大数据和人工智能在高校食品安全智慧监管中的应用研究

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

食品安全是衡量社会管理发展水平以及法制建设的重要标准。随着当前社会对食品安全问题关注度的持续攀升，高校餐饮安全管理已成为学校日常管理工作中的重点工作[1]。当前，有限的监管资源与繁重复杂的监管任务之间的矛盾日益凸显，传统的监管手段和方式难以满足高校食堂的高质量发展需求。随着大数据、人工智能时代的到来，食品安全智能化监管有望被进一步推进，数据驱动下的计算机科学和智能技术为食品安全监管提供了新的技术切入点。当食品安全与人工智能产生深度融合，必将不断改善当下的食品安全形势，促进高校食堂现代化和智能化管理的高质量发展。

1大数据与人工智能概述

1.1大数据技术原理与特点

世界卫生组织对大数据的定义为快速收集和处理大量复杂数据，其核心特征包括规模性、多样性、高速性和价值性[2]。食品安全管理贯穿于生产、采购、供应和销售等多个关键环节，通过对各环节采集到的数据进行整合和分析，挖掘其中蕴含的价值信息将成为引领食品安全发展和创新的关键。贝叶斯网络、决策树和人工神经网络等大数据技术常被应用于食品安全管理[3-4]。

1.2 人工智能的原理与特点

人工智能是研究用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的一门学科，它能获取自然语言，并对其进行规划、区分和理解。经过多年的发展，人工智能技术经历了基于人类制订的规则学习、机器学习、深入学习几个阶段，取得了显著的进步和突破，已被广泛应用于社会生产和生活中。当前，人工智能的核心技术涵盖了计算机视觉技术、生物特征识别、机器学习算法以及自然语言处理技术等多个方面，能自动化分析食品生产过程，进而有效优化库存管理、降低生产成本，最终达到减少食品浪费，改善供应链，监测食品欺诈和监管食品安全的目的[5]。

1.3大数据和人工智能技术融合在食品安全监管中的应用

大数据技术主要用于海量数据的采集、存储、查询和基础处理，收集到的数据存在诸多冗余。现代人工智能是以数据、算法和算力作支撑。数据收集是人工智能发展中最重要的部分，数据的质量和数量决定了预测的效率和准确性。人工智能最明显的优势在于其能自动从大量数据中学习知识并从冗余的数据中采集有用的信息，使大数据的挖掘变得更加高效和精准。人工智能和大数据技术互为依存、相辅相成，大数据技术的提升为人工智能模型提供了充足的计算资源，以及更多、更高维度的训练数据以提升模型性能，而人工智能模型的反馈也能进一步改进底层的数据分析流程，实现不断提升的良性循环。随着两者的持续融合，不仅推动了智能化技术的快速发展，更开启了一场智能化的产业革命。

在食品安全管理领域，自然语言处理、计算机视觉、智能决策等人工智能技术的应用日益广泛。通过采集、分析和应用相关数据，显著增强数据分析的智能化处理水平，并提升数据处理的效率。高校食堂原材料采购环节是保障食品安全的基础，利用智能传感器和计算机视觉技术，实现对供应链环节和食品加工过程的实时感知和自动识别；强化学习算法的引入，进一步完善对风险关键点的管控和决策机制，推动风险管控系统的自主智能运行。人工智能与大数据技术的深度融合，有助于构建全链条食品安全治理体系，为处理复杂的食品安全管理问题提供更高效、智能的解决方案。

2大数据与人工智能在高校食品安全监管中的应用实践

2.1供应链智能化管理

大数据技术和人工智能的集成应用使供应链逐渐演变为具备能够自我感知、自我治理、自我决策进而实现自我优化的自主化供应链体系。高校食堂的供应链风险监控主要包括库存管理、食品贮藏和安全溯源等方面。对于库存管理，学校可通过人工智能和大数据技术实时掌握原料的库存动态，深入分析数据趋势，精准预判师生用餐消费需求，以便实现更加精准的库存规划，规避库存积压或缺货问题。在食品贮存环节，严格控制贮藏间的温度和湿度，对食品安全至关重要。通过使用基于深度学习的人工智能工具，如温湿度传感器，可以对高校后厨贮藏间、备餐间实现温湿度实时监控并在贮藏条件异常时及时发出警报，最大限度减少诱发食品污染或变质的安全隐患。利用人工智能算法分析日常食品保存环境中的温度、湿度、氧气水平等各项数据，可以更准确地预测产品的保质期，有助于减少食物浪费并优化资源利用[。使用人工智能驱动的图像识别系统和计算机视觉技术还可通过监测食品在贮藏期间的品质变化来保证食品安全。此外，在食品安全问题追溯方面，机器学习、自然语言处理、区块链技术和强化学习等人工智能技术，可以增强对供应链整体的可追溯性。一旦高校发生食品安全事件，人工智能算法检测系统可迅速锁定问题批次，追溯食材来源、运输轨迹以及存储情况。这不仅能够助力高校迅速启动食品召回流程，有效缩小问题影响范围，还能进一步强化对问题环节的管控力度，提升供应链的风险管理能力[]。

2.2 智能监测食品加工过程

为优化食品加工过程的安全管理，确保师生能够享用到安全、优质的食品，智能化监测技术显得至关重要。在加工环境监测方面，人工智能技术可用于监控和优化食品加工环境的清洁和卫生。机器学习与各种传感器技术（电、光学、声学和超声波等）相结合可以监测和判断食品加工设备的污染情况；视频监控结合智能传感器通过图像识别、行为识别等功能可对后厨出现的老鼠、蟑螂、苍蝇和蚊子进行快速识别并抓拍取证，同时发出警报信号督促管理人员及时进行干预。人工智能和大数据技术还能分析各种来源的数据，如社交媒体和官方新闻，以识别当前可能存在的较高风险隐患的食品安全问题，预测环境中食源性病原体污染风险高发地和时间点，使管理人员能够快速识别潜在危害并降低食源性疾病的风险，防止交叉污染。

人工智能技术还可以帮助食堂员工树立食品安全行为意识，通过检测员工在生产线各环节中的行为差异判断其是否规范操作。对于陌生人员随意进入后厨、员工未佩戴口罩、帽子及未按规定正确清洁等问题，均能智能识别并预警干预。当前，人工智能技术赋能的聊天机器人还能有效辅助培训员工对食品安全工作重要性的认知，逐步深化员工对食品安全的重视程度。

2.3 发展绿色节约型食堂

在当今提倡环保和节能的背景下，建设节约型食堂显得尤为重要。随着物联网、大数据、人工智能等新兴技术的迅猛发展，传统的节约型食堂逐步向智能化节约方向转型，其不仅致力于减少食物浪费，更是通过集成先进技术优化管理流程，实现食堂的绿色可持续发展。通过安装能耗监测设备，利用人工智能算法基于天气模式分析能源需求动态调整发电和配电，可以减少能源消耗，降低运营成本。在供餐环节，节约型食堂使用智能选餐称重模式，就餐者依据个人口味喜好和食量，按需选餐，无须人工打餐收银，设备自动称重、按克计价，从“被动浪费”转为“主动光盘”，使反浪费行为深入践行。研究表明，一项基于决策树算法开发的人工智能系统可根据处理餐厨垃圾产生的气体预测食物浪费的质量和类型。通过机器学习对数据进行处理，预测可能被浪费食物的准确率可达到 92.65% ，为就餐者食物浪费特点提供有价值的见解[8。因此，在餐后环节，使用智能餐余监控一体机识别就餐用户的餐余，形成数据看板及综合分析，可最大限度地减少食物浪费和厨余垃圾的产生。

2.4参与社会舆论治理

在社交媒体信息日益多元化的背景下，人工智能技术在网络舆论治理领域展现出前所未有的潜力，特别是在提高舆情监控的精确度、深化舆情分析的智能化水平以及优化舆论引导策略方面，为网络舆论治理开辟了新的路径。在食品安全监管中，运用智能化手段监控舆情，不仅可以了解公众对于食品安全的多元诉求，维护有关群体的合法权益，还能为食品安全的危机管理提供帮助，防止食品安全群体性事件的无预期性暴发。高校食堂可引入智能搜索、网络爬虫等智能化采集技术，对网络中与学校食堂食品安全相关的舆情进行自动收集、筛选和大数据监测，通过自然语言处理、情感分析等技术手段，对师生的言论和行为进行全面的监测和分析，从而实时追踪到舆论热点和舆论危机，了解和掌握舆情动态，以提前制订全面应对舆情事件的应对方案。通过精细化采集并分析数据与信息，为学校深入理解师生的兴趣偏好、价值观念及情感趋向提供坚实基础，进而为实施精准有效的舆论引导策略提供科学方案。

3当前大数据和人工智能技术应用于高校食品安全管理中面临的挑战

3.1数据质量与安全问题

食品安全系统包含硬件和软件基础设施，是一个复杂的体系。食品生产过程中会产生大量数据，数据的偏差性和不准确会影响数据的采集和预处理，进而影响机器学习算法的训练，导致偏离预期效果。尽管数据被成功采集，但后续数据处理环节也面临计算资源和时间的双重压力，特别是涉及处理海量大规模数据集时，需要依赖于高效算法和强大计算能力的双重支撑。随着高校持续采用这些新技术，数据不断累积，如何确保这些数据的安全存储和传输成为重点关注的问题，一旦数据泄露或被非法利用，不仅会对学校师生的隐私造成侵犯，还可能给整个高校管理系统带来信任危机[。

3.2 技术人才短缺

在高校食堂安全管理领域，大数据分析工作要求技术人才具备统计学、数学、计算机科学以及食品科学等多学科的知识与技能。目前，高校食堂管理者中既熟悉食品安全业务又掌握大数据分析技术的复合型人才相对匮乏，导致智能管理技术无法充分发挥其优势、数据分析结果的应用和解读存在一定误差，进而对人工智能系统的实际运行效果产生负面影响。