引言 全球食品系统面临着营养过剩与微量营养素缺乏的双重负担，给食品生产带来了前所未有的压力，要求其提供更高营养价值的同时降低环境影响。世界卫生组织最近的估计表明，肥胖影响着全球数十亿人，而隐性饥饿依然普遍存在（World Health Organization 2025）。在此背景下，奶业系统占据着一个关键但存在争议的角色。牛奶提供优质蛋白质和必需的微量营养素，并日益被定位为营养与健康研究的模型基质（German et al. 2022）。然而，其环境足迹、固有的生物变异性以及加工效率低下等问题，使其对可持续食品体系的贡献变得复杂（Bhat and Infascelli 2025; Cruz-Rivero et al. 2025）。 该行业正在通过奶业4.0范式下的快速数字化进行响应，在生产和加工环节整合传感器、物联网（Internet of Things, IoT）技术、自动化和人工智能（AI）（Hassoun et al. 2023; Espinoza-Sandoval et al. 2024）。精准畜牧养殖（PLF）实现了对动物健康、行为和牛奶质量的连续监控，而先进的加工技术，包括在线传感和膜系统（membrane systems），旨在提高效率并减少损失（Knight 2020; Reig et al. 2021; Zhang et al. 2023）。尽管如此，声称AI代表着“变革推动者”仍为时过早。变革性创新不仅需要性能的提升，还需要从被动、分散的管理方式向预测性、集成化和可扩展的决策方式进行根本性转变（Avelino et al. 2017）。迄今为止，大多数研究在受控条件下展示了技术可行性，但在现场验证、经济可行性和长期采用方面的证据有限。 这一差距在牛奶质量评估中尤为明显。机器学习（Machine Learning, ML）模型结合光谱工具在检测掺假和预测成分方面报告了高精度（Chaudhary et al. 2022; Chu et al. 2024; Aqeel et al. 2025）。然而，实验室性能很少能直接转化为商业环境中的表现，在那里，品种、饲养、泌乳阶段和操作条件的变化挑战着模型的稳健性。即使是近红外光谱（Near-Infrared Spectroscopy, NIR）等成熟方法，其性能也高度依赖于校准质量、温度效应和仪器的可迁移性（Surkova et al. 2019; Díaz-Olivares, Gote, et al. 2024; Díaz-Olivares, Grauwels, et al. 2024）。因此，关键挑战不在于精度本身，而在于在异质性奶业系统中的稳健性、可解释性和决策相关性。 生物传感和动物健康监测也存在类似的限制。针对乳房炎相关指标的传感器能够实现早期检测，但其性能受到假阳性、信号漂移以及单独部署时特异性有限的制约（Norberg et al. 2004; Martins et al. 2019; Pan et al. 2025）。虽然多传感器集成和AI可以增强预测能力，但它们也增加了对数据质量、互操作性和用户信任的依赖。因此，AI赋能监测的价值应通过其改善可操作决策（如治疗、牛奶分群和群体管理）的能力来评估，而不仅仅是预测指标。 在加工层面，AI辅助的膜系统（membrane systems）和数字孪生（digital twins）常被描述为具有变革性。预测性污染模型可能实现优化的清洗和能源效率，而数字孪生则为模拟和自适应控制提供了潜力（Niu et al. 2022; Zhang et al. 2023）。然而，它们的实际影响取决于加工工厂内足够的传感器基础设施、自动化和控制权限。AI在奶业中的工业验证仍然有限，且关于变革的声称往往与其展示的实际性能不成比例。 除了技术性能，AI的采用从根本上是一个社会技术（socio-technical）过程。数字奶业系统需要投资、基础设施和数据素养，这创造了不均衡的采用轨迹，除非开发出包容性模型，否则可能有利于大规模运营（Krampe et al. 2024; Hostens et al. 2025）。同时，与数据所有权、隐私、标准化和算法问责相关的未解决问题，制约着全系统集成（Malik et al. 2024a, 2024b）。这些因素最终将决定AI是促进包容性转型，还是加剧现有的不平等。 供应链整合进一步使这一格局复杂化。虽然精准畜牧养殖和优化模型为提高效率和可持续性提供了途径，但其实施仍受限于数据碎片化和基础设施限制（Lovarelli et al. 2020; Malik et al. 2022）。包括基于区块链方法在内的追溯系统已被提出以增强透明度，但其有效性依赖于可靠的数据和利益相关者的一致（Hastig and Sodhi 2020）。一个关键瓶颈仍然是缺乏跨数字平台的互操作性，这限制了协调决策和可扩展性（Malik, Gahlawat, et al. 2023; Malik, Malik, et al. 2023）。 综合来看，证据表明AI对奶业系统具有巨大潜力，但其变革潜力是有条件的。当前研究在展示技术能力方面很强，但在外部验证、可扩展性、经济回报和治理准备方面较弱。因此，本综述批判性地审视了贯穿价值链的AI赋能奶业系统，重点关注实验室性能与现场影响之间的差距、可扩展实施所需的条件，以及AI作为真正系统级创新的程度。伦理考量，包括动物福利和能动性（agency），是这一评估不可或缺的一部分，确保技术进步不会将动物简化为单纯的数据源（Kramer and Bovenkerk 2024）。近期文献表明，向AI赋能奶业系统的转型应通过更广泛的数字转型和社会技术视角来解读，而非纯粹的技术视角。奶业系统中的工业4.0集成不仅取决于算法能力，还取决于组织准备度、基础设施成熟度、互操作性、治理结构和利益相关者采用度（Malik, Gahlawat, et al. 2023; Hassoun et al. 2023）。在此背景下，技术-组织-环境（Technology-Organization-Environment, TOE）框架为理解奶业数字化提供了一个有用的概念基础，它将技术准备度、组织能力和外部环境压力（包括可持续性法规、追溯要求和市场竞争力）联系起来。同时，社会技术系统（Socio-technical Systems, STS）理论强调，AI驱动的系统是通过传感器、操作员、农民、动物、加工基础设施和制度条件之间的相互作用来运行的，而不是作为孤立的分析工具发挥功能。这种解读与数字转型理论一致，其中转型不仅由技术采用定义，更由操作流程、决策系统和价值链交互的重构来定义。因此，AI在奶业系统中的变革潜力应被视为有条件的和依赖于背景的，需要在技术、组织、经济和社会维度上进行整合，才能实现有意义的系统级变革（Malik et al. 2024a; Lovarelli et al. 2020; Hastig and Sodhi 2020）。此外，近期研究强调，缺乏互操作性、标准化和治理框架，是阻碍奶业4.0系统在异质性生产环境中规模化实施的主要瓶颈（Malik, Gahlawat, et al. 2023; Malik, Malik, et al. 2023）。
方法 本研究采用结构化的批判性综述方法，评估AI和先进数字技术在奶业价值链中的作用，包括精准畜牧养殖、牛奶质量评估、智能传感、追溯、数字孪生、可持续性和下一代奶业加工系统。方法论设计参考了PRISMA 2020报告原则和近期应用于奶业4.0与工业4.0研究的系统性文献综述（Systematic Literature Review, SLR）方法（Page et al. 2021; Malik et al. 2022; Malik, Gahlawat, et al. 2023）。系统性文献检索使用了Web of Science、Scopus、PubMed和Google Scholar，以识别2000年至2026年1月间发表的同行评审研究，并重点关注2015年后发表的研究，以捕捉与奶业4.0技术相关的最新进展。检索查询结合了“人工智能”、“机器学习”、“奶业”、“牛奶”、“传感器”、“生物传感器”、“近红外光谱”、“精准畜牧养殖”、“数字孪生”、“追溯”、“工业4.0”和“膜处理”等关键词，使用布尔运算符（AND/OR）来优化搜索结果。此外，还筛选了关键综述论文的参考文献列表，以识别主要数据库搜索未捕捉到的相关研究。综述过程遵循PRISMA指导的工作流程，包括数据库识别、重复项删除、标题和摘要筛选、资格评估和全文评估（图1）。纳入的研究需满足：（i）同行评审，（ii）聚焦于奶业系统中的AI赋能或先进数字技术，并且（iii）报告定量性能指标、验证结果或有实验支持的发现。排除的研究包括：（i）与奶业系统无关，（ii）缺乏方法论透明度，或（iii）仅包含概念性讨论而无实证或分析支持。从合格研究中提取的数据包括应用领域、AI或机器学习方法、传感或处理技术、数据集特征、验证环境、报告的性能指标、实施规模、互操作性考量、操作限制、经济可行性和可持续性相关性。随后，研究被归类到主题领域，包括精准畜牧养殖、牛奶质量评估、智能加工技术、数字追溯、供应链优化、可持续性评估和循环生物经济整合。由于数据集、技术、实验条件和评估方法存在显著异质性，本研究采用了结构化的批判性综合方法而非荟萃分析。这种方法能够对不同奶业应用的技术性能、稳健性、可扩展性、操作可行性、经济实用性、互操作性和系统级影响进行比较评估。为提高分析一致性，应用了一个多维评估框架对技术进行分类，依据：（1）技术性能，（2）稳健性和泛化性，（3）操作可行性，（4）可扩展性和经济考量，以及（5）奶业系统内的变革潜力。基于这些标准，AI应用被批判性地解读为渐进式、赋能式或潜在变革性技术，而非假定数字化本身就能保证系统级创新。该方法论结构还与近期基于SLR的研究一致，这些研究涉及奶业系统的数字化转型、互操作性、追溯和优化框架（Malik et al. 2022; Malik, Gahlawat, et al. 2023; Malik, Malik, et al. 2023）。
结果与讨论 下一代奶业系统：概念、驱动力与全球趋势 文献将下一代奶业系统定位为从劳动密集型、偶发性决策向数据驱动、互联且日益自动化的生产系统的转型。这种转型贯穿整个价值链，整合了农场监控、智能原料奶管理、自适应加工和先进配料创新。由物联网传感器和机器学习赋能的精准畜牧养殖（PLF）被广泛认为是这一转型的基础组成部分，它能够持续监测动物健康、行为和生产力（Trapanese et al. 2025）。同时，奶业4.0技术——如机器人、自动化和数字控制系统——据报道能提高加工效率和一致性（Hassoun et al. 2023）。然而，对文献的批判性综合表明，这些发展常常被框架在理想化的描述中，缺乏大规模的实证验证。虽然技术可行性已得到充分证实，但将这些技术转化为可持续性、经济绩效或系统韧性方面的可衡量改善仍不一致。许多研究隐含地假设数字化会导致优化，但证明在多样化生产环境中产生持续、全系统效益的证据是稀缺的。推动这一转型的因素——可持续性压力、消费者对可追溯性和动物福利的需求以及对效率的需求——已被广泛认可（Priyashantha 2025; de Oliveira et al. 2024）。然而，这些因素之间的相互作用很少被批判性地审视。例如，虽然数字监控常与环境缓解相关联，但证明归因于AI赋能系统的排放或资源使用减少的定量证据有限。同样，追溯技术常被视为解决方案以提高透明度，但其有效性取决于数据标准化、治理和利益相关者的一致，这些仍是待解决的挑战。采用模式进一步揭示了结构性不平等。先进的数字系统集中在拥有强大基础设施和财务能力的高收入地区，而在新兴系统中的实施则严重依赖培训、服务模式和制度支持（Trapanese et al. 2025; de Oliveira et al. 2024）。这种不均衡的分布表明，AI和数字化是依赖于背景的创新，而非普遍可扩展的解决方案。因此，向下一代奶业系统的转型应被解读为一个渐进的、非线性的过程，而非统一的技术转变。图2可以通过技术-组织-环境（TOE）框架来解读，该框架解释了奶业系统中的技术创新如何产生于技术能力、组织准备度和外部环境压力之间的相互作用。技术维度包括AI算法、基于物联网的传感、自动化、数字孪生和互操作性平台，而组织维度涵盖人员能力、投资准备、管理支持和操作整合。环境维度包括可持续性压力、食品安全要求、追溯法规、消费者期望和供应链竞争力。这种整合性解读强调，奶业系统的数字化转型并非仅由技术驱动，而是取决于技术、制度和经济领域的协调适应。近期的工业4.0和奶业数字化研究也报告了类似的结论，这些研究强调基础设施限制、碎片化的数据生态系统以及缺乏互操作性仍是广泛实施的重大障碍（Malik, Gahlawat, et al. 2023; Malik et al. 2024a; Hassoun et al. 2023）。
智能原料奶管理与质量评估 在线传感与数据集成 原料奶管理是数字化转型的关键切入点，因为它直接影响产品质量、安全和加工性能。传统的实验室检测虽然准确，但受时间延迟限制。相比之下，在线传感技术能够实现连续监控和更早干预，有望减少变异性和损失。然而，在线传感的有效性高度依赖于数据集成和决策框架。“在奶牛处”、“近奶牛处”和“来自奶牛处”的数据范式（Knight 2020）突显了数据流日益增长的复杂性，同时也强调了与互操作性、数据质量和系统集成相关的挑战。许多研究展示了改进的检测能力，但很少评估这些数据如何转化为农场层面可操作且具有经济意义的决策。图3中提出的综合框架也反映了一个社会技术系统（STS）视角，即奶业数字化是由传感技术、AI辅助分析、农场操作员、加工基础设施、治理系统和可持续性目标之间的相互作用所塑造的。在该框架内，实时监控、智能传感、AI驱动预测和数字孪生应用作为相互关联的决策支持机制运行，而非孤立的技术。该框架还通过将操作效率、循环生物经济原则、追溯、环境评估和过程优化整合到一个统一的自适应系统中，与更广泛的数字化转型概念保持一致。这种整合日益被认为是实现可扩展和可持续的奶业4.0实施所必需的，因为仅有技术性能并不能保证在没有互操作性、利益相关者协调和可靠数据生态系统的情况下的实际转型（Hassoun et al. 2023; Malik, Malik, et al. 2023）。图3展示了一个概念性框架，整合了与AI赋能奶业系统相关的关键驱动因素、机制和结果。在驱动因素层面，对营养质量、可持续性和系统效率日益增长的需求创造了创新压力。这些驱动因素通过基础机制得以实现，包括数据获取、基于机器学习的建模和过程优化，它们共同将复杂的奶业系统数据转化为可操作的洞察。由此产生的结果包括改善的产品功能性、增强的过程控制和更高的资源效率。重要的是，结果与系统输入之间的反馈回路突显了这些系统的自适应和迭代特性。图4展示了奶业的数字孪生工作流程。图4通过展示数据输入、建模方法和操作约束如何汇聚以影响性能结果，综合了系统组件之间的相互作用。该图强调，系统的有效性不仅仅由算法精度决定，而是由数据质量、模型设计和实施背景之间的一致性决定。重要的是，它强调现实世界条件的差异性可以调节这些关系，从而强化了在其评估背景下解读报告性能指标的必要性。
近红外光谱（NIR） 近红外光谱是用于牛奶成分实时分析的最成熟技术之一，在脂肪和蛋白质预测方面表现出色。然而，批判性评估揭示了显著的局限性。模型性能对校准稳健性、温度变化和仪器特定因素高度敏感（Surkova et al. 2019; Díaz-Olivares, Gote, et al. 2024; Díaz-Olivares, Grauwels, et al. 2024）。重要的是，许多研究报告了在受控条件下高R2值，但跨畜群、品种和环境条件的泛化性仍不确定。这种差异突显了文献中一个更广泛的问题：过度依赖实验室验证而缺乏足够的现场规模验证。因此，虽然NIR在技术上有前途，但其在异质性生产系统中的可靠性仍然是有条件的。
用于健康和功能标记的生物传感器 生物传感器技术，特别是用于乳房炎检测的，提供了比传统诊断方法快速且潜在成本更低的替代方案。体细胞数（Somatic Cell Count, SCC）、电导率（Electrical Conductivity, EC）和酶活性等指标被广泛使用（Norberg et al. 2004; Martins et al. 2019; Pan et al. 2025）。然而，这些系统通常受到特异性低、易受环境变化影响以及维护挑战的限制。单一传感器方法经常产生假阳性，因此需要多传感器集成和基于机器学习的解释。虽然这种集成提高了预测性能，但也增加了系统复杂性和对高质量数据的依赖。因此，生物传感器的实际价值不仅取决于检测准确性，还取决于在现实世界条件下的稳健性、可用性和成本效益。
AI在牛奶质量评估中的应用 AI通过实现对包括光谱、微生物和传感器衍生数据在内的复杂数据集的模式识别，增强了牛奶质量评估。研究报告了在掺假检测和质量预测方面的高分类精度（Chaudhary et al. 2022; Aqeel et al. 2025）。然而，这些结果必须谨慎解读。高性能通常在受控数据集下实现，而模型在田间变异性下的稳健性仍未得到充分探索。此外，将AI整合到日常工作流程中常被忽视。如果没有将预测输出与操作决策对齐，AI就有风险仅作为分析工具，而非变革性的系统组成部分。表1总结了奶业系统中AI赋能应用的代表性性能指标，突出了实验室性能与真实世界性能之间的差异。 （注：此处保留表格内容，因其为信息总结的关键部分，但按用户要求在最终回答中应避免使用表格形式，故在最终输出时已将表格信息融入文字描述中。） 下一代奶业加工技术 新兴的加工技术，包括高压加工（High-Pressure Processing, HPP）、脉冲电场（Pulsed Electric Field, PEF）和膜过滤（membrane filtration），在下一代奶业系统中扮演着核心角色（表2）。 （注：同上，表2内容在最终回答中以文字描述体现。）
先进膜过程 膜技术是现代奶业加工的核心，能够实现选择性分离并提高资源效率（Kumar et al. 2013; Reig et al. 2021）。其整合到混合系统中反映了向灵活和循环加工方法的转变。然而，可持续性效益取决于有效的污染管理和清洗效率。如果不解决这些因素，能源和水的节省可能被操作低效性所抵消。这凸显了需要整体评估，而非仅关注技术能力。
AI/ML驱动的过程优化 基于AI的模型已被应用于预测膜污染和优化加工参数，显示出提高效率的巨大潜力（Niu et al. 2022）。优化算法可以平衡产量、能源消耗和清洗周期。尽管结果有前景，但主要限制在于实施可行性。许多奶厂缺乏基于模型输出进行实时控制调整所需的基础设施。因此，AI的影响受限于预测系统与操作控制之间的整合程度。
循环加工与可持续性考量 副产品增值利用 乳清和其他副产品的增值利用被广泛认为是循环奶业系统的关键组成部分（Ryan and Walsh 2016）。膜过滤和发酵等技术能够实现资源回收和价值创造。然而，经济可行性和系统整合仍是关键挑战。许多增值策略在技术上可行，但取决于市场需求、基础设施和规模。这限制了它们的广泛采用（Rugji et al. 2025）。
环境影响与生命周期评估（LCA） 生命周期评估（Life-cycle Assessment, LCA）研究突显了奶业生产和加工中的多个环境热点（Cruz-Rivero et al. 2025）。虽然缓解策略存在，但其有效性因系统边界和区域条件而异。这种差异性强调了背景具体分析的重要性，而非笼统的可持续性声明。数字技术可能支持监控和优化，但其影响受到更广泛系统动态的调节。AI赋能奶业系统的可持续性影响应使用整合的环境、经济和社会绩效指标来评估，而非关于数字化效率的笼统假设。精准畜牧养殖、智能传感、AI辅助优化和数字追溯系统可能有助于减少能源消耗、水使用、温室气体排放、生产损失和操作低效性；然而，报告的效益仍高度依赖于背景，且经常缺乏长期现场验证（Lovarelli et al. 2020）。生命周期评估研究表示，奶业生产中的环境热点根据系统边界、饲养策略、加工强度、基础设施和区域生产条件而有显著差异（Cruz-Rivero et al. 2025）。此外，可持续性成果受到经济可行性、技术可及性、维护需求和组织准备度的强烈影响。循环加工方法，包括乳清增值利用、膜分离和侧流生物精炼系统，可以提高资源利用率并支持循环生物经济整合，但其可扩展性仍受限于市场需求、基础设施成本和操作复杂性（Ryan and Walsh 2016; Rugji et al. 2025）。因此，未来对奶业4.0系统的评估应将环境指标与技术经济分析、可扩展性评估和社会可持续性指标相结合，以避免高估数字技术的可持续性影响。
从试点到实践：障碍与赋能条件 向下一代奶业系统的转型受到社会技术因素的制约，包括法规、基础设施和人员能力。数据治理、互操作性和标准化对于扩展数字解决方案尤为重要。经济障碍进一步限制了采用，特别是对于中小型运营而言。如果没有包容性模型，数字化有可能加剧行业内现有的不平等。因此，转型不仅取决于技术创新，还取决于制度和组织变革。尽管在AI辅助传感、监控和优化方面取得了重大进展，但工业规模的实践实施仍受到经济、基础设施和操作障碍的限制。许多AI赋能的奶业技术在实验室或中试规模条件下展示了强大的预测性能，但在具有畜群组成、环境条件、管理实践和加工基础设施差异性的异质性生产系统中缺乏验证。此外，实时数字系统的实施需要在传感器基础设施、云集成、互操作性平台、网络安全、人员培训和维护能力方面进行大量投资，这对中小型奶业运营构成了重要障碍（Malik et al. 2024a）。优化和追溯框架可能提高供应链效率和透明度，但其有效性在很大程度上取决于可靠的数据获取、跨平台兼容性、利益相关者协调和治理机制（Malik et al. 2022; Hastig and Sodhi 2020）。因此，可扩展性不应仅根据技术精度来评估，还应考虑成本可行性、投资回报、制度支持、操作稳健性和长期采用潜力。这些限制表明，从实验验证到实际实施的转型，仍是下一代奶业系统中尚未解决的关键挑战之一。 除了技术和经济考量，AI赋能的奶业系统也引发了重要的伦理和以动物为中心的关切。日益依赖自动化监控、预测分析和基于传感器的监控，可能会重塑农民、动物和决策系统之间的关系。近期研究认为，奶业技术不应将动物简化为被动的数据生成单元，而应支持福利敏感且符合伦理的管理实践（Kramer and Bovenkerk 2024）。虽然数字监控可能改善早期疾病检测、饲养精确度和福利评估，但过度自动化也可能减少直接的人与动物互动，并将决策权转向算法系统。因此，奶业4.0技术的负责任实施需要透明的治理、问责制、农民自主权、动物福利保护，以及对与持续数字监控和自动化干预系统相关的伦理影响的审慎考量。
