陶 啟， 李 偉， 丁紅衛(wèi)， 崔曉暉*

（1. 武漢大學(xué) 空天信息安全與可信計(jì)算教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢430072；2. 武漢大學(xué) 國(guó)家網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院，湖北 武漢430072；3. 江南大學(xué) 人工智能與計(jì)算機(jī)學(xué)院，江蘇 無(wú)錫214122；4. 江南大學(xué) 江蘇省媒體設(shè)計(jì)與軟件技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 無(wú)錫214122）

隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展，數(shù)據(jù)采集比以往任何時(shí)候更加便利快捷，由此帶來(lái)大量的、各種類型的數(shù)據(jù)。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起，從數(shù)據(jù)中通過(guò)分析獲取多智能的、深入的、有價(jià)值的信息正深刻影響著現(xiàn)實(shí)生活中的各行各業(yè)，尤其是對(duì)于食品行業(yè)。 當(dāng)前，我們國(guó)家對(duì)于食品要求已經(jīng)從“吃的飽”轉(zhuǎn)變?yōu)椤俺缘慕】怠保?而傳統(tǒng)的食品科學(xué)技術(shù)已不能滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的食品要求。 因此，將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到食品科學(xué)領(lǐng)域，為食品科學(xué)提供了一種全新的思維方式和科學(xué)分析方法，可以提升食品科學(xué)在食品追蹤溯源、食物配對(duì)、食譜推薦、食品安全，食品生產(chǎn)管控、用戶食品偏好、未來(lái)食品分析上的預(yù)測(cè)性以及準(zhǔn)確性，使得食品科學(xué)更好地為人們服務(wù)。

作者首先闡述食品大數(shù)據(jù)的應(yīng)用現(xiàn)狀，然后分析目前食品大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)，最后總結(jié)并展望食品大數(shù)據(jù)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

1 食品大數(shù)據(jù)應(yīng)用

食品行業(yè)是當(dāng)今最具活力的行業(yè)之一，產(chǎn)品必須隨著消費(fèi)者的需求而不斷發(fā)展。 食品大數(shù)據(jù)已在食品行業(yè)獲得廣泛應(yīng)用，對(duì)消費(fèi)者飲食健康、食品安全、行業(yè)拓展等領(lǐng)域影響較大，為行業(yè)創(chuàng)造了巨大經(jīng)濟(jì)價(jià)值與社會(huì)效益。 下面分別從食物配對(duì)與風(fēng)味設(shè)計(jì)、食譜推薦、食品安全管控、食品市場(chǎng)開(kāi)拓、食品外賣(mài)應(yīng)用和打造企業(yè)品牌6 方面對(duì)食品大數(shù)據(jù)的行業(yè)應(yīng)用進(jìn)行概述。

1.1 食物配對(duì)與風(fēng)味設(shè)計(jì)

1992 年， 廚師Heston Blumenthal 和Francois Benzi 認(rèn)為具有相似風(fēng)味的原料烹調(diào)效果會(huì)很好，于是有廚師就實(shí)現(xiàn)了白巧克力和魚(yú)子醬的風(fēng)味組合， 但由于白巧克力和魚(yú)子醬的化學(xué)性質(zhì)差異大，導(dǎo)致組合后的食物味道非常特殊。 隨著食品科學(xué)的發(fā)展，我們現(xiàn)在掌握了大量的食物化學(xué)物質(zhì)信息[1-4]，這些物質(zhì)使得不同的食物具有不同的氣味和味道。有了這些信息，Ahn 和Ahnert 等學(xué)者[5-6]開(kāi)發(fā)了一個(gè)特色風(fēng)味網(wǎng)絡(luò)（flavor network），一個(gè)由共享的風(fēng)味化合物連接的原料網(wǎng)絡(luò)。由于Ahn 等學(xué)者收集的原材料有限，因此組合后的食材風(fēng)味也有限。 鑒于此，Garg 等學(xué) 者開(kāi)發(fā)了FlavorDB 數(shù)據(jù)庫(kù)[7]，F(xiàn)lavorDB 數(shù)據(jù)庫(kù)比Ahn 等學(xué)者收集的食材更為豐富，但是其菜品組合網(wǎng)絡(luò)仍然是基于flavor network。 學(xué)者Simas等提升了flavor network， 并將其設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)稱之為Food-bridging[8]。以上方法都是基于類似化學(xué)成分組合食物，很多著名的食物搭配（比如紅酒和牛肉）并沒(méi)有共同的化學(xué)成分或者風(fēng)味化合物，但是搭配一起仍然廣受人們喜愛(ài)。因此需要在更大范圍內(nèi)尋找食物配對(duì)，而不是僅僅基于風(fēng)味化合物或者化學(xué)成分。

在未來(lái)食品風(fēng)味設(shè)計(jì)方面， 香料公司McCormick 在2019 年與IBM 合作， 利用人工智能與大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)新的風(fēng)味組合。 通過(guò)分析來(lái)自數(shù)百萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)以改進(jìn)該公司的“風(fēng)味預(yù)測(cè)”系統(tǒng)。該系統(tǒng)自動(dòng)生成新的風(fēng)味特征并吸引了消費(fèi)者的關(guān)注。

1.2 食譜推薦

食譜推薦（recipe recommendation）也是食品大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景。Teng 等學(xué)者提出利用食譜推薦算法來(lái)確定食物成分是否在菜譜中為必需品[9]。 Grace 和Maher 等學(xué)者結(jié)合基于案例（case-based）的推理和深度學(xué)習(xí)算法來(lái)生成新的菜譜[10-11]。 但是，由于深度學(xué)習(xí)的不確定性，后者可能會(huì)生成“黑暗料理”。 另外，在食譜推薦領(lǐng)域，有學(xué)者專門(mén)聚焦于“食療”。 Freyne 等學(xué)者針對(duì)肥胖癥來(lái)設(shè)計(jì)食譜推薦[12]。 他們根據(jù)醫(yī)學(xué)專業(yè)人士的建議和對(duì)肥胖人士的調(diào)研，設(shè)計(jì)旨在給肥胖癥人群個(gè)性化推薦食物。 Yoshida 等學(xué)者則聚焦于用戶食物偏好上，這是因?yàn)樯鲜鲈O(shè)計(jì)的食物推薦系統(tǒng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)源于開(kāi)放的食譜網(wǎng)站[13]。 這些食譜網(wǎng)站的特點(diǎn)是訪問(wèn)頻繁，網(wǎng)站儲(chǔ)存的大部分食譜非常大眾化，部分人群則有自己的食物偏好。 他們利用人們的食譜瀏覽和烹飪歷史數(shù)據(jù)，提出了一種基于用戶食物偏好的個(gè)性化食譜推薦系統(tǒng)，用以滿足人們的食物偏好。

1.3 食品安全管控

1976 年聯(lián)合國(guó)衛(wèi)生組織（WHO）構(gòu)建的全球環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（GEMS/Food），由各參與機(jī)構(gòu)提交食品污染物濃度數(shù)據(jù)組建數(shù)據(jù)中心，結(jié)合數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)， 幫助各國(guó)政府、CAC 等機(jī)構(gòu)評(píng)估食品污染物污染等級(jí)與發(fā)展趨勢(shì)[14]，是各國(guó)用于評(píng)估與管理食源性風(fēng)險(xiǎn)的重要工具。 2015 年世界衛(wèi)生組織（WHO） 整合農(nóng)業(yè)、食品、公共衛(wèi)生和經(jīng)濟(jì)指數(shù)等領(lǐng)域多元化數(shù)據(jù)構(gòu)建食品安全大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)FOSCOLLAB，通過(guò)增強(qiáng)采集數(shù)據(jù)源維度提升對(duì)食品安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控效果[15]。 2014 年貴州科學(xué)院整合省內(nèi)各級(jí)政府、檢測(cè)機(jī)構(gòu)及入駐企業(yè)的產(chǎn)品數(shù)據(jù)，建立食品安全與營(yíng)養(yǎng)大數(shù)據(jù)云平臺(tái)， 實(shí)現(xiàn)食品防偽驗(yàn)證、安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警[16]。

食品追溯系統(tǒng)中存在的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性弱、數(shù)據(jù)記錄不準(zhǔn)確等問(wèn)題，為食品召回與追溯問(wèn)題源頭帶來(lái)挑戰(zhàn)。 Badia-Melis 等提出食品追溯本體應(yīng)用（FTTO）模型，基于語(yǔ)意分析對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合建立歸一化的知識(shí)體系，基于唯一標(biāo)識(shí)原則對(duì)整合后數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一編碼處理，為溯源數(shù)據(jù)的電子交換提供一個(gè)國(guó)際、非專屬性統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)[17]。

1.4 食品市場(chǎng)開(kāi)拓

在食品市場(chǎng)中，產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)外都蘊(yùn)藏著龐大的食品相關(guān)數(shù)據(jù)，通過(guò)收集與分析能夠促進(jìn)企業(yè)開(kāi)拓市場(chǎng)[18]：1）通過(guò)收集商品及其零售信息進(jìn)行分析能夠了解市場(chǎng)近況，把握競(jìng)爭(zhēng)者的商業(yè)動(dòng)態(tài)，明確產(chǎn)品的市場(chǎng)定位，從而掌握市場(chǎng)先機(jī)；2）通過(guò)收集消費(fèi)者消費(fèi)信息建立客戶大數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)對(duì)客戶進(jìn)行用戶畫(huà)像獲取消費(fèi)者的喜好、消費(fèi)傾向、價(jià)值傾向及當(dāng)前商品的市場(chǎng)口碑狀況，為企業(yè)制定高效的營(yíng)銷(xiāo)策略提供科學(xué)指導(dǎo)建議，為消費(fèi)者提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)贏得消費(fèi)者信賴，讓企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下能夠不斷壯大；3）通過(guò)收集社交平臺(tái)中各種食品的各類點(diǎn)評(píng)信息組建產(chǎn)品需求大數(shù)據(jù)，通過(guò)聚類、統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)掘新的消費(fèi)需求與產(chǎn)品的潛在質(zhì)量問(wèn)題，從而改進(jìn)或研發(fā)新產(chǎn)品、量化價(jià)值并制訂合理產(chǎn)品價(jià)格提升服務(wù)質(zhì)量。

1.5 食品外賣(mài)應(yīng)用

我國(guó)線上外賣(mài)用戶量占網(wǎng)民總量44%以上，規(guī)模已超過(guò)3.98 億，且將繼續(xù)保持增長(zhǎng)趨勢(shì)，外賣(mài)未來(lái)具有廣闊市場(chǎng)前景[19]。用戶體量大、高速增長(zhǎng)的外賣(mài)市場(chǎng)產(chǎn)生了龐大的外賣(mài)數(shù)據(jù)，外賣(mài)大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)的建設(shè)與應(yīng)用將是未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，不僅有助于幫助政府對(duì)外賣(mài)餐飲業(yè)進(jìn)行監(jiān)管，而且能夠?yàn)橥赓u(mài)餐飲業(yè)創(chuàng)造巨大經(jīng)濟(jì)價(jià)值與社會(huì)價(jià)值， 包括：1） 通過(guò)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)并告知客戶外賣(mài)送達(dá)時(shí)間，能夠避免對(duì)消費(fèi)者日常計(jì)劃的影響， 幫助企業(yè)樹(shù)立良好品牌形象；2）幫助食品及其相關(guān)行業(yè)了解項(xiàng)目或商品的流行趨勢(shì)；3） 外賣(mài)大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)促使外賣(mài)供應(yīng)鏈的透明化，供應(yīng)鏈的透明性有利于建立或改善客戶與外賣(mài)企業(yè)間的信任關(guān)系，同時(shí)有助于督促企業(yè)為客戶提供更高品質(zhì)的產(chǎn)品及更優(yōu)質(zhì)的餐飲服務(wù)；4） 通過(guò)分析外賣(mài)數(shù)據(jù)集能夠清晰了解城市整體運(yùn)行狀態(tài)[20]。

由于外賣(mài)數(shù)據(jù)直接或間接涉及客戶地理位置、偏好、銀行、身份、通信等敏感隱私信息，一旦泄露將對(duì)客戶財(cái)產(chǎn)及生命健康帶來(lái)安全隱患，因此外賣(mài)大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建將面臨更為嚴(yán)格的大數(shù)據(jù)安全、效率等方面挑戰(zhàn)。

1.6 打造企業(yè)品牌

大數(shù)據(jù)技術(shù)在食品行業(yè)中的推廣普及，讓食品產(chǎn)業(yè)鏈中企業(yè)能夠更好地了解上下游客戶需求，預(yù)測(cè)食品行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，營(yíng)造企業(yè)品牌形象。 可采取措施：1）基于市場(chǎng)分析結(jié)合客戶的購(gòu)買(mǎi)歷史預(yù)測(cè)其下一步可能購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品，利用這些信息，食品企業(yè)可以制定優(yōu)惠價(jià)格及商品組合，以提高客戶滿意度并確保重復(fù)業(yè)務(wù)；2）通過(guò)收集社交媒體中用戶對(duì)于食品的有關(guān)評(píng)價(jià)信息進(jìn)行分詞、 聚類及情感分析，建立積極、消極或中立的態(tài)度，通過(guò)跟蹤這些不斷變化的行為和喜好，可以讓食品企業(yè)在發(fā)布負(fù)面新聞或不良反饋時(shí)采取行動(dòng)；3）結(jié)合人工智能，大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了巨大的增長(zhǎng)機(jī)會(huì)。 例如，以多傳感器信息融合為基礎(chǔ)，將機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用于保健酒的缺陷檢測(cè)中，可以實(shí)現(xiàn)外觀缺陷和可見(jiàn)異物的不合格產(chǎn)品檢測(cè)[21]；4）大數(shù)據(jù)讓食品產(chǎn)業(yè)鏈更加透明，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)品的全程監(jiān)管，而且能夠以消費(fèi)者眾包模式來(lái)監(jiān)督食品品質(zhì)、服務(wù)質(zhì)量及食源性疾病或食品事件的爆發(fā)趨勢(shì)。

2 食品大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)

目前食品大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)中存在數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)量不足、難以辨真?zhèn)蔚忍魬?zhàn)，研究食品大數(shù)據(jù)高效采集、可信校驗(yàn)與跨部門(mén)共享具有重要意義。

大數(shù)據(jù)發(fā)展的前提條件是要有豐富的數(shù)據(jù)源，即使對(duì)于數(shù)據(jù)化程度比較高的IT 行業(yè)，依然缺少資源共享和信息交換機(jī)制，只能在企業(yè)內(nèi)部探索和嘗試。 政府部門(mén)缺乏數(shù)據(jù)開(kāi)放的動(dòng)力，由于其掌握的數(shù)據(jù)有一定的敏感性，因此趨于保守態(tài)度。 各大企業(yè)不會(huì)隨便開(kāi)放自身有價(jià)值的數(shù)據(jù)，因?yàn)樗芯薮蟮纳虡I(yè)價(jià)值，也關(guān)系到企業(yè)的生死存亡。 長(zhǎng)此以往，不同的部門(mén)數(shù)據(jù)源獨(dú)立存在， 不能夠互相共享，形成了一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)孤島，無(wú)法實(shí)現(xiàn)行業(yè)跨部門(mén)全鏈條大數(shù)據(jù)體系。 大數(shù)據(jù)困境從早期的難以處理大數(shù)據(jù)到今天變?yōu)殡y以得到全鏈條大數(shù)據(jù)。 為解決該問(wèn)題，政府期望采取強(qiáng)制手段，建立數(shù)據(jù)中心，整合管轄范圍的數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)隱私保護(hù)難以解決。 阿里、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭期望通過(guò)并購(gòu)來(lái)構(gòu)筑龐大的行業(yè)帝國(guó)實(shí)現(xiàn)行業(yè)全鏈條數(shù)據(jù)企業(yè)內(nèi)部化。 但行業(yè)數(shù)據(jù)壟斷的大企業(yè)會(huì)利用自身壟斷地位阻礙創(chuàng)新，使壟斷地位更加堅(jiān)固。

食品大數(shù)據(jù)覆蓋從“農(nóng)田到餐桌”全過(guò)程，涉及到的部門(mén)眾多。 這種由于數(shù)據(jù)保密和隱私保護(hù)等造成的各數(shù)據(jù)擁有方不愿共享數(shù)據(jù)依然是食品大數(shù)據(jù)有效運(yùn)用的主要障礙。 需要提出一種新型的去中心化數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、共享及智能分析機(jī)制來(lái)解決目前面臨的挑戰(zhàn)。 從目前來(lái)看，“區(qū)塊鏈+大數(shù)據(jù)”具備很大的潛力。 區(qū)塊鏈?zhǔn)且粋€(gè)公共賬本、一種集體維護(hù)的網(wǎng)上數(shù)據(jù)庫(kù)， 與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別在于：匿名性、去中心化、不可篡改、分布式存儲(chǔ)、多備份、隱私保護(hù)等。 從技術(shù)的角度來(lái)看，我們經(jīng)常說(shuō)“區(qū)塊鏈技術(shù)”，其實(shí)并不是一種單一的技術(shù)，而是多種技術(shù)整合的結(jié)果。 這些技術(shù)以新的結(jié)構(gòu)組合在一起，形成了一種新的數(shù)據(jù)記錄、存儲(chǔ)和表達(dá)方式。但區(qū)塊鏈也存在新型基于區(qū)塊鏈-云計(jì)算的去中心化數(shù)據(jù)采集方法與存儲(chǔ)機(jī)制，允許數(shù)據(jù)擁有方將原始數(shù)據(jù)保存在私有云服務(wù)器端， 實(shí)現(xiàn)鏈下存儲(chǔ)，同時(shí)抽提少量數(shù)字水印和屬性數(shù)據(jù)，通過(guò)區(qū)塊鏈進(jìn)行鏈上存儲(chǔ)。 通過(guò)在區(qū)塊鏈中設(shè)置校驗(yàn)機(jī)制，保證鏈下存儲(chǔ)信息的真實(shí)性及防篡改；通過(guò)基于區(qū)塊鏈技術(shù)的多方計(jì)算架構(gòu)，其他用戶可以在不直接訪問(wèn)數(shù)據(jù)擁有方原始數(shù)據(jù)情況下運(yùn)算數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的私密性進(jìn)行保護(hù)，杜絕數(shù)據(jù)共享中的信息安全問(wèn)題。 解決全鏈條跨部門(mén)數(shù)據(jù)采集融合困難，數(shù)據(jù)孤島、完整性與可信度差的難題。

3 展 望

隨著科技的發(fā)展，食品行業(yè)累積了大量、來(lái)源廣泛、增長(zhǎng)速度快、價(jià)值密度低、應(yīng)用價(jià)值大的數(shù)據(jù)。 如何使用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘出食品數(shù)據(jù)中的潛在應(yīng)用價(jià)值和促進(jìn)食品行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，已經(jīng)成為食品領(lǐng)域重點(diǎn)研究的問(wèn)題。 食品大數(shù)據(jù)已經(jīng)在食物配對(duì)與風(fēng)味設(shè)計(jì)、食譜推薦、安全管控、市場(chǎng)開(kāi)拓、外賣(mài)應(yīng)用和打造企業(yè)品牌等領(lǐng)域獲得良好應(yīng)用，促進(jìn)了行業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。 針對(duì)目前食品大數(shù)據(jù)應(yīng)用中存在的數(shù)據(jù)孤島、難辨真?zhèn)蔚葐?wèn)題，“區(qū)塊鏈+大數(shù)據(jù)”是解決數(shù)據(jù)擁有者間的數(shù)據(jù)共享、促進(jìn)食品大數(shù)據(jù)智能分析應(yīng)用的可行方案。 面對(duì)日益劇增的糧食需求與有限資源之間矛盾凸顯，進(jìn)一步利用大數(shù)據(jù)人工智能等信息技術(shù)降低資源消耗并研發(fā)新一代食品生產(chǎn)技術(shù)將是未來(lái)食品科研工作者的重點(diǎn)方向之一。

資源浪費(fèi)及食源性疾病暴發(fā)是制約食品產(chǎn)業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素，具體包括：1）食品種養(yǎng)植過(guò)程濫用化肥、農(nóng)藥等，致使農(nóng)產(chǎn)品中農(nóng)殘超標(biāo)、水土污染嚴(yán)重等問(wèn)題[98]；2）發(fā)展中國(guó)家易腐食品損失嚴(yán)重，發(fā)達(dá)國(guó)家消費(fèi)者浪費(fèi)的食物總量巨大[22]；3）食品加工及運(yùn)輸過(guò)程中能耗高、環(huán)境污染大；4）由于無(wú)法快速有效溯源食品污染源頭，通常將受影響食品作為病原體的潛在來(lái)源而全部丟棄。 物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等信息技術(shù)將是促進(jìn)食品產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的核心要素。 物聯(lián)網(wǎng)能夠部署貫穿食品產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)并采集數(shù)據(jù)。 通過(guò)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)采集到的種植大數(shù)據(jù)與農(nóng)田地理大數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)，構(gòu)建優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、高效的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，提高種植戶經(jīng)濟(jì)效益、降低資源浪費(fèi)與水土污染；提高食品產(chǎn)業(yè)鏈透明度能夠減少食品產(chǎn)業(yè)鏈加工過(guò)程浪費(fèi)、減少消費(fèi)者的食品浪費(fèi)數(shù)量。 區(qū)塊鏈與大數(shù)據(jù)結(jié)合可以使得食品供應(yīng)鏈完全透明，實(shí)現(xiàn)：1）優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)減少加工浪費(fèi)，優(yōu)化產(chǎn)品調(diào)度策略降低運(yùn)輸能耗，減少尾氣排放；2）食源性疾病暴發(fā)時(shí)，實(shí)現(xiàn)污染源精準(zhǔn)溯源及污染品的快速找回，保障食品供應(yīng)鏈上下游企業(yè)效益與品牌形象[23]?；诖髷?shù)據(jù)畫(huà)像技術(shù)對(duì)消費(fèi)者的消費(fèi)、飲食等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為消費(fèi)者提供健康膳食建議，提升消費(fèi)者生活品質(zhì)，降低營(yíng)養(yǎng)過(guò)剩食品損耗。

至2050 年，全球人口數(shù)量將超90 億，面對(duì)有限的資源，基于大數(shù)據(jù)、人工智能的未來(lái)食品開(kāi)發(fā)也將提速增效。 未來(lái)食品的研發(fā)需要融合食品生物、食品大數(shù)據(jù)、組學(xué)大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)醫(yī)療健康等學(xué)科知識(shí)，開(kāi)發(fā)出健康美味、風(fēng)味獨(dú)特、營(yíng)養(yǎng)均衡的新一代食品，滿足日益增長(zhǎng)的人口需求。 我國(guó)要把握未來(lái)食品研究進(jìn)入生物組學(xué)大數(shù)據(jù)時(shí)代的重要戰(zhàn)略機(jī)遇，盡早布局，充分融合食品分子分析、電子信息、數(shù)據(jù)建模和分析等技術(shù)，根據(jù)食品營(yíng)養(yǎng)組分和芳香分子特性， 通過(guò)食物配對(duì)和食品風(fēng)味搭配，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)新一代食品。