近日，中国农业科学院蜜蜂研究所蜂产品质量与风险评估创新团队在国际权威期刊《Trends in Food Science & Technology（食品科学与技术趋势）》发表综述论文，系统梳理了蜂蜜认证与溯源技术从传统方法到智能系统的演进历程，为构建新一代蜂蜜品质保障体系提供了清晰路线图。

该研究首次明确指出：认证与溯源是两项性质不同的技术任务。认证的核心在于“找假”——检测糖浆掺入、水分稀释、劣质蜜混入等欺诈行为，要求方法具备极高的灵敏度与特异性；溯源的核心则是“验真”——确认蜂蜜的植物源、地理源和昆虫源，必须依赖大规模真实样本数据库与稳健的分类模型。两者目标互补，技术路径各异，却正加速走向深度融合。

近年来，代谢组学、DNA宏条形码等多组学技术，搭配近红外光谱、电子鼻/电子舌等传感器设备，为蜂蜜品质分析提供了海量高维数据。依托机器学习、深度学习算法，这些数据实现高效解析，以卷积神经网络（CNN）为例，其蜂蜜掺假鉴别准确率已达97%以上，检测性能显著优于传统模型。但AI模型的“黑箱”特性、数据依赖性强、跨区域泛化能力弱等问题，仍是其落地监管的主要障碍。

针对上述行业痛点，研究团队提出三大未来攻关方向：构建多模态融合数据库、研发可解释人工智能（XAI）以及推动便携式设备与区块链、物联网的端到端集成。最终目标是实现从实验室事后检测，向现场实时、全链可信的智能监控体系转型。该研究为全球蜂蜜产业的质量监管与可持续发展提供了科学支撑和技术路径。

图1. 蜂蜜掺假物鉴定的流程与策略

图2. 蜂蜜真实性溯源的流程与策略

该论文第一作者为蜜蜂所硕士研究生唐樱冉和朱彧莹，通讯作者为蜜蜂所吴黎明研究员和李强强副研究员。该研究得到了国家自然科学基金、北京市自然科学基金、中国农业科学院青创专项等课题支持。