在疾病诊断-△、食品安全与环境监测等应用场景中，检测系统需要在复杂基质干扰、样本量受限与现场操作条件不稳定等条件下，实现可复现的信号放大▲△▷、稳定读出与定量判读◇•△。纳米酶可通过催化反应实现信号放大与多类型信号转换，生物芯片平台为微量样本处理▼■、多通道集成与便携化读出提供器件载体。随着检测任务从单指标走向多指标▽☆、从终点读数走向连续监测●☆◁，信号形态与数据维度进一步增加•★，经验阈值与人工判读在一致性、可迁移性与实时性方面存在约束。

　　因此△◇◇，有必要从“材料与催化机制-智能化生物芯片-多场景应用”的完整链路出发，对纳米酶与生物芯片的集成范式、信号转换机制以及 AI 参与的智能化处理路径进行系统梳理，形成可比较的研究框架与面向应用的技术路线◇。

　　该综述围绕纳米酶催化放大、生物芯片信号呈现与AI信号处理三条主线，总结了纳米酶-生物芯片系统用于智能检测的研究进展●◆，并讨论面向应用落地的关键约束与后续方向。

　　纳米酶-生物芯片系统及其在疾病诊断△、食品检测与环境监测中的代表性应用概览

　　在“材料与催化机制”层面，该综述对纳米酶的酶样活性谱系进行归纳，形成可用于对照分析的机制与反应路径框架：包括以氧化还原酶样纳米酶为代表的 POD/CAT/GPx/SOD/HPO/OXD 等催化循环，以及水解酶样纳米酶的磷酸酶☆、核酸酶□、糖苷酶、脂肪酶、蛋白酶等反应类型，并进一步覆盖裂解酶、异构酶、连接酶等“其他酶学活性”的典型反应模式。该部分的组织方式为后续将■○“催化—界面—器件•”进行匹配提供了机制层面的对照坐标。

　　在“芯片与信号转换”层面，综述以系统视角梳理纳米酶-生物芯片中常见的信号响应模式与读出通道，涵盖电化学、比色、荧光与化学发光等路径，并通过时间轴方式概括该领域从▷“材料驱动的单一反应体系”走向“芯片集成与智能平台化”的演进脉络，用于说明系统集成、可携带读出与数据处理能力在不同阶段的角色变化◁◆▲。

　　在“智能化处理…●”层面☆，该综述总结了机器学习与深度学习在纳米酶-生物芯片系统中的主要落点，包括复杂信号解码☆、分类识别○■、多模态融合、以及与手机端/云端平台结合的流程化推断与结果输出。该部分同时讨论数据集构建、模型泛化与端侧部署等实现环节对系统可用性的影响，为“器件输出—算法模型—结果呈现”的闭环构建提供梳理框架。

　　在“应用场景”层面▲★-，该综述围绕三类代表性方向进行归类与对照：疾病诊断、食品检测与环境监测，对纳米酶-生物芯片系统的实际部署进行对照式梳理•△：临床诊断侧重于面向即时检测与连续监测的芯片化与便携化实现；食品安全聚焦于对食源性病原体、真菌毒素、农药残留与营养成分等目标的现场筛查需求；环境监测则围绕重金属离子、酚类污染物与毒素等典型污染物的快速检测任务展开。基于上述案例集合，文章进一步归纳▽•★“检测对象—芯片形态—读出通道—数据处理/智能判读”之间的常见组合路径，并指出面向实际应用仍需重点解决的共性问题，包括复杂样本抗干扰、长期稳定性与批次一致性▪、以及端侧推断的泛化与部署约束•▪。

　　尽管纳米酶-生物芯片与 AI 的耦合已形成多类原型系统，但面向规模化部署仍存在若干关键约束，主要包括▼●：纳米酶材料的批次一致性与可标准化表征、芯片制造与界面固定化过程的稳定性与可制造性、以及端侧推断的算力/能耗限制与模型泛化能力。后续研究可围绕上述约束推进三类路径▽◆：

　　其一•…○，在材料层面发展结构可控的纳米酶体系并建立与催化性能相关的可量化指标与质控方法，以提升可重复性；

　　其二●=，在器件层面推动可扩展加工与模块化集成，形成可复用的芯片结构与流程化操作接口，以降低跨平台迁移成本▽▷；

　　其三，在算法层面采用与硬件条件匹配的轻量化模型与稳健推断策略，结合数据集构建与跨场景验证◁…，提升端侧部署的可靠性。通过◆▼“材料-器件-算法=▼◇”协同优化□▪，该方向有望逐步形成面向现场与临床场景的可部署检测系统形态，包括便携读出、连续监测与联网管理等能力。