丝瓜视频

近日，丝瓜视频 丁飞教授联合Orlando Borrás-Hidalgo教授，加拿大渥太华大学Aly El Sheikha 教授在国际知名期刊《Trends in Food Science & Technology》（一区Top期刊，影响因子17.4）发表了题为“Artificial intelligence and digital twins: pathways to climate-resilient, traceable and equitable global food supply chains”的成果。该成果系统提出了人工智能与数字孪生技术赋能全球食品供应链的一体化框架，为构建气候韧性强、全链可追溯、发展更公平的可持续食品体系提供了核心理论指引与实践路径。

直面全球粮食系统三重核心挑战

当前，全球食品供应链正面临气候极端事件频发、供应链中断风险加剧、产业链利益分配失衡三大系统性挑战，传统线性规划与监管模式已难以应对复杂多变的全球粮食安全形势。数字孪生、人工智能等新兴技术虽已逐步应用于产业场景，但长期存在 “重效率轻公平、重单点轻系统、重试点轻落地” 的局限，尚未形成覆盖全链条、统筹多目标的成熟理论与实践范式。针对这一难题，团队立足食品加工、冷链物流、产后减损等全产业链场景，深度融合物理信息模型与人工智能算法，构建了面向全球食品供应链的AI -数字孪生一体化理论体系。该体系突破性地将气候韧性、全链可追溯、社会公平三大目标从 “先后补充的附加项” 升级为 “协同优化的核心目标”，为全球食品系统数字化转型划定了核心技术路径与治理方向。

首创 “三位一体” 协同优化技术框架

研究提出的四层架构AI -数字孪生体系，自上而下覆盖智能决策层、混合物理信息模型层、多源数据层与物理实体层，通过虚实双向映射与动态迭代优化，同步实现三大核心目标（以物理信息模型打造气候韧性 “防护盾”， 以可信数据链路织密全链追溯 “安全网”， 以包容性设计守住社会公平 “基准线”），打破了传统技术应用单目标优化的固有局限。

图：面向气候韧性、可追溯且公正的食品系统的集成AI-数字孪生框架的概念性多层架构

该成果为全球食品供应链的数字化、智慧化转型提供了系统性的理论框架与实践路径，对推动食品系统应对气候变化、保障食品安全、促进包容性发展具有重要的指导意义。

近年来，丝瓜视频 紧扣国家粮食安全战略与农业数字化转型需求，聚焦前沿科学问题，大力推进交叉学科研究和高层次国际合作，不断产出高水平学术成果，进一步提升学校在相关领域的国际学术影响力。

丝瓜视频 为该论文的第一完成单位，Orlando Borrás-Hidalgo教授，丁飞教授与Aly El Sheikha教授为共同通讯作者。《Trends in Food Science & Technology》是全球食品科技领域公认的权威期刊，专注于刊发食品学科前沿方向的深度观点与综述研究，在学界与产业界均具有极高的学术影响力。

（审核 刘桂芹）