人工智能在食品安全方面的运用探析

食品安全一直以来都是人们关注的焦点，但与之相关联的风险事件却频频出现，这说明当前食品安全监管还存在着一些问题。食品及其相关安全的监管是一项巨大而又困难的工作，再加上当前食品安全事件频繁发生的原因多种多样，因此，单纯依赖于传统的管理方式已难以实现有效的管理目标。智能监管是以人工智能和数据挖掘为基础，在传统监管基础上进行的一种创新。智能监管能够适应日益复杂和变化的形势，对其进行智能监管日益引起社会的关注。正确运用人工智能和其他一些新技术，将有助于实现智能化监管。发展人工智能，将其在食品领域中的应用，有助于提高食品安全的智能化管理水平，促进这一领域的发展。本文对如何运用人工智能技术进行初步探索，对于促进我国食品安全管理的智能化，具有重要的现实意义。

1.概述

食品安全大数据在构建以防控为基础的食品安全体系中发挥着重要作用。在此背景下，国家出台一系列政策来推动食品安全大数据的建设。当前，我国正在进行新一轮的改革和发展，而人工智能技术则为我们带来弯道超车的机遇。食品安全大数据是一个复杂的系统工程，涉及食品工程、统计分析等多个学科。随着“人-机-物”“三元”的融合，数据的生产与使用模式也随之发生变化。目前的模式是，人人都是数据的创造者，而且都是数据的使用者。人工智能是一门致力于发展工具和运算法则，使机器具有智能功能的技术。人工智能技术的进步，提高对场景的理解，帮助更多的传统产业实现转型，人工智能技术已经普及到每一个行业，并且已经深入到生活的各个方面，让人们的生活水平得到极大的提高。当前，人工智能已被广泛应用于医疗图像处理、智能家居等领域，并被用于食品识别、后厨监控、感官评价等领域，人工智能与食品安全大数据相结合，进一步强化食品安全监管。目前，数字技术正处于飞速发展的时期，互联网、物联网等新型信息技术已经得到广泛的应用。在大数据环境下，对信息技术的合理运用，能够有效解决食品安全问题。利用物联网追踪系统，实现对食品原材料来源的实时追踪，云计算为物联网提供存储和计算的平台。大数据处理是对数据进行挖掘和融合，它是人工智能的基石，也是其发展的推动力量。人工智能是一种新兴的科技，它利用计算机技术，对采集到的数据进行快速处理，从而达到模仿人思考的目的，在食品工业中的作用越来越大。

2.食品安全大数据分析

2.1食品安全大数据采集与预处理

有效的数据采集和科學分析，可以为长久的食品安全监控提供数据支持，通过传感器、互联网、物联网及 ZigBee技术等采集特定的数据。食品安全大数据预处理指的是运用数据融合技术，具体包括数据融合、数据集约等内容，通过剔除噪音和冗余数据，从多源数据中提取出更有价值的信息。

2.2食品安全大数据的传输与存储

网络技术的出现，极大地提高海量数据的传输效率。在食品安全监控领域，通过蓝牙、物联网及 WiFi等方式传输传感器、摄像头所产生的即时数据，云计算、互联网可以对不同的数据进行分类存储，并进行有效的分析，极大提高处理大批量数据的能力。与此同时，随着现代网络技术的持续发展，某些数据得到有效压缩，极大降低数据的存储容量，从而可以更加方便有效地管理数据。

2.3食品安全大数据挖掘技术

常用的数据挖掘方法有三种。贝叶斯。贝叶斯网络被用来进行食品诈骗的预警，对已知商品种类及进口商品都能进行预警，其准确率高达80%以上。决策树。该方法可以监控食品中的化学成分，帮助将化学成分归类，并可用作风险监控规划的手段。人工神经网络作为一种具有良好学习能力的数据挖掘模式，在许多领域都得到成功的应用。比如，学习并模仿对干酪的感觉评分等等。本项目的研究成果将为网络订餐、食品包装、食品溯源、风险评估和联合执法等提供重要的技术支撑。

3.利用人工智能的智能检索技术构建

信息不对称是导致食品安全事件频繁发生的一个重要原因。食品作为一种后验商品，其品质特性只能通过消费来获取，这就导致食品供应链中的信息不对称问题。当前，我国食品安全信息的传播层次多、传播途径复杂，使社会公众获得有效的信息变得困难。而且，在传统的食品供应链中，信息传输的方向与物流传输的方向是相同的，前者对后者有依赖性，而信息传输系统属于单向的，很难达到信息跨越传输的目的。这样的单向体系容易造成信息传递的滞后、扭曲等现象，使信息的非对称性更加严重。

信息平台的建立，可以促进信息的传递，提高信息的透明度，从而更好的促进食品安全的智能化监管。人工智能检索是一种基于自然语言的检索技术，能够通过用户提供的自然语言，对用户进行快速分析，并制定出一套有效的检索策略，实现对所需要的信息的大范围搜索。将这一项技术充分运用起来，可以更快、更有效地对食品安全信息进行采集和共享，从而让信息平台逐步从封闭的状态转变为开放的状态，构建一个全环节、全流程、全方位的信息监管平台，促进我国食品安全管理水平的提高。采用人工智能技术，有利于在全产业链范围内，建立粮食信息监控平台，提高粮食信息透明度。

4.利用人工智能的智能代理技术

通过对食品采购商选择的智能化研究，使其成为供应链的起点。在这一过程中，采购过程是非常重要的，如果在这一过程中发生错误，就会影响到后面的供应链，从而导致产品质量不合格。要从“事后处置”向“事前预防”的转变，把食品安全问题扼杀在萌芽状态。因为食物的货架寿命一般都比较短，所以食物很容易腐烂。相对于其它产业而言，食品制造企业对产品的质量和时效要求更高。在采购原材料的时候，对供应商的选择是非常重要的，如果选择正确，就可以保证产品质量，从而对企业的长期发展有很大帮助。

但是，在实际的采购过程中，经常出现两个问题：第一，采购商与供应商的交流不多，双方的信息不能共享，对供应商的认识也仅局限于产品，不能全面了解他们的运营情况等，从而难以进行正确的供应商选择。如果单纯以供应商所能给出的价格为标准，则常常会造成供应商采够低质量的原材料，以求更大的利润。二是信息来源错综复杂，很难掌握要点。在信息沟通方面，运用人工智能的智能检索技术，将主要供货商的运营状况纳入信息监控平台，使采购商对供应商的供货记录等有一个全面的认识。对于信息的复杂性和多样性，可以采用人工智能中的智能 Agent技术进行处理。人工智能的智能代理技术能够感知所处的环境，并采取相应的行动来达到目标，该技术利用自动获取的领域模型，收集、筛选用户的信息，积极地向用户提供有用的信息，处理信息过多，无法掌握关键点的问题，便于迅速选择供货商，不仅可以节省购买时间，防止食物原材料的劣化，而且可以保证所购买的原材料安全。

5.人工智能的应用

5.1智能食品安全预警系统

在食品采购完成之后，对其进行合理的预警，能把次品剔除掉，防止其进入生产工艺而引起相关事故。在目前阶段，我国食品安全事件频繁发生的主要原因有两个：一是信息不对称；二是预警机制的缺失。目前，我国的预警体系还不完善，极易忽略有关的不安全信息，导致问题食品流入市场。在食品安全预警过程中，要进行科学合理的预警，不但可以有效地减少与之相关的安全事件，还可以帮助消费者建立起对食品安全的信任。人工智能专家系统是由多个专家学者在一个特定的领域中所积累的知识所构成，该系统运用已有的知识与经验，进行推理与判断，从而解决相关的复杂问题。将智能专家系统引入到食品安全预警中，可以有效地改善食品的品质，降低食品安全风险。

5.2智能食品安全生产管控

因为生产环节的决策具有很强的主观性，所以造成错误的概率也很大。人工智能辨识是一种利用计算机来模仿人类的智力，并根据人类的思维方式来辨识事物的一种新技术。这项技术可以迅速地检测出有毒的化学物质，并将不合格的产品从生产过程中剔除出去，避免它们流入市场。在人工智能决策支持技术的基础上，对以 HACCP为基础的智能决策支持系统进行研究，从而达到生产安全食品的目的，拓展决策支持系统的应用领域，提升其解决问题的能力，从而对食品生产的过程进行有效的控制，保证食品安全。

5.3食品安全智能物流

物流是食品生产、加工、消费的关键环节，对其进行有效的管理，将有助于降低相关事故的发生。在食品安全方面，长期以来，人们都十分重视食品的生产和加工环节，而对于食品的物流环节，人们却没有给予足够的重视。“酒类增塑剂”事件的发生，直接暴露出我国物流系统对粮食安全保障的薄弱性。所以，要降低食品安全风险，必须从源头上加强对食品物流环节的管理。其中，物流是指食物的运输与存储，因为一般情况下，食品的保质期相对较短，因此，在运送和存储方面，容易受到温度和环境的影响，造成食物的腐烂。同时，在这一过程中，若将食物与其它有香味的物品混合，也容易造成串味的问题。为了防止出现食物不安全问题，首先要对食物的温度等硬性指标进行严格的控制，然后还要对食物进行分类，防止食物的串味。人工智能中的模式识别技术是探索如何让机器拥有感知的能力，而推理和程序设计是关于如何利用已有的知识和技术，使机器完成一个具体的目标。通过使用人工智能模式识别技术，我们可以及时判断出，食品在运输过程中，其周围的温度是否适宜，食品本身的性质是否发生不良的改变，食品中是否出现混杂。运用逻辑与程序设计方法，对物流过程中的食物特征进行实时跟踪，以保证食物在物流过程中的质量与安全，同时也提升物流过程中的管理效率。

5.4 销售环节食品安全

销售环节是食品从生产者到消费者的最后一个环节，如果对这个环节的监督不到位，就会造成不良食品进入市场，而消费者就要为其带来的安全隐患买单，这就使得先前对食品采购、生产和物流环节的监督变得毫无意义。加强对销售环节的监督是非常重要的，就像储存环境会对食物的质量产生影响，销售环境也会对食物的质量产生影响。一般来说，一个良好的流通环境对保证食物的安全性有很大的影响，不佳的流通环境很容易引起食物的污染。此外，在銷售中，直接或间接地与食品相接触的一线工作人员，他们对食物安全没有足够的认识，往往会违反有关法规，从而造成食物的污染。对于销售环境是否符合标准这一问题，类似于物流环节，也可以使用人工智能的模式识别技术，来对食品所处的环境是否适合进行判断和预警，从而预防风险的发生。而对于由于工作人员的操作失误而导致的食品安全事故，则可以通过使用人工智能和机器学习的方法来处理。机器学习仅靠数据就能提高人工智能系统的性能，它是 AI系统的一种提高方法。在此过程中，对该技术进行充分的运用，使公司的操作流程自动化、无人化，减少因生产中操作人员的错误而引起的食品安全事故，确保产品在流通过程中的质量。

结论

总而言之，食品供应链是一条漫长而又复杂的产业链，任何一个环节出问题，都有可能引发一系列的食品安全事件。由于传统管制模式的弊端日益凸显，因此，构建智能管制是必然的。人工智能是近年来发展起来的一项新兴技术，将其运用于智能食品安全监督管理，有着重要的现实意义。

作者简介：

唐嘉骏（2002.06-），男，汉族，山东泰安人，山东农业大学食品科学与工程学院本科在读；研究方向：食品相关。