熒光光譜分析技術在食品檢測領域的研究進展

史 鑫，羅永康，張佳然，史 策, ，趙峙堯

（1.北京市農林科學院信息技術研究中心，北京 100097；2.中國農業大學食品科學與營養工程學院，北京 100083；3.國家農業信息化工程技術研究中心，北京 100097；4.農產品質量安全追溯技術及應用國家工程實驗室，北京 100097；5.北京工商大學人工智能學院，北京 100084）

食品安全問題與人們的健康和生命息息相關，隨著生活水平的提高，人們對生活質量的要求越來越高，對食品安全的要求也在不斷提升。但食品安全的現狀并不樂觀，新的食品安全問題仍然不斷出現。為此，我國頒布了多項法律法規嚴控食品質量安全問題。然而，在日常生活中，消費者們難以對食品的品質進行準確判定，許多不法商販試圖通過摻假、使用違規添加劑等手段謀取不正當利益，嚴重損害了消費者的合法權益。因此，提高食品安全監管技術水平、完善食品檢測手段尤為重要。

傳統檢測方法步驟繁瑣，耗時耗力，容易對環境造成化學污染。現階段常見的食品檢測技術主要有三大類：生物檢測技術、色譜檢測技術以及光譜檢測技術等[1]。其中，熒光光譜技術作為一種新型的光譜檢測技術以其獨特的優勢在近幾年迅速發展，為檢測食品中微量甚至痕量物質提供了新方法。此外，熒光光譜技術還具有較廣泛的選擇性和多維檢測特性，對待測樣品進行紫外和可見光范圍內的全波段熒光光譜數據的收集，為檢測成分復雜的食品提供了便利。同時，熒光光譜分析技術因其無化學污染、操作便捷、檢測效率高且成本低的特點被廣大科研人員深入研究，并在多類食品如糧油、肉類、水產品、果蔬等領域的檢測中得到廣泛的應用。本文通過對多種熒光光譜技術的介紹及不同類別食品檢測中的應用方法與效果進行了歸納與總結，總結和分析了熒光光譜技術現階段存在的問題以及對未來發展趨勢的展望，為熒光光譜技術在食品檢測領域的應用提供借鑒意義。

1 熒光光譜分析技術的原理

“熒光”一詞是在1852 年由Storks 最先提出，其基本原理是物質吸收紫外或可見光波段的電磁輻射后，受激發的原子或分子從基態躍遷至高能級后立即發生去激發現象，在去激發過程中，躍遷到較高能級的原子或分子由于不穩定從高能級躍遷至低能級并釋放能量，是一種光致發光的冷發光現象。熒光光譜是描述某一物質的熒光能量和其對應波長的關系圖，可分為激發光譜和發射光譜[2]。激發的熒光波長與物質內部組織結構有關，其熒光強度與物質組分含量有關，從而可以實現對不同物種進行快速有效地鑒別[3]。由于熒光光譜圖像數據的復雜性，對于圖像數據的分析常需要與各種化學計量學工具相結合，對熒光光譜數據進行提取、優化及整理歸納，使檢測數據更有價值[4]。

2 熒光光譜分析技術的分類

2.1 原子熒光光譜分析技術（Atomic Fluorescence Spectrometry）

原子熒光光譜技術的基本應用原理為：當原子處于蒸汽狀態時能夠吸收特定頻率下的輻射，導致原子處于高能激發狀態，以光輻射的形式反射出不同特征長度波長的熒光[5]，可用于檢測某種特定的原子在特殊波長下的輻射反射情況。原子熒光光譜具有高效率和高準確率的特點，這種光譜分析技術目前被廣泛應用于環境科學領域中水質和礦物質的檢測、生物醫藥制品的檢測和分析，在食品檢測領域常與氫化物發生、高效液相色譜等技術相結合檢測肉食及糧油食品中的鉛、汞、砷、鎘等金屬元素[5?6]。目前，我國已將利用原子熒光光譜分析技術檢測食品中的重金屬含量列為國家檢測標準之一。

2.2 分子熒光光譜分析技術（Molecular Fuorescence Spectroscopy）

分子熒光光譜分析技術是最基礎的一種熒光光譜分析技術。該技術以物質所發射的熒光強度與濃度之間的線性關系為依據進行定量分析，以熒光光譜的形狀和熒光峰對應的波長進行定性分析[7]。但是分子熒光光譜技術只能呈現單一波長下的熒光物質變化，且無法修飾和減弱激發和發射譜帶的嚴重重疊現象。

2.2.1 二維相關熒光光譜分析技術（Two Dimensional Fluorescence Correlation Spectroscopy） 二維相關熒光光譜分析技術原理是在對樣品進行光譜檢測時，對動態光譜從濃度、pH、淬滅以及激發波長等外部條件下進行擾動，從而引起光譜信號的變化[8]。收集動態離散的光譜數據矩陣，得到二維相關同步或異步譜圖，以便于觀察分析一維圖譜中的小峰弱峰。該技術主要應用于對肉類氧化過程的定性分析以及茶葉[4]、油類[9]的鑒別分類工作。

2.2.2 三維熒光光譜分析技術（Excitation- Emission Matrices, EEM） 該技術分析的是熒光強度隨激發波長和發射波長這兩個變量而變化的函數。描述熒光強度與發射波長和激發波長變化關系的譜圖稱為三維熒光光譜。根據視圖方式的不同三維熒光光譜可分為等角三維投影圖和等高線圖。與普通的熒光光譜相比，三維熒光光譜是對激發光譜和發射光譜兩種普通熒光光譜數據的有效整合，可以在測定和鑒別具有熒光效應的食品添加劑或污染物時提供更加完整豐富、有價值的信息。

2.2.3 前表面熒光光譜分析技術（Front-face Fluorescence Spectroscopy, FFFS） 該技術通過特殊的入射角照射樣品（圖1）[10]，目的是有效降低因樣品較混濁（吸光度>0.1）產生內濾波效應（Inner Filter Effect）而造成的結果不準確現象[11]。該技術與傳統熒光光譜分析技術的區別在于傳統的熒光光譜儀器的發射光是垂直穿透樣品并激發熒光。該技術具有檢測成本低、檢測限量低以及樣品前處理簡單等優勢，與化學計量工具的進一步結合，使得該技術在對畜禽肉、魚、水果類等新鮮度和品質評價，酒類、油脂、乳制品、果汁等摻假鑒別領域都有廣泛應用[10]。

圖1 前表面熒光光譜分析技術原理圖Fig.1 Schematic diagram of front-face fluorescence spectroscopy

2.2.4 同步熒光光譜分析技術（Synchronous Fluorescence Spectroscopy, SFS） 在食品檢測過程中，成分復雜且多變的樣品在進行分子熒光光譜分析時常出現光譜重疊及光散射干擾嚴重的現象。Lloyd 等[12]針對該問題提出同步熒光光譜技術，該技術在保持對樣本的激發光波長和發射光波長之間的差值Δλ不變的情況下，對樣品的發射光波長及熒光強度進行數據記錄和分析[13]。SFS 具有使譜帶變窄、減少光譜重疊和光散射干擾、提高檢測靈敏度等特點，通過對光譜形狀、不同激發和發射波長下的熒光強度等數據的處理可實現對成分復雜樣品的鑒定和定量分析。國內已有研究人員利用SFS 完成了對植物油的分類及摻假鑒別[14]，以及畜肉中農藥殘留的定量分析[15]。

2.2.5 總同步熒光光譜技術（Total Synchronous Fluorescence Spectroscopy, TSFS） TSFS 是對多個SFS 數據進行收集，不同于同步熒光光譜技術，TSFS 的每個SFS 都以其各自的Δλ值獲得[16]。與EEM 類似，TSFS 的光譜數據是對同步熒光光譜數據的二維應用擴展到了三維，也可以繪制成3D 圖或等高線圖，是熒光強度以激發波長和偏移Δλ為雙變量的函數圖像。TSFS 具有SFS 的所有優點，此外，TSFS 還可以在數據采集階段通過收集具有適當偏移量的熒光數據來去除高強度的瑞利散射信號，從而減少了由瑞利散射引起的誤差影響，省去了在數據分析階段用于消除瑞利散射影響的數學處理步驟[17]。但目前尚未有在食品檢測領域的應用報道。

2.2.6 熒光光譜成像技術（Fluorescence Spectral Imaging） 熒光光譜成像技術目前已經作為一種指紋技術應用于食品檢測領域，實現了對食品樣本中各成分的全面表征，是一種高效、高靈敏、無損且可進行實時檢測的光譜技術。該技術最大的優勢是可同時獲取被測物質的定量、定性及定位信息[4]。其基本原理是運用光譜掃描手段，使用濾波器改變樣品被熒光激發后的發射光波長，收集不同發射波長下樣品的熒光圖像，在經過系統程序分析后可獲得圖像上任意點的光譜曲線[18]。熒光光譜成像技術在僅限于點測量的熒光光譜分析技術的基礎上，增加了關于樣品中各熒光成分的空間分布信息，因此，常用于對具有熒光效應的異質產品進行檢測定位[3]，在確定異質物含量的同時確定該物質在食品中的位置信息。

3 食品中的熒光物質來源分類

熒光光譜分析技術的原理是利用樣品中熒光物質產生熒光效應，這些熒光物質可以是源自于食品樣品內部，即由樣品自身成分產生熒光效應，被稱為內源性熒光物質（Autofluorescence）。目前常用于熒光光譜分析技術的內源性熒光物質主要有氨基酸、NADH、Flavin adenine dinucleotide（FAD）、卟啉類化合物、彈性蛋白和膠原蛋白等，波長范圍一般為250 到800 nm。

熒光物質也可以由外部成分與樣品相結合共同產生熒光效應，被稱為外源性熒光物質（Exogenous fluorescent）。由于內源性熒光團產生的熒光信號大多微弱且具有非特異性，因此，國內外學者開始考慮引用外源性熒光探針用于彌補內源性熒光團的缺陷。外源性熒光探針的優勢在于其極具多樣性，從熒光小分子到熒光蛋白和納米顆粒均可作為熒光探針在樣品中有效應用，且波長范圍為250 到1200 nm，幾乎涵蓋了所有的光譜波長。

4 熒光光譜在食品領域的應用

熒光光譜在食品檢測領域有著廣泛的應用，食品中的熒光成分包括芳香族氨基酸（如苯丙氨酸、酪氨酸、色氨酸）、維生素A、維生素E、維生素B2和維生素B 的輔因子、基團、多酚、葉綠素和卟啉等。食品樣品中的其他熒光元素還包括加工過程衍生的化合物（如美拉德反應產物）、食品添加劑、香料化合物、合成著色劑、抗氧化劑、污染物（如抗生素、農藥殘留、黃曲霉毒素和糞便污染等）[18]和重金屬檢測[19]。這些成分都可以使用熒光光譜分析技術手段進行準確有效的定性定量分析，從而進一步達到對食品進行品質評價、品質分級或摻假鑒別的目的（表1）。

表1 熒光光譜分析技術在食品領域應用一覽表Table 1 Application list of fluorescence spectrum analysis technology in the food field

4.1 糧油食品的檢測

熒光光譜技術在糧油食品檢測中的應用主要有品質檢測、品質分類分級、摻假鑒別以及糧油食品中有害物質的檢測。在對糧油食品進行不同的檢測時，所檢測的熒光物質也存在差異。糧油品質劣變的主要原因是油脂中脂肪酸的氧化，其中與脂肪酸氧化過程相關的甘油三酯和維生素E 等天然熒光基團也隨之發生變化，因此可被用于監測糧油食品貯藏過程中的品質變化，以及評價抗氧化劑對植物油氧化穩定性的影響[48]。油脂的植物來源、地理來源[49]等常與糧油食品中的生育酚、核黃素、葉綠素和多酚等熒光物質相關。糧油食品中有害物質的檢測主要有具有熒光特性的真菌毒素、重金屬、農藥殘留、食品添加劑、防腐劑（如苯甲酸等）等[5]。

糧油食品的品質檢測較多采用三維熒光光譜技術[50]和同步熒光光譜技術[23]。陶春先等[51]用三維熒光光譜技術對摻雜不同濃度煎炸油的食用植物油進行檢測，通過對比樣品油中維生素E 的熒光峰區分了食用植物油和煎炸油。胡珂青等[14]用同步熒光光譜技術鑒別杜仲籽油中的摻假物質，通過對比光譜峰面積成功區分了杜仲籽油中摻雜的花生油、玉米油、菜籽油等7 種不同植物源的食用油。Mabood 等[50]應用同步熒光光譜技術，通過對比純特級初榨橄欖油標品與待測油樣品的熒光光譜有效實現了摻假鑒別，并結合偏最小二乘分析對摻假油含量進行了定量分析。三維熒光光譜技術和同步熒光光譜技術還可有效結合實現對食品品質的快速檢測[22]，兩種熒光光譜技術的結合更有利于有效信息數據的獲取和模型構建速度及準確率的提升。

糧油食品安全檢測是糧油食品檢測的重要部分，其中汞、砷、鉛等重金屬含量檢測的常用技術為原子熒光光譜技術[5]，該方法檢測速度快、精度高，現已成為我國的國家標準檢測方法，但是該方法的實驗成本較高，且樣品的前處理方法復雜。鄭宇等[24]采用固相萃取技術與原子熒光光譜技術結合，對稻米中的無機硒進行固相分離萃取后再進行原子熒光光譜檢測，無需對樣品進行酶解，簡化了樣品處理過程，稻米和蝦仁樣品的加標回收率分別為84.1%~98.7%和89.8%~109.3%，準確性和重復性也相對較好，實現了原子熒光光譜技術在該領域的技術優化。

4.2 畜禽肉品的檢測

熒光光譜技術在畜禽肉檢測領域的應用主要包括畜禽肉的成分鑒別、品質評價、新鮮度預測以及肉品中污染物及重金屬的檢測等。畜禽肉類中含有色氨酸及其殘基、NADH 等脂質氧化產物、膠原蛋白、維生素、抗氧化劑以及天然色素分子等熒光物質。其中色氨酸及其殘基、NADH 等脂質氧化產物等物質常用于指示品質劣變[52?53]；肉類脂肪組織和軟骨組織的膠原蛋白、蛋白質以及微量的氧化組分中含有的熒光物質可用于分析肉品的氧化程度，從而實現對肉品新鮮度的鑒別及預測[54]。畜禽肉中的熒光物質種類較多，利用三維熒光光譜技術可以實現對區域內所有熒光物質變化的檢測。任夢佳等[25,55]利用三維熒光光譜技術檢測不同貯藏溫度下的冷鮮豬肉，對激發波長范圍為200~500 nm，發射波長范圍為210~750 nm 波段內的所有熒光物質進行檢測，并利用平行因子法從熒光光譜數據中提取可有效代表整個三維熒光光譜的特征組分（主成分）數據，用于構建偏最小二乘法（PLS）模型預測TVB-N、TBA 和pH 指標，實現了冷鮮豬肉新鮮度的快速無損檢測。但由于肉品成分的復雜性并且對光譜產生干擾的因素較多，肉品品質變化過程中某些熒光變化不明顯的物質容易被忽視，易造成檢測結果的不準確。有學者提出使用前表面熒光光譜分析技術對特異性熒光物質進行檢測可以較好地解決上述問題。Veberg 等[56]利用前表面熒光光譜技術對火雞肉糜中脂質氧化產物相關的熒光物質進行檢測，發現熒光峰值與脂肪氧化的特異性標記物呈正相關，表明該技術可以快速準確地檢測出肉糜中輕微的氧化變化。熒光光譜成像技術在對于肉品中熒光物質定性定量分析的基礎上實現了對熒光物質的定位分析。汪希偉[57]利用熒光光譜成像技術對不同貯藏時間下豬肉中因脂質氧化而產生的熒光代謝產物進行了檢測，利用圖像分割出肌肉、背膘及肉皮的熒光區域，通過分析熒光區域占整個樣本區域的百分比有效描述了豬肉的脂質氧化程度。

熒光光譜分析技術也可用于對畜禽肉品中污染物、重金屬及藥物殘留等的檢測。Mekhrengin 等[58]對肉類表面的菌類進行了固定450 nm 激發波長下的熒光檢測及分析，對大腸桿菌及其代謝物進行了及時的準確定位。該方法還可用于對未知菌種的檢測，實現了熒光法對食品污染菌的檢測。畜禽肉中的重金屬檢測方法與糧油中重金屬的檢測方法類似，也常采用原子熒光光譜技術[28]。洪茜等[59]利用四環素的堿解增敏作用，對豬肉樣品的同步熒光光譜標準歸一化處理，并構建支持向量機模型實現了對豬肉樣本中四環素殘留量的有效檢測和分級。

4.3 水產品的檢測

在對水產品進行檢測時，熒光光譜技術主要應用于品質評價及肉品中重金屬的檢測。與畜禽肉中的熒光基團類似，水產品中也含有較多的熒光物質，如煙酰胺腺嘌呤二核苷酸（NADH）、核酸、維生素A、維生素B2以及含有色氨酸、酪氨酸或苯丙氨酸殘基等芳香族氨基酸的蛋白質[60]、膠原蛋白、生育酚[61]以及脂肪氧化產物[62]等。其中，芳香氨基酸和核酸、色氨酸和NADH 不僅熒光性強易檢測，而且在貯藏、加工和運輸過程中會隨水產品組織結構及生化特性的改變而發生變化，熒光光譜峰值變化與儲存時間高度相關，是可用作水產品品質評價的重要熒光物質[63]。

由于水產品中的熒光物質復雜且多變，因此，在對水產品進行品質評價時常采用前表面熒光光譜分析技術。有學者通過前表面熒光光譜技術對魚體中色氨酸和NADH 的熒光峰值進行分析，結合化學計量學（主成分分析、Fisher 線性判別分析法等）實現了對不同貯藏條件下魚片品質、新鮮和反復凍融魚體的準確判別[64]；還有學者通過檢測不同冷藏時間下魚體的色氨酸和NADH 的前表面熒光光譜變化，構建偏最小二乘模型實現了對魚肉冷藏時間的準確預測[30]。

對于水產品中重金屬的檢測也常采用原子熒光光譜分析技術[19,65]，史永富等[65]采用甲苯萃取-原子熒光光譜法對魚肉中甲基汞進行了檢測，以魚肉中總汞和甲基汞標準物質（GBW10029）以及英國食品分析水平評估計劃（Food Analysis Performanse Assessment Scheme, FAPAS）魚肉罐頭（T07189）對方法的準確度和精密度進行了驗證，回收率分別為96.1%和97.5%，準確度高，重復性好。

4.4 乳制品的檢測

熒光光譜分析技術在乳制品中的應用主要是品質鑒別、品質評價以及乳品中有害添加物和抗生素殘留等的檢測。牛乳是乳制品中的重要原料，牛乳中含有氨基酸、核黃素、維生素A、維生素B2、卟啉、NADH、美拉德反應和脂質氧化產物等多種熒光基團[18]，利用這些熒光物質的熒光變化可有效實現乳制品的品質鑒別與評價。Dufour 等[66]利用前表面熒光光譜技術通過分析維生素A、色氨酸等的熒光物質的熒光峰位置和峰值并實現對生牛乳和加熱牛乳的有效區分。除了利用熒光峰值對已知的熒光物質進行定量檢測外，熒光光譜技術還可以通過對比樣品中熒光峰的位置和峰值差異區分不同品種的牛奶樣品。丁婉榕[40]選用波長為380 nm 的激發光照射4種不同品牌的新鮮牛奶樣品，探究樣品中熒光物質隨儲藏時間延長發生的變化建立線性判別分析模型，并結合不同存儲時間下牛奶中的細菌含量的檢測對模型進行驗證，實現對牛奶存儲時間的準確預測。除對牛奶的品質進行檢測和鑒別之外，牛奶的食品安全問題也非常重要，熒光光譜分析技術可實現對乳品中四環素等微量有害物質殘留的快速檢測[67?68]。

4.5 果蔬產品的檢測

熒光光譜分析技術在果蔬產品領域檢測主要起到品質鑒別及分級、品種分類、病害檢測以及重金屬檢測[43]等作用。在對果蔬產品進行檢測時，葉綠素是最為常用的熒光特征物質，該物質不僅具有良好的熒光特性，其熒光參數還與果蔬采摘前后的生理特性密切相關，從而可以間接地反映出果蔬的品質狀況；此外，葉綠素的熒光參數還與果蔬的生理病害相關，可應用于果蔬生理病害的預測[69]。因此，葉綠素常用于果蔬產品品質及病害檢測的固有熒光探針。Moshou 等[70]利用熒光光譜分析技術對不同貯藏條件下的蘋果中葉綠素的熒光進行檢測分析，發現葉綠素的熒光強度與蘋果粉質化程度呈負相關，并通過構建動力學模型實現了對不同品質蘋果的分級分揀。王迎旭等[42]對溫室黃瓜植株頂端部位病斑區域葉綠素進行熒光數據采集并分析其變化趨勢，基于葉綠素熒光強度和動力學參數對黃瓜褐斑病和炭疽病進行分類和早期監測，分別采用支持向量機算法和極端梯度提升算法對不同程度病害植株進行分類，構建了對黃瓜病害的分類及檢測模型。在無特征熒光物質或不確定具體熒光物質時，也可以使用熒光光譜分析技術對果蔬產品進行品質鑒別。董泳江[4]將分子熒光光譜分析技術與偏最小二乘法結合對蘋果的糖度和硬度建立模型，實現了對不同貯藏條件下蘋果品質的有效區分，與常用于檢測蘋果品質的近紅外光譜技術對比，顯示兩種技術的準確度近似，證明了該技術的可行性。潘莎莎等[71]也應用了熒光光譜圖像技術，在700 nm 激發波長下對正毛化橘紅和其他品種橘紅進行照射，并與MLP 神經網絡結合構建模型，實現了對不同品種化橘紅的快速準確鑒別，準確率可達100%。

4.6 其他

熒光光譜分析技術的應用還常見于對飲品類食品的摻假鑒別、分類鑒別[46,72]及重金屬的檢測[44]等，一般通過分析不同樣品中熒光物質的熒光強度和熒光峰為位置差異，并結合多種化學計量學方法實現。毛立新等[45]利用同步熒光光譜技術對稀釋至不同濃度梯度橙汁的原液含量進行檢測，利用不用樣品間熒光強度的差異構建偏最小二乘法模型，實現了對不同橙汁原液濃度樣品的定量分析。Karoui 等[72]利用前表面熒光光譜分析技術，選取四種與蜂蜜中常見的熒光物質（芳香族氨基酸、維生素、輔因子和多酚類化合物）相近的特征激發波長分別照射7 個不同花種的蜂蜜樣本，利用析因判別分析有效區分了7 種蜂蜜。對于燒烤等成分多樣且復雜的樣品，熒光光譜分析技術也可以有效地分析熒光物質的位置和峰值。金玲等[73]對燒烤類、鐵板類等食品中的多環芳烴進行了恒波長同步熒光光譜檢測并對多環芳烴物質的光譜圖像進行簡化處理，確定了多環芳烴物質的熒光峰位置并進行定量分析，實現了對燒烤類、鐵板類等食品中多環芳烴含量的快速檢測。

5 展望

熒光光譜在食品檢測中的應用對檢測和監管食品品質與安全的意義重大。目前，國內外對于熒光光譜分析技術已在生物活體檢測、水產品、禽畜肉產品、果蔬及糧油產品等品質檢測、食品等級分類、產地溯源、農獸藥殘留和添加劑檢測等方面取得了較大的進展。不僅如此，熒光光譜分析技術還與多種其他技術相結合，為食品檢測提供有效輔助。但是不同熒光物質所建立的預測模型不僅因模型選擇的不同而影響準確度，還會因化學計量學方法的不同而存在精度上的差異，目前常用的方法有平行因子分析、主成分分析、Fisher 判別分析等光譜數據預處理及分類判別方法，還有逐步多元線性回歸、偏最小二乘回歸等定性分析方法，相關系數、校正均方根誤差等多種定量分析方法，因此，為各特征熒光物質選擇合適的化學計量學分析及模型預測方法還有待進一步的研究。其次，目前對于熒光光譜分析技術的應用尚未像其他光譜分析技術一樣形成完整的、成體系的檢測流程及系統，主要原因有兩點：一是食品中的熒光物質較復雜，光譜之間的重疊及干擾嚴重，給分析過程造成了一定的困擾；二是圍繞熒光光譜展開的研究多集中于對樣品光譜圖像的對比，通過圖像間的差異分析樣品的品種差異和品質變化，較少探究與品質相關的熒光物質的變化機理。如何將熒光光譜分析技術對食品的檢測應用于實際市場，以及對于對熒光光譜分析技術體系的進一步研究和完善問題還有待解決。

熒光光譜分析技術在食品檢測領域的應用具有廣泛性和多樣性，不僅測量精度高，而且成本較低，為實現食品品質、安全檢測及預測奠定了大量的數據理論基礎，同時也為打造便攜式食品檢測儀器提供了新的思路與強有力的理論支撐。