大數據背景下食品質量安全管理的問題與對策

Problems and Countermeasures of Food Quality and Safety Management Under the Background of Big Data

WANG Meng （Market Supervision and Administration Bureau of Xinglong County， Chengde O67399， China）

Abstract： With the rapid development of information technology， the role ofbig data in food quality and safety management has become increasingly prominent.This paper analyzes the main problems in food quality and safety management under the background of big data， including imperfect data collection system，insuffcient data analysis and application capabilities，and lack of information collaborative sharing mechanism.In response to these problems， optimization measures such as building an intelligent data colection system，improving the level of big data analysis and application，and improving the information sharingandcollaborative mechanismare proposed，aiming to provide theoretical support and practical paths for improving the level of food quality and safety management and building an intelligent supervision system.

Keywords： big data; food quality; safety management; optimization measures

食品安全事關公眾身體健康和生命安全。我國在“十四五”期間明確提出，要加快食品安全治理體系和治理能力現代化建設，推進監管數字化轉型[1]。大數據、人工智能等新一代信息技術的快速發展為食品質量安全管理帶來新的機遇與挑戰。智能化監測設備和分析工具的應用顯著提升了風險防控能力，但在數據治理、技術應用等方面仍面臨諸多瓶頸。如何充分發揮大數據技術優勢，構建更加高效、智能的食品安全管理體系，已成為當前食品安全治理中的重要課題。

1大數據賦能食品質量安全管理

大數據技術為食品質量安全管理提供了全鏈條的數字化支撐。依托物聯網、區塊鏈和智能傳感技術，可實時采集食品生產、流通、銷售環節的溫濕度、添加劑使用等關鍵數據，構建動態可追溯體系，有效提升風險監測能力[2。在風險防控方面，大數據分析能夠挖掘歷史檢測數據中的潛在規律，結合機器學習算法建立預測模型，精準識別微生物污染、農藥殘留等隱患。同時，基于多源數據融合分析，監管部門可實現從粗放式抽檢向精準化治理的轉變，優化資源配置。此外，大數據還推動了食品安全治理模式的創新。構建多方協同的數據共享機制，形成政府監管、企業自律、公眾參與的共治格局，能夠為食品安全管理提供智能化決策支持，最終實現從源頭到消費端的閉環管理。

2大數據背景下食品質量安全管理的問題現狀

2.1食品安全數據采集體系不完善

隨著信息技術的快速發展，我國食品安全數據采集手段不斷升級，在生產環節推廣應用了二維碼追溯系統、智能傳感監測設備，多地建立了食品安全快速檢測實驗室，采集效率明顯提升。然而，從當前實踐來看，食品安全數據采集體系的建設仍面臨一些現實挑戰。 ① 數據采集技術水平有待提升。食品產業鏈中小微企業占比較大，特別是在生產加工環節，自動化采集設備配置不足，導致部分數據收集效率與準確度需要提高。 ② 數據標準規范需要統一。由于缺乏統一的數據采集規則和格式標準，不同環節、不同主體的數據存在差異。例如，生產環節多采用批次編碼，而銷售環節則使用商品編碼，造成數據對接存在技術門檻。 ③ 基層采集工作面臨實際困難。基層監管部門和企業在數據采集過程中存在工作量大、設備有待更新等客觀需求，這些都需要在優化采集體系時重點考慮。

2.2數據分析與應用能力不足

近年來，各級監管部門陸續引入了食品安全風險預警系統、智能分析平臺，開發應用了食品安全大數據分析模型，在風險識別和預測預警方面取得積極進展。然而，與大數據時代的高質量發展要求相比，當前食品質量安全領域的數據分析與應用水平仍需進一步提升，主要體現在以下幾個方面。 ① 專業數據分析人才儲備不足。食品安全監管部門普遍缺乏既懂食品專業知識又精通大數據分析技術的復合型人才，難以充分發揮數據資源的潛在價值。 ② 數據分析工具與技術應用亟待升級。當前的分析方法以傳統統計分析為主，在食品安全風險預警、質量追溯等關鍵領域，智能分析技術的應用深度不夠，未能充分發揮大數據技術在風險識別和趨勢研判方面的優勢。 ③ 數據價值挖掘的系統性和前瞻性不足。現有分析工作多停留在描述性統計層面，對食品安全風險的關聯性分析和成因挖掘較為薄弱，難以形成有效的預測預警機制。

2.3食品安全信息協同共享機制缺失

在數字化轉型的推動下，我國食品安全信息化建設穩步推進，各地建立了食品安全監管信息平臺，監管效能得到提升。然而，在信息協同共享機制方面仍存在一些亟待解決的問題，制約了大數據在食品安全管理中的深度應用。 ① 各監管部門和市場主體之間普遍存在信息孤島現象。農業農村、衛生健康、市場監管等部門分別建立獨立的信息系統，缺乏有效的數據交換機制，難以形成統一完整的食品安全監管數據網絡。 ② 部門間信息共享渠道不夠通暢。在實際工作中，跨部門數據調用程序煩瑣，信息傳遞實效性不強。由于缺乏明確的數據共享責任和權限劃分，各部門在數據開放共享方面存在顧慮，影響了監管協同效率。 ③ 信息共享平臺建設相對滯后。統一的食品安全信息共享平臺尚未完全建立，現有平臺在數據接入標準、安全防護、用戶權限管理等方面需要進一步完善。

3大數據背景下食品質量安全管理的對策

3.1構建智能化數據采集體系

針對當前數據采集中存在的問題，應從設備、標準和流程等多個維度構建智能化采集體系，全面提升數據獲取能力[3]。在推廣智能采集設備應用方面，應加快在食品生產加工、物流運輸環節部署溫濕度智能傳感器、無線射頻識別設備，實現環境指標的自動化采集。同時，推進移動采集終端在市場監管、抽檢等現場執法中的應用，提高數據采集及時性與準確性。應制定食品質量安全數據元標準，明確數據項、數據格式和采集頻率等技術規范，確保各環節采集的數據具有較強的關聯性和可比性。在優化數據采集流程與方法方面，要重點提升采集工作的系統性和協同性[4。建立采集任務智能分配機制，根據監管重點和風險程度自動生成采集計劃。構建采集數據的實時驗證機制，通過智能算法對異常數據進行快速識別和處理，保障數據的真實性和有效性。食品質量安全數據采集技術優化方案如表1所示。

3.2提升大數據分析應用水平

隨著食品質量安全數據規模的不斷擴大，如何充分發揮數據價值，提升分析應用水平，成為當前面臨的重要課題。要想有效提升大數據分析應用水平，需要從人才、平臺和應用等多個層面統籌推進

（1）引進和培養專業數據分析人才。應加大對數據科學、食品安全等跨領域復合型人才的引進力度；建立常態化培訓機制，組織開展算法建模、數據分析工具應用等專題培訓，提升現有人員的數據分析能力。同時，建立產學研合作機制，依托高校和科研院所的技術優勢，聯合培養大數據分析人才。應重點培養掌握Python、R等數據分析工具，熟悉主流機器學習框架，具備食品安全領域知識的專業人才隊伍。

（2）加強大數據分析平臺建設。應構建集數據預處理、統計分析、智能建模于一體的綜合分析平臺，提供可視化分析工具和多維度分析模型。重點優化風險預警分析功能，基于機器學習算法建立食品安全風險評估模型，實現對潛在風險的智能識別和預警。平臺架構應采用分布式計算框架如Hadoop和Spark，配置圖形處理器（GraphicsProcessingUnit，GPU）支持深度學習任務，構建ETL（Extract-Transform-Load）數據處理流水線，確保大規模數據得到高效處理和分析。

（3）在深化數據挖掘與價值應用方面，要著力提升數據分析結果的實用性。建立數據分析需求收集機制，根據監管工作實際需要開展針對性分析。加強對非結構化數據的挖掘利用，利用自然語言處理等技術，從投訴舉報、輿情信息中提取有價值的線索。推進分析成果在監管決策中的應用，為監管重點確定、執法力量配置等提供數據支撐。同時，要建立分析結果評估反饋機制，持續優化分析模型和應用方法。可采用長短期記憶網絡（LongShort-TermMemory，LSTM）等深度學習模型進行時序預測，運用知識圖譜技術構建食品安全知識網絡，通過圖神經網絡分析質量安全風險傳播路徑，不斷拓展數據分析的深度和廣度。

3.3完善信息共享協同機制

食品安全監管的信息共享協同是一項系統工程，需要通過制度創新和技術支撐，構建更加開放、高效的協同機制。區塊鏈、微服務等新技術的應用為打破信息孤島、實現數據互通提供了新的解決方案[5]。

（1）打破信息壁壘需從頂層設計入手。建議制定數據共享管理辦法，明確各部門在食品安全數據共享中的職責、權限與義務，建立激勵約束機制。針對數據安全顧慮，應采用數據脫敏、權限分級等技術手段，在保障數據安全的基礎上促進數據開放共享。可基于區塊鏈技術構建可信數據共享網絡，通過智能合約規范數據授權與使用，實現數據共享全過程可追溯。

（2）建立跨部門數據共享平臺。平臺架構應采用微服務設計，提供標準化的數據接口和服務組件，支持不同部門系統靈活接入。建立統一的數據目錄和交換標準，通過API網關統一管理數據服務接口，實現數據即服務。同時，要加強數據質量管理，建立數據更新維護機制，確保共享數據的及時性和準確性。

（3）創新協同監管模式。基于共享平臺開發協同監管應用，實現跨部門聯合執法、案件協查等業務協同。建立基于大數據的風險信息共享機制，及時推送風險預警信息，支持多部門快速響應和聯動處置。探索建立食品安全信用信息共享機制，推進檢驗檢測、監管處罰等信息互通共享，為協同監管提供支撐。可采用知識圖譜技術構建監管知識庫，通過本體建模實現多源異構數據的語義關聯，為跨部門協同監管提供知識支持。

4結語

食品質量安全管理需要從數據治理、技術應用和協同共享等多個維度統籌推進。一是完善數據采集設施、統一技術標準、優化采集流程，夯實數據基礎；二是加強專業人才培養、升級分析平臺、深化數據應用，提升治理能力；三是建立協同共享機制、打破信息壁壘、創新監管模式，實現多方協同。未來，隨著新一代信息技術的持續發展，食品安全管理將向更加智能化、精準化方向演進。建議進一步加大技術創新和應用力度，深化數據要素價值挖掘，持續完善智能化監管體系，切實保障公眾食品消費安全。

參考文獻

[1]李建立.食品檢驗中大數據分析技術的應用價值[J].中國食品工業，2025（2）：80-82.

[2]張慧，趙峰，曹源濤，等.大數據背景下食品質量安全管理的問題及創新路徑[J].中外食品工業，2024（23）：20-22.

[3]魏巍.食品質量安全管理中的新型問題及解決方法探析[J].中外食品工業，2024（12）：31-33.

[4]盧弘杰.條形碼技術在食品安全質量監管系統中的應用[J].質量與認證，2025（3）：99-101.

[5]林軻亮，梁業成，蘇時彬.數字賦能食品安全法律監管路徑研究[J].食品與機械，2024，40（12）：59-64.