Page 52 - 食品检测技术与安全管理

食品检测技术与安全管理
Food Testing Technology and Safety Management

降低相关事故的发生概率。在食品安全方面，长期以来，人们都十分重视食品的
生产和加工环节，而对于食品的物流环节，人们却没有给予足够的重视。“酒类
增塑剂”事件的发生，直接暴露出中国物流系统对粮食安全保障的薄弱性。所以，

要降低食品安全风险，必须从源头上加强对食品物流环节的管理。其中，物流是
指食物的运输与存储，因为一般情况下，食品的保质期相对较短，因此在运送和
存储方面，容易受到温度和环境的影响，造成食物的腐烂。同时，在这一过程中，
若将食物与其他有香味的物品混合，也容易造成串味的问题。为了防止出现食物

不安全问题，首先要对食物的温度等硬性指标进行严格的控制，然后还要对食物
进行分类，防止食物的串味。人工智能中的模式识别技术是探索如何让机器拥有
感知的能力，而推理和程序设计是关于如何利用已有的知识和技术，使机器完成
一个具体的目标。通过使用人工智能模式识别技术，我们可以及时判断出，食品

在运输过程中，其周围的温度是否适宜，食品本身的性质是否发生不良的改变，
食品中是否出现混杂。运用逻辑与程序设计方法，对物流过程中的食物特征进行
实时跟踪，以保证食物在物流过程中的质量与安全，同时也提升物流过程中的管
理效率。

4. 销售环节食品安全
销售环节是食品从生产者到消费者的最后一个环节，如果对这个环节的监督
不到位，就会造成不良食品进入市场，而消费者就要为其带来的安全隐患买单，
这就使得先前对食品采购、生产和物流环节的监督变得毫无意义。加强对销售环

节的监督是非常重要的，就像储存环境会对食物的质量产生影响，销售环境也会
对食物的质量产生影响。一般来说，一个良好的流通环境对保证食物的安全性有
很大的影响，不佳的流通环境很容易引起食物的污染。此外，在销售中，直接或
间接地与食品相接触的一线工作人员，他们对食物安全没有足够的认识，往往会

违反有关法规，从而造成食物的污染。对于销售环境是否符合标准这一问题，类
似于物流环节，也可以使用人工智能的模式识别技术，来对食品所处的环境是否
适合进行判断和预警，从而预防风险的发生。而对于由于工作人员的操作失误而
导致的食品安全事故，则可以通过使用人工智能和机器学习的方法来处理。机器

学习仅靠数据就能提高人工智能系统的性能，它是 AI 系统的一种提高方法。在
此过程中，对该技术进行充分的运用，使公司的操作流程自动化、无人化，减少
因生产中操作人员的错误而引起的食品安全事故，确保产品在流通过程中的质量。

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