萜类化合物是自然界最大的天然产物家族，广泛应用于食品、医药、化妆品和能源领域。微生物发酵现已成为主流生产方式，但如何从复杂发酵液中高效分离目标产物仍是工业转化的关键瓶颈。因此，本文全面总结了微生物发酵液中萜类化合物的分离策略，全面整合了从发酵工艺优化到分离技术创新的全链条解决方案，并前瞻性提出人工智能与机器学习在分离工艺中的革命性应用，从而为高效提取高附加值萜类化合物提供了系统性解决方案。

本文针对发酵过程中产物抑制、低浓度提取等挑战，构建“原位分离+后处理强化”双轨策略。系统综述了双相发酵萃取、固相吸附、膜分离和挥发性产物气相分离等原位分离技术和蒸馏、萃取等后续组合工艺以提升产品纯度。并提出基于发酵规模（实验室级至工业级）的分离技术适配模型，突破传统试错模式，结合相关计算软件实现工艺参数智能化设计。

本文的通讯作者为中国科学院青岛生物能源与过程研究所的张海波研究员。上述工作得到了中国国家自然科学基金项目、山东省自然科学基金项目和青岛新能源山东省实验室开放课题等项目的资助。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.tifs.2025.105098