综述：农业食品行业转型的数字与绿色技术驱动力 马尔科·科斯蒂奇（Marko Kosti?）、 韦利科·沙拉茨（Veljko ?arac）、 蒂亚娜·纳兰吉奇（Tijana Narand?i?）和 达尼耶拉·布尔萨奇·科瓦切维奇（Danijela Bursa? Kova?evi?）

《Foods》：Digital and Green Technological Drivers of Transformation in the Agri-Food Sector Marko Kosti?, Veljko ?arac, Tijana Narand?i? and Danijela Bursa? Kova?evi?

　　摘要：农业食品行业正在经历一场深刻的转型，这一转型受到气候变化、资源稀缺、政策框架以及消费者期望变化的共同推动。在这一背景下，数字技术和绿色技术已成为实现更可持续、透明和有韧性的食品系统的关键驱动力。本文全面概述了塑造农业食品行业数字化和绿色转型的概念基础、技术驱动因素和政策框架。文章探讨了包括精准农业、传感和数据采集系统、人工智能、区块链和数据平台在内的数字技术在提高资源利用效率、可追溯性和食品价值链决策中的作用。同时，还讨论了食品生产、加工和废物管理中的绿色技术和可持续实践，重点关注资源优化、循环经济方法和减少环境影响。此外，本文还强调了欧洲和全球政策框架（如欧洲绿色协议和从农场到餐桌战略）在引导技术采纳和使创新与可持续发展目标保持一致方面的作用。通过综合技术、环境和政策视角，本文强调了集成数字-绿色策略对于实现农业食品系统长期可持续性、竞争力和韧性的重要性。

1. 引言
近年来，消费者已成为农业食品行业变革的关键推动者，他们要求在整个食品价值链中提高透明度、可持续性和道德责任。公众对环境退化、气候变化、食品安全和动物福利问题的日益关注，使消费者倾向于选择不仅质量高而且生产方式符合社会和生态责任的产品。这种不断发展的消费者意识增加了生产者、加工商和零售商采用可持续性、可追溯性和低环境影响等价值观创新的压力[1]。因此，数字技术和绿色技术不再仅仅被视为提高效率或生产力的工具；它们已成为满足消费者期望和维持市场竞争力的必要条件。数字技术的整合增强了可追溯性、实时信息共享和数据驱动的认证，直接回应了消费者对透明度和信任的需求。与此同时，绿色技术支持向环保生产方式的转变，以满足消费者对可持续食品系统的需求[2]。理解这些转型的概念基础不仅对技术实施至关重要，也对应对塑造农业食品系统未来的更广泛的社会经济和伦理变化具有重要意义。

近年来，传感技术、连接设备、人工智能（AI）和数据驱动的决策支持的进步显著扩展了农业食品系统的数字化范围。在文献中，数字农业越来越多地被理解为一个集成的社会技术系统，它通过共享的数据基础设施将农场运营与加工、物流、认证和面向消费者的功能联系起来[3,4,5]。数字技术现在应用于农业食品系统的各个环节，从监测土壤和作物到自动化畜牧业、改进食品加工、基于区块链的可追溯性以及数字市场。这些技术的整合在农业4.0的框架下加速发展，农业4.0将信息物理系统、大数据分析、边缘计算、传感器网络、AI和机器人技术结合到一个统一的操作环境中[2]。本文介绍了农业食品业务的数字化水平，重点关注四个主要领域：精准农业和智能农业；物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）和区块链；供应链数字化；以及展示这些概念如何实施的区域案例研究。最近的研究，如基于无人驾驶飞行器（UAV）的高通量传感、归一化差异植被指数（NDVI）驱动的预测模型以及数字畜牧业和养蜂系统，提供了有价值的实证结果，突显了进展和剩余挑战。除了数字化转型外，本文还涵盖了绿色技术和可持续实践，并在专门章节中进行了系统探讨。

在研究具体的技术解决方案之前，了解推动农业食品系统转型的更广泛的结构力量是重要的。因此，下一节分析了为农业食品行业采用数字和绿色创新创造条件的环境、监管和市场相关因素。为此，第2节概述了加速数字和绿色创新采纳的主要环境、政策和市场相关压力。这一转型为后续讨论技术解决方案及其在提高农业食品行业可持续性、效率和韧性方面的作用提供了背景基础。

本文的目的不是提供技术性能的定量元分析、详细的技术经济可行性评估或对数据治理、所有权和监管机制的深入社会政治分析。虽然这些方面对于数字和绿色转型的实际实施至关重要，但它们超出了本文的范围，代表了未来研究的重要方向。本文的主要目标是分析塑造农业食品行业数字化和绿色转型的关键技术和结构驱动因素。具体来说，本文探讨了以下关键问题：(i) 是哪些环境、政策和市场力量正在推动农业食品系统的转型？(ii) 目前哪些数字技术正在影响农业生产、加工和供应链？(iii) 绿色技术和以可持续性为导向的实践如何有助于减少农业食品系统的环境影响？(iv) 数字和绿色创新的整合如何支持农业食品价值链的长期韧性和可持续性？本文的其余部分结构如下：第2节讨论加速农业食品行业技术转型的主要环境、政策和市场驱动因素；第3节回顾了应用于农业生产及智能农业系统的关键数字技术；第4节探讨了数据驱动技术（包括物联网、大数据分析、人工智能和区块链）在农业食品系统中的作用；第5节讨论了食品生产和加工中的绿色技术和以可持续性为导向的实践；最后，第6节整合了这些观点，并概述了农业食品行业数字化-绿色转型的未来方向。

本文的一个独特贡献是其价值链视角，涵盖了初级生产、加工、供应链管理和消费者互动，而不仅仅是局限于农场层面的应用。通过将技术、环境、市场和政策维度结合在一个概念框架内，并纳入比较性的区域见解，本文超越了碎片化的分析，提出了对农业食品行业数字化-绿色转型路径的全面理解。

2. 农业食品行业转型的驱动因素
绿色革命带来的变化显著增强了前几十年的农业生产稳定性和全球粮食安全，尽管人口持续增长。然而，集约化农业系统的广泛采用产生了一系列不利的环境压力，包括土壤退化、水污染和短缺、生物多样性丧失以及温室气体排放增加[6]。2023年，全球农业食品系统排放了165亿吨二氧化碳当量，约占人为总排放量的32%，比2001年增加了21%[7]。化石燃料、农用化学品和机械化的过度使用，以及自然资源的过度开发，加速了气候变化，反映了从较少集约化和更传统的农业实践的逐渐偏离[8]。因此，农业食品行业既成为环境退化的主要贡献者，也是受其后果影响最严重的行业之一。

2.1. 环境和气候挑战
大气中温室气体浓度的上升及其相关的温室效应是全球变暖的主要驱动因素，表现为全球温度升高、海平面上升以及世界各地降水模式的变化[9]。日常、季节性和年际温度的突然和显著波动，加上强烈的降雨事件、长期热浪、干旱和极端霜冻，对作物生产构成了重大挑战[10,11]。气候预测表明条件极为不利；基于Palmer干旱严重指数（2000-2099年）的研究表明，西半球以及欧亚大陆和澳大利亚的大部分地区可能会经历极端干旱，而高纬度地区（从阿拉斯加到斯堪的纳维亚）则预计会变得更加湿润，洪水发生频率增加[12]。预计到2050年，全球温度将接近或超过工业化前水平2°C，到本世纪末有可能超过2.5°C的阈值[13,14]。这预计将导致一系列负面影响，不同地区的变暖程度不一。

气候变化对农业生产的间接影响体现在自然资源（如水和土壤）的可用性和质量下降上[15]。农业占淡水抽取量的大约72%，对水资源高度依赖[16]。Liu等人[17]报告称，在20世纪最后二十年里，全球近40%的耕地经历了水资源短缺，预计到2050年，全球超过80%的耕地将面临水资源短缺。森林砍伐、化肥的过度和不适当使用以及受污染的水用于灌溉等因素导致了多种不利影响，包括土壤侵蚀、盐碱化、土壤肥力下降和土壤重金属污染[18,19]。农业占全球森林砍伐面积的近90%；故意的土地清理和森林火灾加剧了土壤和地上生物多样性的退化[20,21]。根据联合国防治荒漠化公约（UNCCD）的估计，世界上超过一半的农业用地已经退化，增加了洪水的风险并加剧了干旱期[22,23]。栖息地破坏和入侵物种的无控制扩散导致遗传多样性、物种多样性和生态系统多样性显著下降[24]。气候变化还影响了害虫和病原体爆发的严重程度、频率和地理分布，提高了它们的存活率，增加了迁徙物种入侵的风险，并降低了植物保护策略的有效性[25,26]。

最近的研究越来越关注作物在环境压力下的表现，特别是对植物生长和发育、物种适应性、产量和农产品质量的影响[27,28,29,30]。

2.2. 政策和监管框架
自1972年联合国首次举办关于环境和可持续发展问题的全球峰会以来，通过在全球、国家和地方层面采取协调行动应对生态和社会经济挑战的努力一直在稳步增加[31]。这些努力促成了一系列关键国际文件和战略的采纳。在千年发展目标（MDGs）[32]的基础上，2015年通过了可持续发展目标（SDGs），作为2030议程的一部分，扩大和深化了全球可持续发展框架[33]。同年，《巴黎协定》获得通过，设定了将全球平均温度控制在工业化前水平2°C以下的目标准，同时努力将升温限制在1.5°C以内[34]。与此国际框架相一致，欧盟委员会于2019年通过了欧洲绿色协议（EGD），作为实现欧盟内部气候中和和可持续发展的综合战略框架[35]。EGD为新的发展范式奠定了基础，将经济竞争力与减少环境影响、缓解气候变化及其后果相结合[36]。欧洲绿色协议为国家政策提供了框架，以减少污染、保护人类和动物、支持绿色技术，并确保公平和包容的绿色和数字化转型[37]。在EGD框架内，采纳了具体策略，其中从农场到餐桌（F2F）战略对农业食品行业尤为重要。F2F提倡一种综合方法，以发展可持续的农业食品系统，包括可持续的食品生产、食品安全、减少损失和浪费以及促进健康的饮食模式[38]。为了支持F2F和生物多样性战略[39]，改革后的共同农业政策[40]侧重于通过支持保护生物多样性、为农民提供公平报酬、鼓励数字化和促进农村发展来加强环境、经济和社会可持续性[41]。这些目标得到了工业战略和无毒环境战略的补充，共同推动向更清洁技术、循环经济和高效安全的食品生产系统的转型[42,43]。

由于农民获得的经济利益和食品生产的环境影响往往被分开处理，因此越来越需要机制来适当奖励生产者通过环境保护提供公共产品[44]。在这一背景下，农业环境支付是最广泛使用的政策工具之一，通常作为生态系统服务支付（PES）来实施，农民通过这种方式承诺调整他们的管理实践，以促进预定义的环境目标[45]。这些措施是共同农业政策（CAP）的核心组成部分，包括对农民的直接支付、市场支持工具和农村发展措施，这些措施可以自愿或强制性地实施[46]。尽管当前的农业政策工具涵盖了广泛的各种干预措施，如信息传播、监管工具和经济激励，但其预期效果尚未完全实现[47,48]。要实现气候和环境目标，需要重新设计政策工具、创新数据框架，并采用新的环境服务提供方法[49]。农业中的数字工具通过实现更精确的针对性调整和工具调整（例如结果导向的补贴）来支持这些努力[50]。尽管信息通信技术（ICT）对农业食品部门的可持续发展的重要性得到了利益相关者的广泛认可，但许多国家尚未采纳必要的战略和法规。在数字化的速度和规模上，国家之间以及国家内部的地区之间仍存在显著差异[51,52,53,54]。克服数字化和环境管理方面的挑战需要互补的政策，如专门的培训计划和加强有机产品市场准入的措施[55,56]。

2.3. 市场和消费者需求的变化
农业市场的最新动态反映了消费者期望的变化、可持续性考虑以及农业技术的进步的共同影响[57]。粮农组织（FAO）的食品安全和质量食品链方法战略[58]强调食品供应链中所有参与者的共同责任，包括政府机构、初级生产者、食品工业和最终消费者，以确保食品生产对人类健康安全、环境负责且营养充足。消费者偏好在塑造市场需求方面起着关键作用，而食品选择背后的过程是复杂且多维度的[59,60]。对全球环境挑战的认识、由于个人健康问题而产生的环境相关情感反应、以及对更健康饮食的动机可以鼓励消费者选择可持续食品[61]。建立供应商和消费者之间信任的两个关键工具是透明度和可追溯性。透明度指的是供应链信息可以多容易地被获取，而可追溯性则允许消费者监控产品在整个过程中的来源、流动和质量[62]。通过立法将这些原则纳入供应链可以保护消费者。这有助于限制潜在有害或低质量商品的生产和分销，从而减少负面宣传、法律问题和产品召回的风险[63]。然而，仅仅增强可追溯性系统并不会自动增加对供应链的信任。为了使信息被视为可信，消费者需要感到所提供的数据对他们的购买决策有意义，例如明确保证食品确实不含农药或来自本地[62]。适当的市场定位有助于农产品在竞争市场中脱颖而出，并从新兴趋势中受益[57]。这可以通过清晰传达产品的关键优势（价值主张）、针对特定消费者群体提供定制产品（目标细分）、建立强调来源、生产方式或其他有价值特征的品牌形象（品牌差异化）以及设定反映价值同时保持竞争力的价格（竞争性定价）等策略来实现[64,65,66,67]。如果没有明确的解释就声称产品是可持续的，可能会削弱消费者的信任。由于他们独立验证信息的能力往往有限，第三方认证和创新技术在产品营销中发挥着关键作用[68]。研究表明，内容标签有助于建立消费者信任、提高品牌忠诚度，并促进进入环保市场[69]。此外，生态标签作为一种战略工具，有助于减少卖方和买方之间的信息不对称，使产品更易于识别，并指导消费者的购买决策。黄等人[70]认为，产品标签加上环保包装以及与其他公司或环保组织的合作，对绿色创新的成功市场定位有显著贡献。数字标签工具，如二维码、NFC标签或基于区块链的系统，允许消费者获得通过传统手段难以观察到的关于产品的详细和可靠信息[71,72,73]。

上述讨论的驱动因素为农业食品系统中的技术创新创造了强大的动力。为了应对这些压力，数字技术已成为提高整个价值链效率、透明度和可持续性的关键工具。因此，下一节将探讨目前正在塑造农业生产及食品系统的主要数字技术。为了提高本节的可读性，表1总结了上述农业食品部门转型的主要驱动因素及其对数字和绿色创新采用的相关性和影响。这一综合分析为影响农业食品系统的结构性压力与后续章节中研究的技术响应之间提供了更清晰的联系。

表1. 农业食品部门转型的主要驱动因素及其对数字和绿色创新的影响。

3. 农业食品系统中的数字技术
数字技术正在改变农业食品系统的所有环节，从初级生产到加工、物流、零售和消费。在农业生产阶段，精准农业技术——如全球定位系统（GPS）引导的机械、无人机、遥感和土壤传感器——能够实现针对特定地点的作物和投入管理，提高产量同时减少环境影响。物联网（IoT）设备收集关于天气、土壤湿度、植物健康和牲畜状况的实时数据，有助于及时和高效的决策。人工智能（AI）和机器学习越来越多地用于预测分析、疾病检测和产量预测，从而提高生产力和风险管理。区块链技术被应用于确保食品供应链的透明度、可追溯性和信任，特别是在食品安全和认证方面。此外，云计算和大数据平台能够整合和分析整个价值链中的复杂数据集，支持更智能的物流、需求预测和可持续性报告。这些数字工具正在提高运营效率，并推动向更加数据驱动、响应迅速和可持续的农业食品系统转变。然而，诸如数字基础设施缺口、高昂的初始成本和技能短缺等挑战仍然限制了其广泛采用，尤其是在小规模农户和发展中地区[74,75,76]。

为了提高综述的视觉清晰度，图1展示了农业食品系统数字化转型的概念框架。它说明了数字技术如何支持从投入生产到加工、物流、零售和循环经济策略的相互关联的各个阶段。该图还强调了包括精准农业、传感系统、IoT、AI、区块链和数据平台在内的关键使能技术在提高效率、可追溯性、可持续性和韧性方面的作用。

图1. 农业食品系统数字化转型的概念概述，展示了核心数字技术如何从投入生产到消费者层面的互动支持可持续性成果（作者自己的工作）。

数字技术在推动向更加可持续和环保的农业食品系统转型中发挥着关键作用。通过提供关于土壤状况、作物健康、资源使用和环境参数的实时数据，数字工具支持更高效地管理农业投入，如水、肥料和农药。这有助于减少环境影响，并促进绿色和可持续农业实践的实施。例如，由传感器、遥感和数据分析支持的精准农业技术使农民能够根据作物需求更精确地施用肥料和灌溉。这种有针对性的管理实践显著减少了资源消耗和环境污染，从而支持可持续农业和循环生物经济的原则。此外，数字监测系统可以通过提高资源效率、减少温室气体排放以及更好地适应气候变化来支持气候智能型农业。

因此，数字技术不应仅仅被视为提高生产力的工具，还应被视为绿色技术和农业食品系统可持续转型的关键推动者[74]。

3.1. 精准农业和智能农业
精准农业（PA）基于在正确的时间、地点和剂量施用正确投入的原则。其目标是管理田间空间变异性，并提高环境绩效和盈利能力[77,78,79]。在“智能农场”建立之前，这一概念经历了几个阶段：20世纪90年代的精准农业、21世纪的数字农业，以及2015年之后的智能农业。智能农业在此基础上加入了自动化、机器人技术和近乎实时的决策系统。

3.2. 传感和数据采集
现代精准农业依赖于多源传感：卫星图像、多光谱和高光谱无人机系统、安装在植物上的传感器以及移动传感平台。基于无人机的多光谱成像已成为高分辨率作物监测的主要工具，因为它具有成本效益和灵活的部署能力。许多研究表明，无人机衍生的NDVI及相关指数在预测作物特性、产量、生物量和氮状态方面具有价值[80,81,82,83,84]。最近的比较研究证实了结合近距和遥感可以提高预测准确性。研究表明，近距NDVI（手持传感器）和无人机NDVI共同解释了冬小麦的关键农艺特性，其中无人机数据捕捉了冠层结构的变化，而近距传感器提供了高辐射稳定性[85]。飞行高度对植被指数的影响也是一个重要参数，对于确保数据一致性至关重要[86]。高通量表型平台已被应用于谷物育种、氮管理和作物胁迫诊断。使用多光谱无人机数据的自动机器学习（AutoML）框架在欧洲品种的小麦产量预测中表现出强大的预测性能[87]。利用无人机图像进行行内植物间距检测可以为玉米种植质量和播种机单元动态提供操作见解，有助于评估植株均匀性和作物建模[88]。

3.3. 变量施用和自动化
随着变量施用（VRA）系统变得更加经济实惠并与农场机械集成，变量施肥、播种、灌溉和农药施用也越来越普遍。光学作物传感器仍然是成本效益高的VRA氮管理选项，尤其是在谷物领域。塞尔维亚的研究表明，光学传感器在小麦产量和氮响应方面具有显著的预测能力，突显了它们在区域推广的潜力[89]。机器人技术和自动化正在迅速发展。自主拖拉机、水果和蔬菜的机器人收割机、AI驱动的除草机以及奶牛场的机器人挤奶系统提高了效率，并解决了劳动力短缺问题。耕作和土壤管理的研究也支持自动化，包括用于检测土壤抗性变化和预测土壤物理性质空间模式的低成本传感器[90]。

3.4. 决策支持系统
决策支持系统（DSS）结合实时传感器数据、天气数据、作物模型和历史记录来帮助人们做出更好的决策。托管在云中的DSS平台使用AI可以帮助安排灌溉、管理氮肥、检测害虫和疾病以及预测产量[79]。数字孪生是DSS的一个快速发展的组成部分。它是真实农业系统的虚拟表示，与实时数据保持持续同步（图2）。数字孪生与标准DSS不同，因为它们是动态的、数据驱动的模拟，能够随着情况的变化而调整，而标准DSS则基于静态或定期更新的数据集提出建议。数字孪生整合了土壤湿度剖面、养分动态、冠层结构和微气候条件，创建了植物生长的实时模型。数字孪生作为动态的、数据驱动的模拟，能够随着情况的变化进行调整。农民及其顾问可以在实际应用之前测试不同的农艺技术。例如，他们可以修改氮肥施用量、调整灌溉计划或评估不同种植密度的经济影响[91,92,93]。

图2. 整合传感数据（IoT、无人机、卫星）与建模方法的层次化架构。该模拟层可能结合基于过程的作物模拟模型（APSIM（农业生产系统模拟器）和DSSAT（农业技术转移决策支持系统）与机器学习模型，以支持情景分析、胁迫检测和预测。该图提供了数据驱动方法如何补充机制建模的一般背景。该系统还可以显示在极端天气、害虫爆发或预期热浪和干旱压力情况下会发生什么。这使管理者能够提前规划，而不是等待事件发生。数字孪生不仅限于作物田地。在温室生产中，它们可以通过预测植物对不同环境条件的反应来优化温度、湿度和肥料输送。在畜牧业生产中，结合行为和代谢数据的双胞胎模型可以预测健康事件、改进喂养策略，并在出现视觉症状之前检测到与正常模式的偏差。4. 农业中的物联网（IoT）、大数据（Big Data）、人工智能（AI）和区块链（Blockchain）：数字农业依赖于能够收集、存储、处理和共享大量多样化数据的互联系统（图3）。如图4所示，数字技术和绿色技术不应被视为孤立的创新，而应被视为共同塑造农业食品系统可持续性转型的相互依存的领域。它们的综合效应体现在资源利用效率的提高、环境负担的减少、可追溯性的增强、排放量的降低、产品质量的改善以及系统韧性的增强。这种综合视角对于理解技术创新如何为农业食品行业的更广泛可持续性目标做出贡献至关重要。图4. 农业食品系统中的主要数字和绿色技术领域及其对可持续性的综合贡献，包括资源效率、废物减少、可追溯性、排放减少、质量提升和韧性（作者自绘）。4.1. 数据平台和系统架构：物联网指的是通过互联网实时收集和交换数据的互连传感器、设备和机器网络。在农业食品系统中，物联网技术能够持续监测土壤湿度、温度、湿度和作物状况等环境参数。这些数据支持精准农业，使农民能够根据实时的田间信息优化灌溉、施肥和作物保护措施[94]。物联网架构使用长距离广域网（LoRaWAN）、NB-IoT、5G等无线系统以及越来越多的卫星连接来连接传感器、机器、存储设施和决策平台。物联网能够持续监测微气候、土壤湿度、温室条件、牲畜行为和蜂箱健康状况。在养蜂业中，集成人工智能的数字扫描仪用于检测瓦螨，代表了计算机视觉在动物健康管理和早期预警系统中的应用[95]。4.2. 大数据分析：大数据分析是指对由传感器、卫星、无人机和农业机械生成的大型复杂数据集进行处理和分析。通过整合多种数据源，大数据技术使农民和食品生产商能够识别模式、预测作物表现、优化供应链并改善整个农业食品价值链的决策[96]。大数据分析可以从传感器、无人机、拖拉机、移动设备和供应链系统生成的异构数据集中提取可操作的见解。通过大数据框架整合基因型、表型、环境和管理（G × E × M）数据，可以加速育种、压力检测和适应性管理[97,98]。云计算提供了可扩展的存储和处理能力，促进了跨地区的协作研究和精准咨询服务。4.3. 人工智能和机器学习：人工智能包括机器学习和深度学习等计算技术，使系统能够分析大型数据集并做出预测或自动化决策。在农业中，人工智能越来越多地用于作物病害检测、产量预测、自动化收割和资源利用优化[99]。人工智能在农业食品系统的数字化转型中发挥着越来越重要的作用，它实现了先进的数据分析、预测建模和自动化决策。特别是机器学习和深度学习算法，能够处理由传感器、卫星图像和农场管理系统生成的大型数据集。这些工具可以更准确地预测作物生长、产量潜力和环境风险。在农业生产中，人工智能广泛应用于作物监测、病虫害检测和精准资源管理。图像识别算法可以分析航空或卫星图像，以识别植物病害的早期症状、营养缺乏或水分胁迫。此外，基于人工智能的预测模型支持灌溉计划、施肥策略和作物保护的决策制定，帮助农民在减少环境影响的同时优化投入使用。除了初级生产之外，人工智能技术还越来越多地应用于整个农业食品供应链。在食品加工和质量控制中，基于人工智能的系统可以检测缺陷、监控产品质量并通过自动化检查系统提高生产效率。在物流和供应链管理中，人工智能能够进行需求预测、库存优化和可追溯性提升，从而促进更高效和有韧性的农业食品系统[100]。人工智能和机器学习（ML）是数字农业的核心。卷积神经网络用于基于图像的病害和杂草检测、果实计数和谷物质量评估。时间序列模型预测土壤湿度、产量和害虫动态。强化学习支持机器人控制系统和自动化灌溉。基于无人机的机器学习模型在使用AutoML流程的欧洲小麦试验中显著提高了产量预测的准确性[83]。人工智能在牲畜疾病的早期检测、精准喂养和自动化福利评估中也至关重要。在养蜂业中，基于人工智能的瓦螨侵染诊断最近成为支持蜂群健康的强大工具[83]。尽管有这些好处，但数据可用性、互操作性、技术成本和数字技能方面的挑战仍然是人工智能在农业食品行业更广泛采用的重要障碍。4.4. 区块链和数据透明度：区块链技术是一种去中心化的数字账本，以安全、透明且防篡改的方式记录交易。在农业食品系统中，区块链越来越多地用于提高食品可追溯性、供应链透明度和消费者信任，通过追踪产品从农场到餐桌的全过程[101]。区块链因其在农业食品供应链中的安全、不可更改和透明数据交换能力而受到广泛关注。基于区块链的可追溯性系统整合了来自物联网传感器、二维码和RFID标签的信息，以验证产品来源、冷链完整性和有机认证声明[102,103,104]。最近的研究表明，对于咖啡、可可、牛肉、葡萄酒和有机蔬菜等高价值商品而言，区块链具有巨大潜力，尤其是在可持续性和原产地声明具有市场溢价的情况下[103]。智能合约实现了自动合规性验证、保险赔付和财务结算。5. 供应链数字化：农业食品供应链的数字化是提高现代食品系统透明度、效率和可追溯性的重要步骤。传统供应链通常表现为利益相关者之间的信息流动有限，这可能导致效率低下、食品损失和产品可追溯性困难。数字技术的整合使得生产者、加工商、分销商和零售商之间能够实时交换数据，从而支持整个供应链的更好协调和决策制定。几种数字技术在农业食品供应链的数字化中发挥着关键作用。区块链技术能够安全透明地记录交易和产品流动，从而提高供应链各方的可追溯性和信任度。物联网设备允许在运输和储存过程中持续监测温度和湿度等储存条件。此外，基于云的数据平台促进了实时信息共享和供应链数据的整合[105]。超越农场层面的数字化正在重塑收获后的操作、物流、安全保障和消费者互动。5.1. 可追溯性系统：供应链数字化最重要的好处之一是提高了食品可追溯性。数字跟踪系统使利益相关者能够监控食品产品从初级生产到最终消费者的流动。这改善了食品安全管理，能够快速识别污染源，并支持遵守监管要求[105]。数字标识符、传感器、云数据库和区块链用于高精度地追踪产品在整个价值链中的位置。编码化的可追溯性提高了食品安全性，并支持快速召回。行业范围内的分析显示，数字可追溯性在欧洲、北美和亚洲越来越成为监管框架的一部分[103,104]。5.2. 冷链监控：基于物联网的冷链监控确保了乳制品、肉类和新鲜农产品的质量保持。配备传感器的容器可以跟踪温度、湿度和气体成分。这些数据可以与区块链智能合约关联，自动标记异常情况并减少浪费[103]。5.3. 数字市场和ERP系统：数字平台降低了交易成本，并直接将农民与加工商和消费者联系起来。电子商务系统和移动应用程序支持小农户进入市场，而企业资源规划（ERP）系统增强了供应链协调。数字认证和电子文档减少了行政负担并促进了出口合规性。总体而言，数字技术显著提高了农业食品供应链的透明度、可追溯性和运营效率，从而促进了更有韧性和可持续性的食品系统。6. 不同地区或生产系统的案例示例：农业食品系统的数字化转型在全球不同地区表现不同（图5），受到农场结构、技术准备程度、政策框架和市场激励因素的影响。以下示例展示了北美、欧洲、拉丁美洲、非洲和亚洲数字化的对比路径，这些路径得到了实证研究的支持。图5. 农业食品系统中数字技术的区域应用（作者自绘）。在不同地区，数字化路径受到以下因素的影响：农场规模和结构（北美、拉丁美洲与非洲）；监管和可持续性压力（欧洲）；技术成熟度和创新生态系统（亚洲）；市场准入和平台基础设施（北美、亚洲）。这些示例表明，数字农业并不是统一的；相反，它受到当地特定约束、机会和制度架构的影响。北美是采用数字平台、集成ERP的农场管理软件和基于市场的供应链模型最先进的地区之一。美国和加拿大的大规模生产商越来越多地使用企业资源规划（ERP）系统和农场管理系统（FMIS），将运营、财务、物流和可追溯性整合到统一的数字基础设施中[106,107]。GrubMarket和Farmers Business Network（FBN）等公司展示了支持投入品、商品和服务交易的农业数字市场的兴起，这些市场通常与ERP或FMIS平台互操作，以提高数据透明度和交易效率[108]。实证研究表明，北美的数字平台可以通过降低交易成本和实现实时价格发现来提高供应链韧性[109]。ERP和数字市场数据的整合允许自动化需求预测、库存优化和加强冷链协调。加拿大的数字可追溯性举措进一步证明了将内部数据系统与面向外部市场的平台协调起来对于监管合规性和消费者信任的重要性[110]。在欧洲，数字化受到促进可持续性、可追溯性和从农场到餐桌透明度的监管框架的强烈影响。欧盟委员会的数字农业战略鼓励采用集成数据平台、遥感工具和决策支持系统，以实现气候适应性生产[111]。精准农业技术——如基于无人机的监测、光学传感和变量施肥管理——通过共同农业政策（CAP）激励措施得到广泛支持。欧洲的数字市场倾向于强调可追溯性和合规功能，通常由确保产品历史透明的基于区块链的架构支持[112]。葡萄栽培、园艺和乳制品生产中的专门生态系统展示了FMIS、机器人技术和供应链管理系统之间的强大互操作性，凸显了欧洲在农业食品数字生态系统中的领导地位。拉丁美洲显示出采用先进数字技术的能力正在增强，这得益于大型商业农场和新兴的数据驱动型小农户系统。在巴西、阿根廷和乌拉圭，卫星图像、基于机器学习的作物建模和无人机监测被广泛用于优化肥料管理、检测非生物胁迫和改善产量预测[113]。国家农业研究机构如Embrapa在将基于研究的数字解决方案转化为可扩展的工具方面发挥着重要作用。尽管存在连接限制和数字素养差异，该地区的数字市场正在扩展，但采用情况仍不均衡。尽管如此，区域平台越来越多地促进了谷物交易、牛只可追溯性和数字推广服务。一项最新研究强调了拉丁美洲在采用数字农业方面的机会和结构性限制[114]。非洲的农业食品系统呈现出不同的数字化格局，其中基于移动设备的咨询平台占主导地位，这得益于移动设备的广泛普及和相对较低的进入门槛。数字服务为数百万小农户提供天气警报、农艺建议、病虫害预警和投入市场信息[115]。尽管该地区在低成本物联网采用和基于卫星的决策工具方面具有潜力，但有限的农村宽带基础设施仍然是一个主要障碍。涉及可可、水果和特种咖啡等出口作物的区块链可追溯性试点项目展示了该地区融入需要高透明度标准的全球价值链的潜力。然而，扩展受到碎片化数字基础设施和不一致的制度支持的制约。亚洲，特别是东亚和东南亚，在自动化、机器人技术和受控环境农业方面表现出先进的整合能力。日本、韩国和中国等国家在温室数字孪生、自主机械和人工智能驱动的质量评估系统方面处于领先地位。中国的数字平台在前所未有的规模上促进了从农场到消费者的物流，这得益于整合了类似ERP的操作系统和市场功能的电子商务巨头[116]。高科技水稻、蔬菜和水产养殖生产系统展示了如何结合数字孪生、传感器融合和机器人技术来优化高密度生产环境中的资源利用。7. 绿色技术和可持续实践：绿色技术和可持续实践是农业食品系统生态转型的核心，旨在减少环境足迹、提高资源效率并促进长期韧性。这些技术包括一系列创新，例如在农场使用太阳能板、沼气消化器和风力涡轮机等可再生能源，有助于减少对化石燃料的依赖并降低温室气体排放。节水灌溉系统，如滴灌或精准灌溉，有助于农业中的更可持续水资源管理，尤其是在面临日益严重水资源压力的地区。此外，还采用了诸如保护性耕作、覆盖作物和有机施肥等可持续土壤管理实践，以改善土壤健康和碳封存[117,118]。循环经济原则的整合也在加速发展，鼓励通过堆肥、生物能源生产和可持续包装来减少废物并实现副产品的价值化。此外，食品加工和分销中的生态设计，包括节能设备和物流优化，支持整个供应链中的资源消耗降低。这些绿色创新不仅对于减轻环境危害至关重要，而且对于使食品系统适应气候变化的影响以及与欧洲绿色协议和可持续发展目标（SDGs）等可持续性目标保持一致也非常重要[119,120]。虽然许多数字技术在初级农业生产背景下经常被讨论，但它们也越来越应用于食品加工和制造领域。在食品工业中，数字技术能够实现更精确的过程控制、产品质量监测和生产效率优化。先进的传感器系统、机器视觉技术和数据分析工具被广泛用于实时监测加工参数、检测质量缺陷以及自动化生产线。人工智能和机器学习越来越多地用于食品生产中的质量分级、污染检测和加工设备的预测性维护。此外，数字孪生和过程建模方法允许模拟和优化食品加工操作，从而提高产品一致性和减少资源消耗[121]。农业食品行业向可持续性的转型已成为应对气候变化、环境退化、资源枯竭和全球食品需求增加的战略重点。绿色技术和可持续实践是这一转型的关键推动因素，通过促进资源高效利用、减少环境影响和支持有韧性的食品系统来实现。在食品生产和消费的背景下，可持续性不仅涵盖农业投入，还包括食品加工、分销、饮食模式和废物管理。将绿色技术与数字解决方案相结合，通过数据驱动的决策、系统范围内的优化以及提高食品价值链的透明度，进一步加速了这一转型[5]。

7.1 可持续食品生产和资源优化
可持续食品生产越来越依赖于平衡生产力与环境保护的绿色技术。精准农业借助大数据分析、传感器网络和自动化技术，实现了针对特定地点的作物管理和优化投入。这些方法减少了过度使用化肥和农药的情况，降低了环境污染，并在保持或提高作物产量的同时减少了温室气体排放[5,122]。因此，精准农业有助于实现可持续集约化，从而在不扩大农业用地的情况下提高生产力。随着水资源短缺问题的加剧，水资源管理成为可持续食品生产的关键方面。先进的灌溉系统，如滴灌和微灌，通过将水直接输送到植物根区并减少蒸发和径流损失，显著提高了用水效率[123]。这些技术通常与可再生能源解决方案相结合，包括太阳能驱动的灌溉系统，进一步减少了农业操作的碳足迹，并提高了偏远或能源受限地区的韧性。土壤健康和长期肥力对于可持续食品系统至关重要。保护性耕作、轮作和有机施肥等做法增强了土壤结构、生物多样性和养分循环。特别是土壤碳封存，在减缓气候变化的同时提高了土壤生产力和粮食安全[124]。监测土壤湿度、养分水平和碳储量的绿色技术支持基于证据的土壤管理和长期可持续性规划[7.2]。

7.2 食品加工和制造中的绿色技术
食品加工和制造是农业食品价值链中资源密集度最高的阶段，对能源消耗、水资源使用和环境排放有显著影响。该领域的绿色技术旨在提高工艺效率的同时保持食品质量和安全。这些技术还有助于保持营养、生物和感官特性，支持生产更健康、更可持续的食品[125]。提高能源效率是可持续食品制造的核心。采用节能设备、废热回收系统和综合能源管理策略可以降低食品加工设施的整体能源需求和温室气体排放[126]。同时，将可再生能源整合到制造过程中有助于长期降低成本并实现气候缓解目标。在水资源密集型行业（如肉类加工、乳制品生产和饮料制造）中，水消耗和废水产生是重要的可持续性挑战。欧洲的可持续性政策和战略框架越来越推广食品加工和制造中的绿色技术。向更可持续食品系统的转型已成为欧盟的关键优先事项，欧盟旨在减少环境影响、提高资源效率并支持农业食品领域的循环经济模式。多项欧洲政策框架鼓励在食品生产系统中实施绿色技术。欧洲绿色协议旨在将欧洲经济转变为气候中和且资源高效的系统，而“从农场到餐桌”战略则侧重于发展环境足迹较小的可持续食品系统。此外，《循环经济行动计划》促进了资源的高效利用、废物减少和食品加工副产品的价值化[128,129]。在这方面，采用节能加工系统、水回收技术和食品工业副产品的价值化等技术有助于实现这些战略目标。这些技术支持减少能源消耗、最小化食品浪费并提高食品制造过程的可持续性。因此，将绿色技术整合到食品加工和制造中是使农业食品生产系统与欧洲可持续性目标保持一致的关键步骤[130,131]。

7.3 循环经济方法和食品浪费减少
循环经济原则越来越多地应用于农业食品领域，以解决线性生产和消费模式中的低效率问题。绿色技术支持废物预防、资源回收和食品副产品的价值化，减少了环境影响并提高了资源效率。数字监控和智能存储技术通过优化储存条件和在整个供应链中跟踪产品质量，有助于减少收获后的损失[5]。当无法避免食品浪费时，绿色技术可以将其转化为有价值的资源。有机废物可以通过厌氧消化和堆肥转化为可再生能源和有机肥料，支持养分循环并减少填埋场的使用[123,124]。这些方法有助于闭合物质循环并增强食品系统的可持续性。

7.4 3D食品打印作为新兴的绿色技术
3D食品打印被认为是食品数字化和可持续性的一个转折点，因为它通过将数字技术与食品制造相结合，从根本上改变了食品的设计、生产和消费方式。利用数字模型和计算机控制的制造过程，食品生产变得数据驱动、精确且高度可定制，标志着从传统的大规模生产向数字化驱动的按需食品制造的转变[132]。通过基于数字设计的逐层制造食品，3D食品打印能够精确控制成分组成、份量大小和产品结构。这种精确性减少了材料浪费和过度生产，这是传统食品制造中的常见问题[2,5]。通过最小化过剩和提高成分利用率，3D打印支持可持续的资源管理。该技术使得未充分利用或可持续的成分（包括藻类、豆类和食品副产品）得以利用，否则这些成分可能会被浪费。这些成分可以重新用于制作营养均衡的食品，从而促进循环食品经济的发展[133]。食品工业副产品可以有效地用作3D食品打印的原料，因为它们含有膳食纤维、淀粉、蛋白质和生物活性化合物等有价值的成分，这些成分可以增强食品配方的功能性和技术特性。它们的使用使得开发适合挤出成型的材料成为可能，这些材料在沉积后仍能保持形状和结构稳定性。通过加入磨碎的种子、纤维成分、蛋白质或来自副产品的多糖，可以提高最终产品的营养价值，改善其流变性能，并制造出传统方法无法生产的复杂结构[134]。这不仅具有技术优势，而且因为这种方式处理副产品有助于食品生产的可持续性。有价值的原材料获得了新的用途，减少了环境负担，提高了资源效率，并支持了循环经济的发展。此外，3D打印还能够生产个性化、功能性和营养丰富的食品，使其在食品行业中特别具有吸引力。3D打印可以实现本地化生产，减少运输和包装的需求。它还允许按需生产食品，减少了与传统食品供应链相关的变质和总体碳足迹[135]。通过精确控制营养成分，3D食品打印可以生产符合个人饮食需求的餐食，例如为老年人或有特殊饮食限制的人提供的强化食品，将健康、效率和可持续性结合在一种技术中[136]。3D打印还促进了替代性和未充分利用成分的使用，包括植物基蛋白质、藻类和食品加工副产品。这些成分通常比传统的动物基原料具有更低的环境足迹，并且可以通过数字设计和受控沉积过程转化为外观吸引人且营养优化的食品[6]。因此，3D打印支持饮食多样化和可持续蛋白质转型。此外，3D打印技术支持的分散式和本地化食品生产可能减少运输距离、包装需求和相关排放。尽管能源消耗仍然是一个需要考虑的因素，但打印机效率的持续改进和可再生能源的整合预计将提升这项技术的环境性能[7]。

为了更系统地概述本文讨论的技术，表2总结了主要的数字和绿色技术领域、它们的代表性应用、对可持续性的贡献以及关键实施挑战。这一综合概述有助于将上述技术进步与其对农业食品系统转型的实际相关性联系起来，并为下一节讨论的关键问题提供过渡。表2总结了农业食品系统中的主要数字和绿色技术，包括它们的主要应用、对可持续性的贡献以及关键限制/挑战。除了3D食品打印等新兴技术外，食品生产中的数字化还包括智能制造系统、自动化质量检测和加工条件的数字监控。这些技术支持食品行业向工业4.0的转型。

8. 挑战和未来展望
尽管本文综合了转型过程中的技术、环境和政策维度，但仍有一些重要领域需要进一步研究。特别是，需要更多关于长期经济可行性的实证证据、标准化的可持续性评估框架、基于生命周期的数字技术环境评估以及对社会和治理影响的系统分析，特别是在小农户和发展中国家的背景下。尽管数字和绿色技术在转变农业食品系统方面具有巨大潜力，但仍有许多障碍、风险和限制阻碍了它们的广泛应用和影响。主要挑战之一是与先进技术相关的高初始投资成本，这对小型和中型农场来说可能是不可承受的，尤其是在发展中国家。此外，农村地区缺乏足够的数字基础设施（如互联网连接）和有限的融资渠道造成了结构性不平等，加剧了数字鸿沟。农民和农业食品工作者缺乏足够的数字和技术技能也是限制新工具有效实施和整合的重要因素[137]。从技术角度来看，数据安全、系统间的互操作性和数字平台的复杂性带来了运营风险。还存在环境和伦理问题，包括自动化的意外后果、对数据的过度依赖以及与数字工具相关的潜在能源消耗。此外，绿色技术有时可能会带来权衡，例如将土地用于生物能源而非食品生产，或者生产某些“可持续”投入物的生态影响。克服这些障碍需要政策、教育、融资和创新生态系统之间的协调努力，以确保转型的好处是可获得的、公平的，并且与长期可持续发展目标保持一致[138]。虽然数字技术具有巨大的潜力，但必须解决几个挑战，以确保其采用是公平和可持续的。扩大数据收集引发了关于数据所有权、隐私和公平性的担忧。明确的法规和透明的数据共享协议对于在利益相关者之间建立信任是必要的。农民必须能够控制自己的数据并从中受益。不同规模农场、发达地区和发展中地区以及不同人口群体之间的采用情况存在显著差异。障碍包括连接性有限、数字素养低以及先进技术成本高昂。培训计划、推广服务和负担得起的数字工具对于缩小数字鸿沟至关重要。多样化的传感器技术、软件平台和专有格式阻碍了数据在系统间的整合。制定开放标准和互操作平台对于最大化数字农业的价值至关重要。尽管数字工具可以提高可持续性，但它们也可能增加能源消耗并导致电子废物产生。自动化对农村劳动力市场的影响以及人工智能算法中的偏见潜力也引发了伦理问题。可持续的技术设计和负责任的创新原则应指导未来的发展。预计未来十年，随着数字农业变得越来越自主、互操作和适应气候变化，将带来深刻的进步。新兴的发展包括标准化数据治理框架的扩展、多尺度数字孪生技术的应用以及可解释人工智能的整合。这些创新将支持更加透明、预测性和以可持续性为导向的食品系统。主要趋势包括：自主机械和群体机器人的更广泛采用；集成多源数据的AI驱动决策支持的扩展；使用数字孪生技术模拟农场场景的增加；基于区块链的循环供应链；气候智能农业与数字技术之间的更强整合；通过先进监测和自动化支持的合成和替代食品生产的增长。持续的研究、政策支持和利益相关者合作对于释放数字技术的全部潜力至关重要。另一个关键问题是，数字和绿色技术的接受度、实施和实际价值高度依赖于具体情境。它们的采用不仅受技术性能的影响，还受到区域生产结构、农业生态条件、农场规模、劳动力可用性、当地知识体系、对创新的文化态度、公共投资能力以及政府和治理安排质量的影响。在资本充足、数据丰富且制度支持良好的农业系统中表现良好的技术，在土地所有权分散、基础设施薄弱、咨询服务有限或数字素养较低的地区可能不太容易获得或效果较差。因此，农业食品系统的转型不应被视为一种统一的技术转型，而应被视为一个受环境、社会文化和制度条件影响的情境敏感过程。从批判的角度来看，本文回顾的数字发展目前并没有带来同等实际影响。诸如精准传感、遥感、决策支持系统和农场管理平台等技术似乎是最直接有效和可扩展的，因为它们已经广泛应用于与投入优化、作物监测和资源效率相关的核心生产决策中。相比之下，基于区块链的可追溯性、数字孪生技术和完全自主的系统可能具有巨大的长期潜力，但其当前的有效性往往受到较高成本、互操作性挑战、数据治理问题以及对强大制度或基础设施支持的依赖的限制。因此，数字创新的实际相关性不仅应从新颖性方面进行评估，还应考虑其可获取性、实施要求和可衡量的可持续性成果。本文的回顾有意关注农业食品领域数字和绿色转型的技术、政策和市场驱动因素，并未提供详细的农业生态学、地理或特定作物的分析。特别是，个别作物和生产区域的自然、历史和文化特征——这些通常在农业地理学中讨论——超出了本文的范围。未包括这些方面是因为本文的目的是综合跨领域的技术发展和系统转型机制，而不是研究区域差异化的生产模式。然而，排除农业生态学和空间维度是一个局限性。数字和绿色技术的有效性、可扩展性和可持续性受到当地土壤条件、气候变异性、水资源可用性、农场结构和文化生产实践的强烈影响。未来的研究应旨在将技术评估与农业生态学、地理学和社会空间分析相结合。这种跨学科的方法将能够更敏感地评估创新路径，并支持为可持续农业食品系统转型设计定制策略。未来的研究应侧重于将数字和绿色绩效指标整合到统一的评估模型中，制定互操作的数据治理标准，评估数字化的反弹效应和能源消耗效应，并进行跨区域的比较研究，以更好地理解技术采用中的结构性不平等。解决这些问题对于确保数字和绿色转型带来可衡量的可持续性成果至关重要[139,140]。9. 结论数字技术通过实现更精确、高效、透明和有弹性的生产和供应链，正在重塑农业食品系统。精准农业、物联网、大数据、人工智能、区块链及相关数字工具为提高整个食品价值链中的资源利用效率、可追溯性和决策制定创造了重要机会。同时，它们的实际效果取决于基础设施、农场结构、数字素养和治理条件等特定情境因素。绿色技术和可持续实践对于农业食品系统的长期转型同样重要，尤其是在资源保护、减少浪费、提高能源效率和循环经济方法方面。回顾表明，未来的进展不仅取决于技术创新本身，还取决于在多样化的区域、环境和制度背景下整合数字和绿色策略的能力。因此，未来的研究应更加关注比较有效性、可获取性和实际实施成果。