生产

未来通过整合 AI、IoT 与云平台，有望实现自主化、规模化的零废弃食品制造；需建立标准化的数据收集与共享体系，优化 AI 模型的通用性与稳定性，降低技术成本；加强副产物预处理技术与安全检测技术研发，完善相关法律法规与产品标签制度；推动跨学科协作，进一步挖掘 5D/6D 打印的应用潜力，实现食品副产物的全价值链提升，兼顾环境可持续性与消费者个性化、健康需求。

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