大數(shù)據(jù)背景下食品質(zhì)量安全管理的問(wèn)題與對(duì)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(guān)公眾身體健康和生命安全。我國(guó)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(xiàn)代化建設(shè)，推進(jìn)監(jiān)管數(shù)字化轉(zhuǎn)型[1]。大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展為食品質(zhì)量安全管理帶來(lái)新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。智能化監(jiān)測(cè)設(shè)備和分析工具的應(yīng)用顯著提升了風(fēng)險(xiǎn)防控能力，但在數(shù)據(jù)治理、技術(shù)應(yīng)用等方面仍面臨諸多瓶頸。如何充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建更加高效、智能的食品安全管理體系，已成為當(dāng)前食品安全治理中的重要課題。

1大數(shù)據(jù)賦能食品質(zhì)量安全管理

大數(shù)據(jù)技術(shù)為食品質(zhì)量安全管理提供了全鏈條的數(shù)字化支撐。依托物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和智能傳感技術(shù)，可實(shí)時(shí)采集食品生產(chǎn)、流通、銷(xiāo)售環(huán)節(jié)的溫濕度、添加劑使用等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)可追溯體系，有效提升風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)能力[2。在風(fēng)險(xiǎn)防控方面，大數(shù)據(jù)分析能夠挖掘歷史檢測(cè)數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立預(yù)測(cè)模型，精準(zhǔn)識(shí)別微生物污染、農(nóng)藥殘留等隱患。同時(shí)，基于多源數(shù)據(jù)融合分析，監(jiān)管部門(mén)可實(shí)現(xiàn)從粗放式抽檢向精準(zhǔn)化治理的轉(zhuǎn)變，優(yōu)化資源配置。此外，大數(shù)據(jù)還推動(dòng)了食品安全治理模式的創(chuàng)新。構(gòu)建多方協(xié)同的數(shù)據(jù)共享機(jī)制，形成政府監(jiān)管、企業(yè)自律、公眾參與的共治格局，能夠?yàn)槭称钒踩芾硖峁┲悄芑瘺Q策支持，最終實(shí)現(xiàn)從源頭到消費(fèi)端的閉環(huán)管理。

2大數(shù)據(jù)背景下食品質(zhì)量安全管理的問(wèn)題現(xiàn)狀

2.1食品安全數(shù)據(jù)采集體系不完善

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，我國(guó)食品安全數(shù)據(jù)采集手段不斷升級(jí)，在生產(chǎn)環(huán)節(jié)推廣應(yīng)用了二維碼追溯系統(tǒng)、智能傳感監(jiān)測(cè)設(shè)備，多地建立了食品安全快速檢測(cè)實(shí)驗(yàn)室，采集效率明顯提升。然而，從當(dāng)前實(shí)踐來(lái)看，食品安全數(shù)據(jù)采集體系的建設(shè)仍面臨一些現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。 ① 數(shù)據(jù)采集技術(shù)水平有待提升。食品產(chǎn)業(yè)鏈中小微企業(yè)占比較大，特別是在生產(chǎn)加工環(huán)節(jié)，自動(dòng)化采集設(shè)備配置不足，導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)據(jù)收集效率與準(zhǔn)確度需要提高。 ② 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范需要統(tǒng)一。由于缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集規(guī)則和格式標(biāo)準(zhǔn)，不同環(huán)節(jié)、不同主體的數(shù)據(jù)存在差異。例如，生產(chǎn)環(huán)節(jié)多采用批次編碼，而銷(xiāo)售環(huán)節(jié)則使用商品編碼，造成數(shù)據(jù)對(duì)接存在技術(shù)門(mén)檻。 ③ 基層采集工作面臨實(shí)際困難。基層監(jiān)管部門(mén)和企業(yè)在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中存在工作量大、設(shè)備有待更新等客觀需求，這些都需要在優(yōu)化采集體系時(shí)重點(diǎn)考慮。

2.2數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用能力不足

近年來(lái)，各級(jí)監(jiān)管部門(mén)陸續(xù)引入了食品安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)、智能分析平臺(tái)，開(kāi)發(fā)應(yīng)用了食品安全大數(shù)據(jù)分析模型，在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)測(cè)預(yù)警方面取得積極進(jìn)展。然而，與大數(shù)據(jù)時(shí)代的高質(zhì)量發(fā)展要求相比，當(dāng)前食品質(zhì)量安全領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用水平仍需進(jìn)一步提升，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。 ① 專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析人才儲(chǔ)備不足。食品安全監(jiān)管部門(mén)普遍缺乏既懂食品專(zhuān)業(yè)知識(shí)又精通大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的復(fù)合型人才，難以充分發(fā)揮數(shù)據(jù)資源的潛在價(jià)值。 ② 數(shù)據(jù)分析工具與技術(shù)應(yīng)用亟待升級(jí)。當(dāng)前的分析方法以傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析為主，在食品安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、質(zhì)量追溯等關(guān)鍵領(lǐng)域，智能分析技術(shù)的應(yīng)用深度不夠，未能充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和趨勢(shì)研判方面的優(yōu)勢(shì)。 ③ 數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的系統(tǒng)性和前瞻性不足。現(xiàn)有分析工作多停留在描述性統(tǒng)計(jì)層面，對(duì)食品安全風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)聯(lián)性分析和成因挖掘較為薄弱，難以形成有效的預(yù)測(cè)預(yù)警機(jī)制。

2.3食品安全信息協(xié)同共享機(jī)制缺失

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動(dòng)下，我國(guó)食品安全信息化建設(shè)穩(wěn)步推進(jìn)，各地建立了食品安全監(jiān)管信息平臺(tái)，監(jiān)管效能得到提升。然而，在信息協(xié)同共享機(jī)制方面仍存在一些亟待解決的問(wèn)題，制約了大數(shù)據(jù)在食品安全管理中的深度應(yīng)用。 ① 各監(jiān)管部門(mén)和市場(chǎng)主體之間普遍存在信息孤島現(xiàn)象。農(nóng)業(yè)農(nóng)村、衛(wèi)生健康、市場(chǎng)監(jiān)管等部門(mén)分別建立獨(dú)立的信息系統(tǒng)，缺乏有效的數(shù)據(jù)交換機(jī)制，難以形成統(tǒng)一完整的食品安全監(jiān)管數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)。 ② 部門(mén)間信息共享渠道不夠通暢。在實(shí)際工作中，跨部門(mén)數(shù)據(jù)調(diào)用程序煩瑣，信息傳遞實(shí)效性不強(qiáng)。由于缺乏明確的數(shù)據(jù)共享責(zé)任和權(quán)限劃分，各部門(mén)在數(shù)據(jù)開(kāi)放共享方面存在顧慮，影響了監(jiān)管協(xié)同效率。 ③ 信息共享平臺(tái)建設(shè)相對(duì)滯后。統(tǒng)一的食品安全信息共享平臺(tái)尚未完全建立，現(xiàn)有平臺(tái)在數(shù)據(jù)接入標(biāo)準(zhǔn)、安全防護(hù)、用戶權(quán)限管理等方面需要進(jìn)一步完善。

3大數(shù)據(jù)背景下食品質(zhì)量安全管理的對(duì)策

3.1構(gòu)建智能化數(shù)據(jù)采集體系

針對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)采集中存在的問(wèn)題，應(yīng)從設(shè)備、標(biāo)準(zhǔn)和流程等多個(gè)維度構(gòu)建智能化采集體系，全面提升數(shù)據(jù)獲取能力[3]。在推廣智能采集設(shè)備應(yīng)用方面，應(yīng)加快在食品生產(chǎn)加工、物流運(yùn)輸環(huán)節(jié)部署溫濕度智能傳感器、無(wú)線射頻識(shí)別設(shè)備，實(shí)現(xiàn)環(huán)境指標(biāo)的自動(dòng)化采集。同時(shí)，推進(jìn)移動(dòng)采集終端在市場(chǎng)監(jiān)管、抽檢等現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法中的應(yīng)用，提高數(shù)據(jù)采集及時(shí)性與準(zhǔn)確性。應(yīng)制定食品質(zhì)量安全數(shù)據(jù)元標(biāo)準(zhǔn)，明確數(shù)據(jù)項(xiàng)、數(shù)據(jù)格式和采集頻率等技術(shù)規(guī)范，確保各環(huán)節(jié)采集的數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性和可比性。在優(yōu)化數(shù)據(jù)采集流程與方法方面，要重點(diǎn)提升采集工作的系統(tǒng)性和協(xié)同性[4。建立采集任務(wù)智能分配機(jī)制，根據(jù)監(jiān)管重點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)程度自動(dòng)生成采集計(jì)劃。構(gòu)建采集數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)驗(yàn)證機(jī)制，通過(guò)智能算法對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行快速識(shí)別和處理，保障數(shù)據(jù)的真實(shí)性和有效性。食品質(zhì)量安全數(shù)據(jù)采集技術(shù)優(yōu)化方案如表1所示。

3.2提升大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用水平

隨著食品質(zhì)量安全數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，如何充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值，提升分析應(yīng)用水平，成為當(dāng)前面臨的重要課題。要想有效提升大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用水平，需要從人才、平臺(tái)和應(yīng)用等多個(gè)層面統(tǒng)籌推進(jìn)

（1）引進(jìn)和培養(yǎng)專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析人才。應(yīng)加大對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)、食品安全等跨領(lǐng)域復(fù)合型人才的引進(jìn)力度；建立常態(tài)化培訓(xùn)機(jī)制，組織開(kāi)展算法建模、數(shù)據(jù)分析工具應(yīng)用等專(zhuān)題培訓(xùn)，提升現(xiàn)有人員的數(shù)據(jù)分析能力。同時(shí)，建立產(chǎn)學(xué)研合作機(jī)制，依托高校和科研院所的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，聯(lián)合培養(yǎng)大數(shù)據(jù)分析人才。應(yīng)重點(diǎn)培養(yǎng)掌握Python、R等數(shù)據(jù)分析工具，熟悉主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架，具備食品安全領(lǐng)域知識(shí)的專(zhuān)業(yè)人才隊(duì)伍。

（2）加強(qiáng)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)建設(shè)。應(yīng)構(gòu)建集數(shù)據(jù)預(yù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、智能建模于一體的綜合分析平臺(tái)，提供可視化分析工具和多維度分析模型。重點(diǎn)優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析功能，基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立食品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)的智能識(shí)別和預(yù)警。平臺(tái)架構(gòu)應(yīng)采用分布式計(jì)算框架如Hadoop和Spark，配置圖形處理器（GraphicsProcessingUnit，GPU）支持深度學(xué)習(xí)任務(wù)，構(gòu)建ETL（Extract-Transform-Load）數(shù)據(jù)處理流水線，確保大規(guī)模數(shù)據(jù)得到高效處理和分析。

（3）在深化數(shù)據(jù)挖掘與價(jià)值應(yīng)用方面，要著力提升數(shù)據(jù)分析結(jié)果的實(shí)用性。建立數(shù)據(jù)分析需求收集機(jī)制，根據(jù)監(jiān)管工作實(shí)際需要開(kāi)展針對(duì)性分析。加強(qiáng)對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挖掘利用，利用自然語(yǔ)言處理等技術(shù)，從投訴舉報(bào)、輿情信息中提取有價(jià)值的線索。推進(jìn)分析成果在監(jiān)管決策中的應(yīng)用，為監(jiān)管重點(diǎn)確定、執(zhí)法力量配置等提供數(shù)據(jù)支撐。同時(shí)，要建立分析結(jié)果評(píng)估反饋機(jī)制，持續(xù)優(yōu)化分析模型和應(yīng)用方法。可采用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM）等深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行時(shí)序預(yù)測(cè)，運(yùn)用知識(shí)圖譜技術(shù)構(gòu)建食品安全知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)傳播路徑，不斷拓展數(shù)據(jù)分析的深度和廣度。

3.3完善信息共享協(xié)同機(jī)制

食品安全監(jiān)管的信息共享協(xié)同是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，需要通過(guò)制度創(chuàng)新和技術(shù)支撐，構(gòu)建更加開(kāi)放、高效的協(xié)同機(jī)制。區(qū)塊鏈、微服務(wù)等新技術(shù)的應(yīng)用為打破信息孤島、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通提供了新的解決方案[5]。

（1）打破信息壁壘需從頂層設(shè)計(jì)入手。建議制定數(shù)據(jù)共享管理辦法，明確各部門(mén)在食品安全數(shù)據(jù)共享中的職責(zé)、權(quán)限與義務(wù)，建立激勵(lì)約束機(jī)制。針對(duì)數(shù)據(jù)安全顧慮，應(yīng)采用數(shù)據(jù)脫敏、權(quán)限分級(jí)等技術(shù)手段，在保障數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上促進(jìn)數(shù)據(jù)開(kāi)放共享。可基于區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建可信數(shù)據(jù)共享網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)智能合約規(guī)范數(shù)據(jù)授權(quán)與使用，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享全過(guò)程可追溯。

（2）建立跨部門(mén)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)。平臺(tái)架構(gòu)應(yīng)采用微服務(wù)設(shè)計(jì)，提供標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)接口和服務(wù)組件，支持不同部門(mén)系統(tǒng)靈活接入。建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)目錄和交換標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)API網(wǎng)關(guān)統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)服務(wù)接口，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)即服務(wù)。同時(shí)，要加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，建立數(shù)據(jù)更新維護(hù)機(jī)制，確保共享數(shù)據(jù)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。

（3）創(chuàng)新協(xié)同監(jiān)管模式。基于共享平臺(tái)開(kāi)發(fā)協(xié)同監(jiān)管應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)跨部門(mén)聯(lián)合執(zhí)法、案件協(xié)查等業(yè)務(wù)協(xié)同。建立基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)信息共享機(jī)制，及時(shí)推送風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息，支持多部門(mén)快速響應(yīng)和聯(lián)動(dòng)處置。探索建立食品安全信用信息共享機(jī)制，推進(jìn)檢驗(yàn)檢測(cè)、監(jiān)管處罰等信息互通共享，為協(xié)同監(jiān)管提供支撐。可采用知識(shí)圖譜技術(shù)構(gòu)建監(jiān)管知識(shí)庫(kù)，通過(guò)本體建模實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，為跨部門(mén)協(xié)同監(jiān)管提供知識(shí)支持。

4結(jié)語(yǔ)

食品質(zhì)量安全管理需要從數(shù)據(jù)治理、技術(shù)應(yīng)用和協(xié)同共享等多個(gè)維度統(tǒng)籌推進(jìn)。一是完善數(shù)據(jù)采集設(shè)施、統(tǒng)一技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、優(yōu)化采集流程，夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；二是加強(qiáng)專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)、升級(jí)分析平臺(tái)、深化數(shù)據(jù)應(yīng)用，提升治理能力；三是建立協(xié)同共享機(jī)制、打破信息壁壘、創(chuàng)新監(jiān)管模式，實(shí)現(xiàn)多方協(xié)同。未來(lái)，隨著新一代信息技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，食品安全管理將向更加智能化、精準(zhǔn)化方向演進(jìn)。建議進(jìn)一步加大技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用力度，深化數(shù)據(jù)要素價(jià)值挖掘，持續(xù)完善智能化監(jiān)管體系，切實(shí)保障公眾食品消費(fèi)安全。

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