解決“吃飯問題”的三大新技術

劉秉軍

虛擬模型優化農業生產

到本世紀末，地球人口將增加45%，而可耕種的土地面積將減少20%。而且，可耕種土地的利用效率可能并不高。由于種植方法不當，全世界有約一半的農民在收割農作物后都會面臨一定的損失。隨著全球食品需求量的不斷增加，目前的耕種模式必須加以改進。

以咖啡為例，它來自于咖啡農場主辛勤的耕耘。由于最新的信息科技還沒有滲透到一些國家的農場，咖啡農場主與農村合作社或其他農場主交換信息十分不便。如果農場主為了擴大生產，想去銀行貸款，要經過很長的周期，以及復雜的審批手續。

為全球各地的農場打造虛擬模型，能夠幫助傳統農業應對信息化挑戰。這種新技術能夠將農場的相關數據共享，讓各個參與方分享想法、研究成果和材料，交流全球農場生產管理和農作物生長的相關數據，并與食品供應鏈聯結。

美國和加拿大的研究人員通過對農場進行全方位的數據采集，構建出試驗型農業決策平臺，它相當于一個虛擬模型——對農場進行數字化復制，360度全方位呈現出來。在融合高精度的衛星數據，進行全方位的深度計算和分析后，這個決策平臺可以在10平方米的精度上預測農業收成（即每10平方米的產出量），并對農作物進行健康管理。

這種新技術已經實現了跨越國界的合作。有美國企業正在協助肯尼亞研發相關技術，利用水資源傳感器探明地下水分布的數據，利用大氣壓傳感器結合衛星圖像提供氣象數據，為當地的農場建立虛擬模型。這不僅可以幫助農民預測土壤濕度，進行灌溉管理，預防干旱災害，還可以幫助肯尼亞政府更好地做出農業援助決策，幫助食品供應商預測農業收成，讓衛生部門盡早進行病蟲害防治。

更進一步，虛擬模型還可以與農業創業公司合作，分析當地農作物的供應與需求規律，讓整條農業價值鏈中的各方隨時追蹤、獲取和共享數據。由此，發展前景好的農場可以很快從銀行獲得貸款或其他金融服務。

值得一提的是，除了農業領域可以有效利用虛擬模型技術，其他行業也可以構建本領域的虛擬模型，從而實現更加高效的數字化管理。

美食自拍可檢測安全

微生物與人類一直共存，無處不在，其中有些對人體無害，有些則不然。要辨別它們，進而利用它們為人類服務，必須先了解它們與人類健康的關系。據統計，全球每年因誤食遭有害微生物污染的食品而生病的人多達6億。

目前，專業的食品檢測還需要特別復雜的流程和步驟，傳統測試要花費數天時間。科研人員正在研究新的更有效的方法來進行食品檢測，希望可以幫助人們更加迅速清晰地了解食品中是否含有病原體。

利用DNA和RNA測序技術，研究人員能夠掌握食品在生產地和運輸途中的微生物狀況，并探測微生物群中出現的異常情況，例如某香腸樣本中突然出現一種意料之外的致病細菌，或者微生物群的整體構成發生了變化，等等。研究人員可以隨時利用基因技術在食品的生產和流通環節研究其微生物群的構成，再根據龐大的參考數據庫進行比較，分析食品中是否存在對人類有害的微生物。

各國科研機構已經建立了超過500TB的食品微生物群參考數據庫，包含過去20年里人類發現的所有微生物的基因數據。借助龐大的數據庫，人們可以有效區分有害與無害微生物。另外，科學家還開發出了專門輔助微生物研究的云服務，可以有效開放給各個領域的科學家，方便進行合作研究。

以上所說的是在實驗室里進行食品微生物測試的新技術，雖然有龐大的數據庫作支撐，但這種測試成本高、效率低，一般要48小時才能出結果。而人們需要隨時保護自己不受食品中的有害微生物的侵害。于是，便攜式微生物傳感器應運而生，它能大幅加快食品微生物檢測的速度，將檢測時間從數十小時縮短到幾秒鐘。

這樣一來，不僅消費者可以隨時隨地檢測自己面前的食品是不是衛生，而且食品生產和供應鏈上的任何參與者，都能隨時檢測食品中是否存在有害微生物，從而杜絕大規模食品污染事件。

除了微生物檢測，光譜檢測也是保障食品安全的有效方法。

所有物質都有其獨特的光學圖案，借助光譜儀可以明確物質的構成。傳統的光譜儀龐大且昂貴，日常生活中難以應用。美國研究機構開發出一款功能強大、小巧便攜的光學分析儀，它可以與手機攝像頭配合使用。通過給手機加裝特定的AI軟件，人們能夠迅速明確食品的成分。就餐前用手機拍攝美食，可能不再是為了曬圖分享，而是通過手機中的AI軟件配合光學分析儀，檢測食品的成分。

因為能與手機AI相結合，光學分析儀的應用場景將不斷拓展，不僅能夠分析食品的構成，還能識別出假冒的名牌食品。全世界每年因假冒商品造成的經濟損失達6000多億美元，其中也包括食品。每種特定品牌的食品都有其獨特的“物理指紋”，光學分析儀能夠識別出這些特征，結合AI軟件，可以在食品供應鏈的各個環節驗證其真偽。

綜上所述，微生物檢測技術和光譜檢測技術的發展，能夠更加有效地保障食品安全。試想一下，全世界的農民、食品加工商、零售商以及消費者，都能夠不費吹灰之力地確定某種食品是真品還是冒牌貨，其營養成分如何，其中是否存在有害微生物。食品檢測不再需要幾天時間，而是在幾秒鐘內即可完成。人們不僅能吃到真材實料，而且病從口入的概率也大大降低。

綜合運用新技術減少食品浪費

利用大量新技術，人們將能夠消除食品供應鏈中許多不為人知的浪費現象。

以大家都非常熟悉的橙子為例，因為供應鏈中的一些問題，每年全球有超過1500億個橙子在還沒有放到餐桌上之前就腐爛了。被浪費的不僅僅是橙子，還有為了生產這些橙子所投入的人力、資金，以及土地、能源、水等寶貴的資源。

據統計，每年全球有三分之一的食品，包括近一半的水果、蔬菜被浪費，其中絕大部分損耗發生在運輸、包裝、儲存、分銷、零售等環節。導致浪費的一部分原因是人們沒有很好的辦法追蹤探查食品腐爛的情況，還有一部分原因是食品供應鏈中的信息不透明，信息響應也不積極。許多農民在決定種多少、收多少時，往往只能憑猜測行事。商販們也只能根據不完整的信息預測顧客需求和購買行為。

研究人員利用互聯網、區塊鏈、物聯網和AI技術，把食品供應鏈中的相關方聯系在一起，共享幾百萬種食品的信息，對食品供應鏈進行全面的優化，讓溫度、濕度、運輸工具、儲存地點等重要信息能夠被及時監測到。這樣一來，食品損耗可以大幅減少，最終擺上人們餐桌的食品也更加新鮮。

具體來說，區塊鏈技術能夠實時記錄整條食品供應鏈中從種植到市場預測再到供給的各種數據;物聯網技術能夠采集食品的重要信息，包括新鮮度、是否受到污染以及可能的售價;AI技術能夠把整個系統中的數據進行綜合分析，并預測消費者的需求。在這一系列技術的共同運用下，大量食品可以做到按需供應、隨時保鮮和合理定價，從而將浪費減到最低。

編輯：姚志剛 winter-yao@163.com