大數據和人工智能在高校食品安全智慧監管中的應用研究

Research on the Application of Big Data and Artificial Intelligence inIntelligentSupervisionofFood SafetyinUniversities

FENG Fan （Nanjing Forestry University，Nanjing 21oooo， China）

Abstract： In recent years，there have been frequent campus food safety problems. The colege canteen is the mainplacefor teachersand students toeatdaily，andfoodsafety is relatedtothe health of teachers and students and the harmony and stabilityof the campus.The college canteen fod safety management processinvolves procurement and storage，cooking and processing，food sampling，and other key links，the traditionalcanteen supervision often reliesonmanualinspection，wichisinefcientandpronetoloopholes.Curently，bigdataandarticialintellience hashadasignificant impactonthe developmentofthefood safety industry.Therefore，itis necessary to combine intelligent information technology to strengthen the supervision of food safety information in coleges.In summary， this article provides an in-depth discussion of the specific application scenarios and impacts of big data and artificial intelligence technologies inthemanagement modeofcollegecanteen，aswellasthechallengesof artificial intelligence and big data in the application of college canteen management.

Keywords： big data; artificial intelligence; college canteen; food safety; intelligent supervision

食品安全是衡量社會管理發展水平以及法制建設的重要標準。隨著當前社會對食品安全問題關注度的持續攀升，高校餐飲安全管理已成為學校日常管理工作中的重點工作[1]。當前，有限的監管資源與繁重復雜的監管任務之間的矛盾日益凸顯，傳統的監管手段和方式難以滿足高校食堂的高質量發展需求。隨著大數據、人工智能時代的到來，食品安全智能化監管有望被進一步推進，數據驅動下的計算機科學和智能技術為食品安全監管提供了新的技術切入點。當食品安全與人工智能產生深度融合，必將不斷改善當下的食品安全形勢，促進高校食堂現代化和智能化管理的高質量發展。

1大數據與人工智能概述

1.1大數據技術原理與特點

世界衛生組織對大數據的定義為快速收集和處理大量復雜數據，其核心特征包括規模性、多樣性、高速性和價值性[2]。食品安全管理貫穿于生產、采購、供應和銷售等多個關鍵環節，通過對各環節采集到的數據進行整合和分析，挖掘其中蘊含的價值信息將成為引領食品安全發展和創新的關鍵。貝葉斯網絡、決策樹和人工神經網絡等大數據技術常被應用于食品安全管理[3-4]。

1.2 人工智能的原理與特點

人工智能是研究用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為的一門學科，它能獲取自然語言，并對其進行規劃、區分和理解。經過多年的發展，人工智能技術經歷了基于人類制訂的規則學習、機器學習、深入學習幾個階段，取得了顯著的進步和突破，已被廣泛應用于社會生產和生活中。當前，人工智能的核心技術涵蓋了計算機視覺技術、生物特征識別、機器學習算法以及自然語言處理技術等多個方面，能自動化分析食品生產過程，進而有效優化庫存管理、降低生產成本，最終達到減少食品浪費，改善供應鏈，監測食品欺詐和監管食品安全的目的[5]。

1.3大數據和人工智能技術融合在食品安全監管中的應用

大數據技術主要用于海量數據的采集、存儲、查詢和基礎處理，收集到的數據存在諸多冗余。現代人工智能是以數據、算法和算力作支撐。數據收集是人工智能發展中最重要的部分，數據的質量和數量決定了預測的效率和準確性。人工智能最明顯的優勢在于其能自動從大量數據中學習知識并從冗余的數據中采集有用的信息，使大數據的挖掘變得更加高效和精準。人工智能和大數據技術互為依存、相輔相成，大數據技術的提升為人工智能模型提供了充足的計算資源，以及更多、更高維度的訓練數據以提升模型性能，而人工智能模型的反饋也能進一步改進底層的數據分析流程，實現不斷提升的良性循環。隨著兩者的持續融合，不僅推動了智能化技術的快速發展，更開啟了一場智能化的產業革命。

在食品安全管理領域，自然語言處理、計算機視覺、智能決策等人工智能技術的應用日益廣泛。通過采集、分析和應用相關數據，顯著增強數據分析的智能化處理水平，并提升數據處理的效率。高校食堂原材料采購環節是保障食品安全的基礎，利用智能傳感器和計算機視覺技術，實現對供應鏈環節和食品加工過程的實時感知和自動識別；強化學習算法的引入，進一步完善對風險關鍵點的管控和決策機制，推動風險管控系統的自主智能運行。人工智能與大數據技術的深度融合，有助于構建全鏈條食品安全治理體系，為處理復雜的食品安全管理問題提供更高效、智能的解決方案。

2大數據與人工智能在高校食品安全監管中的應用實踐

2.1供應鏈智能化管理

大數據技術和人工智能的集成應用使供應鏈逐漸演變為具備能夠自我感知、自我治理、自我決策進而實現自我優化的自主化供應鏈體系。高校食堂的供應鏈風險監控主要包括庫存管理、食品貯藏和安全溯源等方面。對于庫存管理，學校可通過人工智能和大數據技術實時掌握原料的庫存動態，深入分析數據趨勢，精準預判師生用餐消費需求，以便實現更加精準的庫存規劃，規避庫存積壓或缺貨問題。在食品貯存環節，嚴格控制貯藏間的溫度和濕度，對食品安全至關重要。通過使用基于深度學習的人工智能工具，如溫濕度傳感器，可以對高校后廚貯藏間、備餐間實現溫濕度實時監控并在貯藏條件異常時及時發出警報，最大限度減少誘發食品污染或變質的安全隱患。利用人工智能算法分析日常食品保存環境中的溫度、濕度、氧氣水平等各項數據，可以更準確地預測產品的保質期，有助于減少食物浪費并優化資源利用[。使用人工智能驅動的圖像識別系統和計算機視覺技術還可通過監測食品在貯藏期間的品質變化來保證食品安全。此外，在食品安全問題追溯方面，機器學習、自然語言處理、區塊鏈技術和強化學習等人工智能技術，可以增強對供應鏈整體的可追溯性。一旦高校發生食品安全事件，人工智能算法檢測系統可迅速鎖定問題批次，追溯食材來源、運輸軌跡以及存儲情況。這不僅能夠助力高校迅速啟動食品召回流程，有效縮小問題影響范圍，還能進一步強化對問題環節的管控力度，提升供應鏈的風險管理能力[]。

2.2 智能監測食品加工過程

為優化食品加工過程的安全管理，確保師生能夠享用到安全、優質的食品，智能化監測技術顯得至關重要。在加工環境監測方面，人工智能技術可用于監控和優化食品加工環境的清潔和衛生。機器學習與各種傳感器技術（電、光學、聲學和超聲波等）相結合可以監測和判斷食品加工設備的污染情況；視頻監控結合智能傳感器通過圖像識別、行為識別等功能可對后廚出現的老鼠、蟑螂、蒼蠅和蚊子進行快速識別并抓拍取證，同時發出警報信號督促管理人員及時進行干預。人工智能和大數據技術還能分析各種來源的數據，如社交媒體和官方新聞，以識別當前可能存在的較高風險隱患的食品安全問題，預測環境中食源性病原體污染風險高發地和時間點，使管理人員能夠快速識別潛在危害并降低食源性疾病的風險，防止交叉污染。

人工智能技術還可以幫助食堂員工樹立食品安全行為意識，通過檢測員工在生產線各環節中的行為差異判斷其是否規范操作。對于陌生人員隨意進入后廚、員工未佩戴口罩、帽子及未按規定正確清潔等問題，均能智能識別并預警干預。當前，人工智能技術賦能的聊天機器人還能有效輔助培訓員工對食品安全工作重要性的認知，逐步深化員工對食品安全的重視程度。

2.3 發展綠色節約型食堂

在當今提倡環保和節能的背景下，建設節約型食堂顯得尤為重要。隨著物聯網、大數據、人工智能等新興技術的迅猛發展，傳統的節約型食堂逐步向智能化節約方向轉型，其不僅致力于減少食物浪費，更是通過集成先進技術優化管理流程，實現食堂的綠色可持續發展。通過安裝能耗監測設備，利用人工智能算法基于天氣模式分析能源需求動態調整發電和配電，可以減少能源消耗，降低運營成本。在供餐環節，節約型食堂使用智能選餐稱重模式，就餐者依據個人口味喜好和食量，按需選餐，無須人工打餐收銀，設備自動稱重、按克計價，從“被動浪費”轉為“主動光盤”，使反浪費行為深入踐行。研究表明，一項基于決策樹算法開發的人工智能系統可根據處理餐廚垃圾產生的氣體預測食物浪費的質量和類型。通過機器學習對數據進行處理，預測可能被浪費食物的準確率可達到 92.65% ，為就餐者食物浪費特點提供有價值的見解[8。因此，在餐后環節，使用智能餐余監控一體機識別就餐用戶的餐余，形成數據看板及綜合分析，可最大限度地減少食物浪費和廚余垃圾的產生。

2.4參與社會輿論治理

在社交媒體信息日益多元化的背景下，人工智能技術在網絡輿論治理領域展現出前所未有的潛力，特別是在提高輿情監控的精確度、深化輿情分析的智能化水平以及優化輿論引導策略方面，為網絡輿論治理開辟了新的路徑。在食品安全監管中，運用智能化手段監控輿情，不僅可以了解公眾對于食品安全的多元訴求，維護有關群體的合法權益，還能為食品安全的危機管理提供幫助，防止食品安全群體性事件的無預期性暴發。高校食堂可引入智能搜索、網絡爬蟲等智能化采集技術，對網絡中與學校食堂食品安全相關的輿情進行自動收集、篩選和大數據監測，通過自然語言處理、情感分析等技術手段，對師生的言論和行為進行全面的監測和分析，從而實時追蹤到輿論熱點和輿論危機，了解和掌握輿情動態，以提前制訂全面應對輿情事件的應對方案。通過精細化采集并分析數據與信息，為學校深入理解師生的興趣偏好、價值觀念及情感趨向提供堅實基礎，進而為實施精準有效的輿論引導策略提供科學方案。

3當前大數據和人工智能技術應用于高校食品安全管理中面臨的挑戰

3.1數據質量與安全問題

食品安全系統包含硬件和軟件基礎設施，是一個復雜的體系。食品生產過程中會產生大量數據，數據的偏差性和不準確會影響數據的采集和預處理，進而影響機器學習算法的訓練，導致偏離預期效果。盡管數據被成功采集，但后續數據處理環節也面臨計算資源和時間的雙重壓力，特別是涉及處理海量大規模數據集時，需要依賴于高效算法和強大計算能力的雙重支撐。隨著高校持續采用這些新技術，數據不斷累積，如何確保這些數據的安全存儲和傳輸成為重點關注的問題，一旦數據泄露或被非法利用，不僅會對學校師生的隱私造成侵犯，還可能給整個高校管理系統帶來信任危機[。

3.2 技術人才短缺

在高校食堂安全管理領域，大數據分析工作要求技術人才具備統計學、數學、計算機科學以及食品科學等多學科的知識與技能。目前，高校食堂管理者中既熟悉食品安全業務又掌握大數據分析技術的復合型人才相對匱乏，導致智能管理技術無法充分發揮其優勢、數據分析結果的應用和解讀存在一定誤差，進而對人工智能系統的實際運行效果產生負面影響。

3.3政策支持與投入不足

盡管國家已經出臺推行了一系列支持人工智能發展的政策措施，但在具體規劃和實施過程中，仍存在一定的滯后性，導致高校在引入人工智能技術時缺乏明確的政策指導和資金支持。

4大數據和人工智能技術應用于高校食品安全管理的優化策略

4.1提高數據質量與準確性，加強數據安全與隱私保護

高校食堂應優化數據采集流程，制訂統一的數據采集標準和規范，確保數據來源的可靠性和一致性。同時建立數據質量監控體系，定期對數據進行質量評估和問題排查。此外，還需制訂內部數據安全管理體系，以強化數據安全管理的具體執行規范。

4.2 加強技術人才培養，促進產學研合作

積極組織食堂技術人員參加大數據、人工智能等方面的專業培訓課程、研討會和學術會議，提升其專業認知。另外，針對食品安全監管崗、設備設施管理崗等關鍵技術崗位，需招募專業人才。政府、監管機構、學術專家、消費者和食品供應鏈上的其他相關從業者之間的創新和戰略合作對于推動食品安全智能管理領域的進步至關重要。通過政府撥款、社會捐贈及校企合作等途徑，助力高校食堂在人工智能技術的研發、軟硬件設施購置、業務培訓等領域的投人。通過與科技企業建立合作關系，開展聯合培養、項目合作等方式引進外部人才和技術資源，支持人工智能在高校食堂的應用、發展和維護。

5結語

大數據和人工智能技術在高校食品安全和質量管理中的應用，標志著其在食品領域和高校食品安全管理方面取得了重大發展。高校利用機器學習和深度學習等智能化技術手段，能不斷提高食品供應鏈風險管控程度，優化食品生產流程，改善食堂餐食質量，同時減少食品浪費。大數據和人工智能技術通過自動化運行復雜任務，提供實時監控和數據分析，以實現預測性維護和決策，將徹底改變傳統食品安全和質量管理實踐。然而，由于數據互通性和校企研發力度不足，與高校食品安全領域配套的人工智能技術開發仍相對滯后。因此，未來推動高校食品安全智能化管理應著重應用數據隱私保護方法，提升數據標準化水平，構建合作生態系統，進而推動人工智能在食品安全領域的可持續發展，為師生的健康飲食保駕護航。

參考文獻

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