賞味期和保存期傻傻分不清楚？包裝上你沒讀懂的事—「PanSci TALK：食品保存技術大解密」

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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本文由 安麗紐崔萊 委託，泛科學企劃執行。

• 作者／陳亭瑋

在農業大規模革命、跨國貿易興起之前，夏秋季豐收的農產品經常為人們帶來另一種煩惱：該怎麼將新鮮的蔬菜水果保存到天寒地凍的冬天享用呢？

利用各種方式將食物中的水份減少，防止微生物或酵素所造成的腐敗變質，是人類很早期就會使用的食物保存方法。時至今日，乾燥技術除了用於保存食物，也用於減小體積、減輕重量方便食品包裝與運輸，而由此也發展出許多便利的食品，如咖啡粉、泡麵等，攜帶方便、沖泡熱水就能夠食用。

而乾燥的方式有分許多種，可被分為兩大類：自然乾燥與人工乾燥。

自然乾燥法：利用環境的陽光與風

自然乾燥法利用環境中的陽光、風來替食物乾燥，主要包括日曬、風乾、陰乾。常見柿餅、蘿蔔乾、香菇、筍乾、葡萄乾等就是以日曬來製成；傳統新竹米粉則是以風乾來乾燥。

既然是利用環境能量，優點就是不耗能、最為經濟、操作簡單，也不需什麼技術或設備就可以進行。但主要的缺點就是「天有不測風雲」，需要依賴環境氣候，有太陽或大風才方便進行。由於自然環境不易控制，難以掌握乾燥速率、衛生條件、場地需求大、需要人工輔助整理等，因此不利於大量生產。

人工乾燥法：人工提供熱源，利用空氣加熱乾燥

自然乾燥需要依賴自然環境的條件，而人工乾燥當然就是人工以各種技術，提供想要加工的食品適合的乾燥環境囉，一般會有不同的壓力環境，以傳導、對流、輻射，或以電磁波加熱的方式乾燥食品。這裡的技術種類非常多，受限於篇幅，本篇主要介紹在常壓下，以空氣為媒介的乾燥技術，其他如加壓乾燥、減壓乾燥、電磁波乾燥就暫不介紹了。

最古老的人工乾燥法被稱為「窯式乾燥法」。簡單來說，就是設置一個密閉空間，分成上下兩層，上層是待乾燥的食物，下面擺放爐火熱源，經由熱空氣將食品慢慢地烘烤至全乾。這個乾燥法常見於乾燥水果等食品。現在也有用同樣原理推出的小家電「食物乾燥機」，讓你在家裡就可以自製果乾或是肉乾等。

新興乾燥技術：噴霧乾燥與折射窗乾燥

前面介紹的乾燥法，主要處理的成品是屬於顆粒體積較大者，大如蔬菜乾、水果乾，小如肉丁、砂糖等。如果要處理相對液態或糊狀等產品又該怎麼辦呢？以下要介紹兩種常應用於液狀食品的乾燥技術。

噴霧乾燥法（Spray Drying）

「噴霧乾燥法」（spray drying）的特性就是由噴霧器擔當了重要角色。機器內的噴霧器會將液狀或糊狀的原料噴出為小液滴，藉由熱空氣作用，在幾秒鐘的時間內將小液滴乾燥為細粉狀。噴霧乾燥機主要分為空氣加熱與循環系統、噴霧裝置、乾燥倉本體以及產品回收裝置。

因為液滴表面積大、乾燥速度很快，實際上食品本身的溫度不會升到很高，對於保存食品原有的營養有很大的幫助，常用於食品、飲料、保健食品和藥品的製作。這個方法製作的常見產品有奶粉、咖啡粉、豆漿粉、蛋白粉等，只要加水就可以飲用的粉末。

折射窗乾燥法（Refractance Window Drying）

另外一種更嶄新的食品乾燥方法則是「折射窗乾燥法」（Refractance window drying），將想乾燥的材料放在透明聚脂膜的「折射窗」上，折射窗下有使用 95-97℃ 的熱水作為熱源，同時會抽風去除多餘水分，最後把薄膜和材料分離就完成乾燥啦！

雖然步驟有點多，但實際上因為同時有傳導、對流、輻射三種導熱模式介入，所以進行乾燥的速度相當快；又以熱水做為熱源，產品溫度也不會升到太高，因此適合使用於對溫度敏感、需要保存更多營養成分的產品。有研究指出，可藉由「折射窗乾燥法」保留植物蔬果類產品容易流失的天然色素分子，也能保留植物蔬果中較多的營養價值。此乾燥技術不止應用於食品工業，亦可見於保健食品、製藥、化妝品等各方面的應用。

食品科學中的乾燥方法非常多種多樣，不同的乾燥方式亦有不同的適用對象、與成本考量。如何選擇適合的乾燥方法，應用於加工品，其中也牽涉到許多專業。而隨著食品科學的進展，過往天然食品經過加工後，必然會損失許多營養元素的情況，已經越來越能夠避免。

請與我們一同期待新興的萃取與乾燥技術，能夠帶來哪些更健康、更營養的食品吧！

秉持科學嚴謹精神，安麗紐崔萊研究植物營養的科學家們持續革新技術，為了從植物蔬果中萃取最多的營養價值，從原物料篩選到萃取生產，每道程序皆嚴格把關。在萃取階段，安麗紐崔萊以獨家萃取技術——「噴霧劑乾燥法」與「折射窗乾燥法」，保留植物蔬果中最多的營養素，提供消費者營養充足、純淨安全的保健食品。

本文由 安麗紐崔萊 委託，泛科學企劃執行。

1. 施明智、蕭思玉、蔡敏郎（2017 年 9 月）。食品加工學，188-213。
2. Refractance window drying of foods: A review
3. Refractance window drying of fruits and vegetables: A Review

• 作者／朱中亮，財團法人食品工業發展研究所資深研究員

蔬菜與生鮮魚肉等食物，從採收或屠宰一直到送到廚房或餐桌之前，會經過各種生化反應，同時微生物也會在其中繁殖，當菌數過多或產生毒素時，就會對人體產生危害。為了確保食品安全，必須進行適度加工以便保存，許多食品加工技術都是因此發展出來的。

食品加工對食品的重要性不容忽略，本期的 ILSI Taiwan 專欄邀請財團法人食品工業發展研究所朱中亮資深研究員為您介紹這些基礎且重要的傳統食品加工技術。

食品加工的初衷：為人類生活帶來便利

美國知名的商業雜誌《彭博商業周刊》(Bloomberg Businessweek) 2014 年慶祝創刊 85 周年時，列舉 85 項為人類生活帶來便利的發明及創造，其中與食品有關的包括：麥當勞的誕生、冰箱（製冷技術）的發明、高果糖糖漿的問世、瓶裝水的製造、嬰兒奶粉配方的發明、星巴克的誕生。

這些發明中，高果糖糖漿被認為是造成肥胖、人體危害的元兇而備受批評。

其實高果糖糖漿的發明是為了避免自然資源的浪費，由於許多食品製造時都需要糖，但糖從原料甘蔗或甜菜的種植到採收、再加工變成蔗糖所需的程序非常繁複與漫長，科學家便想到利用澱粉含量極高的玉米，透過酵素直接轉換成糖，不僅簡化製程，也能避免自然資源的浪費。

掌握美味與安全的秘訣：火候

不少人認為食品工廠就是放大版的廚房，其實並不然，如果只是將廚房的一個灶擴增為十個灶來生產，勢必無法對食品品質進行嚴格的控管，更將導致食品品質參差不齊的狀況發生。

廚師製作料理時經常談到火候，所謂「小火慢燉、大火快炒」，食品工廠進行調理生產時，也必須精確掌握溫度與時間，否則將無法維持食品的品質。

火候掌握得宜不僅是美味的秘訣，更是食品安全的重要關鍵。因為加熱殺死微生物是一種很有效保存食品的技術。若兩者無法同時兼顧時，食品業者絕對是要犧牲美味，做到足夠的殺菌或滅菌，以確保食品的安全。

在此必須與讀者們介紹兩個名詞：「滅菌 (sterilization)」與「殺菌 (pasteurization)」，在食品科技上有非常明確的定義，可惜卻時常被大眾所混用。

兩者最大的差別在於：滅菌後的產品能夠室溫保存，而殺菌後的產品必須冷藏保存。

延長保存時間大招：冷凍冷藏技術

談完「熱」接著提到「冷」的技術。將溫度降低的冷凍冷藏技術能減緩食品腐壞的速度、延長食品保存時間。

如果要問冷凍與冷藏孰優孰劣？其實各有優缺點，兩者最主要的區別在於溫度差異，將食品冷凍所產生的冰晶容易破壞其質地，解凍復熱時也較為不便；將食品冷藏保存雖然復熱較快速，但保存期限較短。

食品業者也會針對產品的特性，而選擇使用冷凍或是冷藏來保存食品。便利商店的三角飯糰大多擺放在 18℃ 的冷藏櫃，目的是兼具食品安全與美味。

因為米飯在 12℃ 以下口感會開始變硬，更別提一般的 4℃ 冷藏，食品業者必須在美味與食品保存的綜合考量下做出妥協，以至於飯糰的保存期就變得很短。在此也呼籲消費者購買飯糰後應儘速食用，切勿放置在室溫下一陣子才吃。

提到冷凍就不得不提「急速冷凍技術」。急速冷凍能維持較良好的食品品質，蔬菜與肉品都是細胞組成，緩慢冷凍容易使食品中的冰晶聚集形成大冰晶穿破這些細胞使裡面的細胞質流出，所以在解凍時會有「湯汁」滲出，食物中的美味與營養也容易就這樣「付諸流水」。

而急速冷凍技術的可貴之處就是讓細胞中的水份結凍時維持小冰晶，在解凍時較能保持質地完整，使食品風味保存更佳。

食品品質的關鍵：掌握「水活性」

影響食品安定性的因子可以分為物理性、生物性及化學性，物理性如同冷凍結晶、乾燥收縮或受壓破損等會影響食品品質；生物性因子最常見的如麵包上的黑黴、橘皮上的青黴、酵素分解食品產生異味等；化學性如氧化、褐變等造成食品外觀改變，這些因子都會影響食品的安定性與消費者對食品的接受度。

無論是物理、化學或是生物性因子，控制水份都是重要的手段，因此在食品中，便出現水活性的概念。水活性是由澳洲學者 William James Scott 所提出，他雖然不是第一位研究水份對食品品質影響的人，但卻是第一位把這些變化因素，用科學方法歸納成水活性這個指標，且發現控制該指標就能確實掌握食品品質。

Scott 提出一個聰明又簡單的方法：將食品盛裝在容器中量測食品能產生多少水蒸氣，如果產生的水蒸氣越多，就代表水越容易被微生物利用。

如果食品中含有某些成分比微生物或者其他化學物質更能抓住水，那水就不會被微生物或化學反應使用，也就不會發生食品劣變反應，因此我們定義取得水的容易程度為水活性。

許多糕點師傅知道降低含水率能避免發霉，但也容易使產品過乾，導入水活性的概念後，師傅們了解即使含水率高，仍能藉由降低水活性阻止糕點發霉。

降低水活性的方法有很多，如醬油加鹽、水果乾加糖、榨菜及德式酸菜除了鹽漬降低水活性之外，還會透過發酵來增加酸度降低 pH值，這些步驟都能增加食品的保存期限。

食品保存期限的意義到底是什麼呢？

我曾經在報導上看到日本研發出 20 年不會變質的防災食品，以現在食品加工技術來說，製造 20 年不會發霉的食品並不困難，難的是除了不發霉之外，還要兼具美味。

請試著思考一下，20 年不會發霉的防災食品是否代表產品標示上的保存期限就該寫 20 年？我們該如何看待食品的保存期限呢？

灰姑娘的故事相信讀者們都耳熟能詳，「……灰姑娘飛快地奔出皇宮大門時，12 點的鐘聲剛好響完。剎那間，所有的東西都恢復原樣……」，如果食品標示上寫的保存期限是 7 月 1 日，是不是代表一旦到了 7 月 2 日的 0 時 1 分，食品剎那間就會對食用者造成嚴重後果呢？絕對不是如此。又如同梅干菜、酒這類的食品都是越陳越香，它們的保存期限又該是多久呢？

保存期限的概念非常複雜，對食品業者而言，決定保存期限的指標包含兩種：微生物產生的腐敗及成分變化帶來的感官品質劣變。

大多數生鮮產品的保存期限到期是因微生物生長而造成產品腐敗，但有些產品如罐頭、冷凍食品，所謂的過期並非因為微生物生長，而是產品的風味變差。

我曾經做過一個實驗針對超過保存期限的罐頭果汁進行感官測試，發現真正產生風味變化的產品的百分率並不高，但對食品企業而言無法接受這樣的不良率，因此在訂定保存期限時會採取較保守的作法，也往往出現有些食品即使到達保存期限仍然還可食用的現象。

然而這已非單純的科學議題，如何在減少食物浪費的情況下，同時確保食品品質與安全，使食物資源能更有效地被運用？這是一個值得大家思考與重視的議題。

• 本文轉載自 ILSI Taiwan-2019 年第 6 期《走進廚房與食品工廠，認識傳統食品加工》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 ILSI Taiwan 喔！
• 作者／朱中亮│資深研究員
  德國Hohenheim大學食品科技研究所博士，現任財團法人食品工業發展研究所資深研究員。專長為食品加工與製程，目前研究技術領域為食品非熱加工技術、冷藏食品保存期限預測及溫度管理技術等。