饲料质量控制对畜牧业的可持续发展具有重要意义。传统的“湿化学分析”方法虽然准确性高，但操作繁琐、检测周期长、成本高昂，难以满足现代饲料行业对高效、实时分析的需求。近红外光谱（NIRS）技术作为一种快速、无损的检测手段，已在食品、制药、农业等领域得到了广泛应用[1]。近年来，NIRS技术在农业和饲料行业的应用日趋成熟，尤其在现代饲料工业中，通过实时检测饲料成分以提高生产效率和质量控制[2][3]，以期为饲料行业在质量管理和资源优化方面提供了有效支持[。
1.1 NIRS分析技术原理
近红外光是波长范围为780~2 500 nm（即4 000~14 286 cm-1）的电磁波，位于可见光（visible，VIS）和中红外区（mid-infrared，MIR）之间。NIRS基于比尔-朗伯定律 (beer-lambert law)[6]，其原理是利用物质中含氢官能团（如O-H、N-H和C-H以及C-C、C=O、C-N和N-O等）的分子振动吸收特性。当分子受到特定波长的近红外光照射时，这些基团会发生倍频（倍数频）和合频振动，产生特征吸收峰。通过测定样品在不同波长下的吸光度变化，结合化学计量学方法，可以实现对糖类、纤维、蛋白质和脂质等关键成分的快速、无损检测和定量分析。
2 NIRS技术在在饲料质量与精准农业中的应用
2.1 饲料质量控制
随着畜牧业对饲料质量与精准营养管理要求的不断提高[54]，精准饲喂与质量控制已成为降低生产成本、提升效益的关键措施[55][56]。Den Hartog指出[57]，饲料成本占畜牧业生产总成本的40%~60%，因此，实现饲料质量的高效控制对成本管理至关重要。传统湿化学法虽具较高准确性，但检测周期长、费用高、依赖实验室[34]。相比之下，NIRS具有样品处理简单、分析速度快、预测精度高等优势，已在饲料检测中广泛应用[58]。自1976年首次用于饲料检测以来[59]，NIRS不断发展。目前，NIRS已广泛应用于全球谷物主产区，实现原料品质的快速无损检测。精准农业的发展进一步推动了NIRS在畜牧与农业领域的融合应用[60]。依托NIRS进行饲料成分快速分析，有助于实现科学精准饲喂，优化动物营养结构与资源利用效率。研究表明，加拿大在水稻与小麦种植中应用NIRS进行营养诊断与施肥优化，分别提高了0.6吨/公顷、1.1吨/公顷[1]，体现了NIRS在粮食安全与农业可持续发展中的重要价值。
2.2 智能饲料质量管理中的NIRS应用
人工智能（AI）及先进算法的发展显著拓宽了NIRS在饲料质量控制与安全监测领域的应用范围，大幅提高了NIRS检测的精确性与效率。然而，面对高精度要求与复杂样品分析场景，NIRS的实际应用仍面临一些挑战。
2.2.1 加工动物蛋白（PAPs）检测
PAPs的检测是饲料安全控制的重要组成部分。欧盟在经历疯牛病（BSE）危机后严格限制PAPs及肉骨粉（MBM）的使用，NIRS在快速检测PAPs中展现了优势。研究表明，通过NIRS结合PLS-DA，某些复杂饲料样品中PAPs的检测准确率可超过95%[61]。然而，由于饲料原料复杂且来源多样，不同样本基质差异性大，使模型稳定性和适用范围受到一定限制[62]。Mendoza等[62]指出，高分辨率光谱图对PAPs碎片检测至关重要。Riccioli等[61]则强调，NIRS区分不同动物物种的PAPs的能力与样本特征一致性密切相关。这些研究提示，尽管NIRS为饲料安全检测提供了重要工具，但样本的多样性和复杂性仍对其应用构成挑战。
2.2.2 谷物营养成分分析及分离
粮食安全和检测在饲料加工中极其重要。NIRS被广泛用于分析饲料和谷物中的营养成分（如蛋白质、脂肪和矿物质），并用于分离非目标物质。然而，由于不同谷物在光谱特性上的差异，NIRS在精确识别杂质方面仍面临挑战[28]。尽管Ravikanth等[63]结合高光谱成像、标准正态变换（SNV）和k近邻算法（kNN），实现了杂质分离准确率高达99.9%，但该方法对环境光及样品形状敏感性较强。此外，Blanch-Perez-del-Notario等[64]提出的基于像素级光谱分析方法虽然提高了检测精度，但对计算资源要求较高，限制了其在实际大规模应用中的普及性。
2.2.3 饲料与谷物品质评估
NIRS已成功用于饲料与谷物的品质指标检测，如颜色、纹理及成熟度评估。然而，由于原料多样性和物理特性差异，品质评估结果的一致性仍面临挑战。Ibrahim等[65]利用可见光-短波近红外光谱（VIS-SW NIRS）对大米直链淀粉含量进行无损检测，但发现样本外观和水分变化会影响准确性。此外，Ehounou等[66]提出，尽管NIRS可用于农作物品质选择，但模型对环境变量敏感性仍需进一步优化，才能实现实际生产环境中的稳定应用。
2.2.4 霉菌毒素检测
饲料原料（如玉米、大豆）中常见的霉菌毒素（如黄曲霉毒素AFB1、伏马菌素FUM和脱氧雪腐镰刀菌烯醇DON）对公共卫生具有极大威胁。NIRS因快速、无损的特点，在霉菌毒素初步筛查中具有良好的应用前景。但由于霉菌毒素在样品中分布不均，NIRS检测的局部性往往造成结果偏差[67]。为提高NIRS霉菌毒素检测准确性，未来研究需进一步结合化学计量学、深度学习等先进技术，以改善复杂样本分析时的泛化性能和稳定性。
3 NIRS技术发展趋势
3.1 便携式NIRS仪器
NIRS仪器主要包括单色仪、微机电系统（MEMS）及傅里叶变换式光谱仪三大类[68]。自2006年首款手持式NIRS仪器MicroPHAZIR问世以来，多款新型手持便携设备陆续进入市场。近年来，便携式NIRS仪器凭借其灵活便携、高效快速、成本低廉等优势，逐步成为饲草饲料现场质量检测与精准分析的主流工具，在原料筛选、过程控制及产品质量监控等领域表现突出[69][70]。此外，近年来推出的便携式设备还具备实时数据处理与云端共享功能，大幅提升了饲料质量现场监测的便捷性和数据管理效率。例如，NIR-S-G1 便携式近红外光谱仪, InnoSpectra公司(意大利Granit)可通过云平台实现数据的实时同步与远程分析，便于技术人员快速决策和管理优化。表2详细比较了不同便携式仪器的光源类型、检测波长范围、分辨率及适用领域，有助于选择适用于具体饲料检测场景的仪器设备。
3.2 近红外光谱分析技术与人工智能
人工智能技术的引入为近红外光谱分析带来了革命性创新。例如，挪威开发了一种基于NIRS的自动机器人，可实时检测草莓的糖度[71]，见图2。葡萄牙科研团队利用监督学习（SL-AI）算法直接建立近红外光谱与葡萄品质参数之间的预测模型[72]。这些实例彰显了人工智能与NIRS融合的巨大潜力。尽管如此，人工智能在NIRS光谱领域的应用仍存在一定局限性。Marten等人[73]指出，从样品采集、数据预处理到模型构建，每一环节都对专业知识、实践技能有较高要求。NIRS技术本身所涉及的复杂数据处理与化学分析，决定了人工智能目前更多扮演辅助和提升效率的角色，而非完全取代专业人员。因此，未来的发展趋势是人工智能技术与专业知识的有机结合，以充分发挥NIRS的应用潜能。