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康莱德娱乐城:开户有惊喜返水大回馈-让AI帮你掌掌眼|智周报告核心版

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发布时间:2019-11-21 16:26:16

康莱德娱乐城:开户有惊喜返水大回馈-让AI帮你掌掌眼|智周报告核心版 


民以食为天,食品行业历来是发展民生的重要环节之一;食以安为先,食品安全则是食品行业发展的底线和重要指标。而供应链当中的任何一个环节的失误都可能会导致食品安全隐患的发生,随着现阶段食品安全事故原因日趋复杂, 传统的监管模式难以实现对食品安全进行真正意义上的有效监管。

民以食为天,食品行业历来是发展民生的重要环节之一;食以安为先,食品安全则是食品行业发展的底线和重要指标。而供应链当中的任何一个环节的失误都可能会导致食品安全隐患的发生,随着现阶段食品安全事故原因日趋复杂, 传统的监管模式难以实现对食品安全进行真正意义上的有效监管。

因此,积极实施食品行业智慧监管的举措尤为重要。人工智能作为新兴技术, 探索其在食品安全领域智慧监管中的作用具有重要的实践意义。利用人工智能的大数据、人工神经网络、计算机视觉、模式识别、机器学习等技术, 发展其在食品供应链各个环节的应用从而有效实现食品安全智慧监管, 提高管理效率, 减少相关安全事故的发生。

作者 | 王雪涵、田辰

一、食品安全领域市场规模

报告数据显示,近年来全球食品安全市场规模持续扩大,食品安全检测和溯源市场均增速稳定。2018年,世界食品安全检测和食品溯源市场规模分别为170和116亿美元,预计到2025年将分别突破282亿和218亿美元,平均复合年增长率分别约为7.5%和9.4%。

二.食品安全领域常用智能技术

1.人工神经网络:指从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。在食品安全领域被广泛应用于近红外和传感器信号收集以及特征提取,从而完成对食品原料的检测。

2.模式识别:指通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。在食品安全中主要应用于传感器信号检测,数据处理以及模型套用。

3.数字信号处理:指用数学和数字计算来解决问题。在食品安全质检中用于传感器收集信号的数字化转换以及转换后数字信号的去躁整合过程。

4.大数据技术:其基础技术包括数据采集、数据预处理及数据库等。在食品安全中主要利用收集到的数据以及搭建的数据库,进行模型训练从而实现远程监测及智能监管。

5.深度学习:指让多层神经网络可以进行训练与学习的办法,是人工神经网络的扩展。在食品安全中主要利用深度学习来挖掘特征信息,搭建模型从而对原材料进行远程监测。

6.计算机视觉:指机器人代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量,并进一步进行图像处理的技术。在食品安全监管中主要负责机器人扫描等终端设备。

7.机器学习:指利用规律对未知数据进行预测的算法。在食品安全领域的主要应用机器学习算法搭建模型,根据收集到的数据进行预测,其中特殊运用方向为高光谱成像检测。

8.语音识别:多学科交叉的领域,与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论等众学科紧密连接。是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。这项技术可广泛应用于食品安全系统监管方面。

三、食品安全领域中人工智能的应用方向

四、食品安全智能案例简述

1. HERACLES电子鼻 & ASTREE电子舌:Alpha MOS公司研发的电子鼻和电子舌利用特定的传感器和模式识别系统模拟人类嗅觉及味觉神经细胞可以检测食品的新鲜度和成熟度。其中,电子鼻采用多种气敏传感器将不同的气味分子转化为方便计算的可测物理信号组来进行分析。电子舌利用类脂膜作为物质换能器的味觉传感器来模拟人的味觉感受方式。

2. Hyperspectralcamera高光谱相机:Impact Vision利用高光谱成像技术结合相机和机器学习软件可以在不破坏样本的前提下对食物进行扫描,提供有关食品质量的信息。应用包括反馈食物的新鲜程度,推算的保质期以及加工过程中可能存在的任何污染,继而重新整合供应链处理及食品分配方式,从而减少资源浪费。

3. 三现鲜食品云安检系统:赤峰市电厂网餐饮服务有限公司利用移动互联网云计算技术及DNA测序技术对病原微生物进行快速精准检测,应用大数据云计算人工智能从原来的“人员手工检测”转型为“机器智能检测”进行食品“云”检测,并采取平台一体化的操作方式解决食品安全信息孤岛问题,使食品安全检测过程更有效快捷。

4. 国家农产品质量安全追溯管理信息平台:河南焦作农产品质量安全部门利用大数据技术建立的农产品质量安全追溯管理信息平台,采集传输农产品生产的各个节点信息,实现24小时动态监控,从源头记录,消除安全隐患,实现安全农产品安全的全面防控

五、智能技术在食品安全领域的局限性

食品安全标准缺乏统一性和兼容性:国家各部门有关机构及下属各地方政府出台的一系列规定要求缺乏有效的沟通协调,从而导致了一定标准的遗漏和重合。同时,各地区的区域特色更加导致了机构之间标准质量各不相同。现存的标准尚缺乏关于食品安全系统的设计、管理和服务模式的约束管理,阻碍了标准的普及及推广,一定程度上影响了食品安全的有效监管。

食品种类繁杂:大量新兴的植物源食品、保健食品、网络销售食品、家庭厨房自营食品,以及进口食品都大大增加了食品种类和销售业态的多样性,提升了安全风险,以及各部门监管的范围和难度。为有效解决这一局限性带来的负面影响,国家应积极面对食品工业结构转型,发展符合当下阶段的工业转型措施。

六、智能技术在食品安全领域的发展趋势

食品质检无人化:伴随人工智能模型对传感器数据的高效利用,更多食品的质检工作将超无人化发展。包括视频外形、气味、色泽等指标都将可通过机械设备自动检测,减少人力需求。

供销信息智能化:随着食品类型的不断增多,食品供应链也会随之朝多元化发展。通过高效且精准地搜集、筛选相应食材种类、供应商及包装材料等信息将成为智能技术的一大应用方向。

产业链条透明化:大数据技术的应用能够帮助监管部门针对食品生产各环节精准溯源,识别繁杂供应链网络中存在隐患的节点,使生产链条透明化,杜绝无法追责现象。在保证监控效力的同时抑制行业中的不合规行为。

本文为智周系列报告核心版,相应深度版的推出计划将在后续公布,敬请大家关注。针对「食品安全领域中人工智能的应用与发展趋势」这一主题,有哪些方向或主题,你希望在报告深度版中读到详细的阐述与分析,欢迎留言,这将成为我们制作报告深度版的重要参考。

关于「智周」系列报告

机器之心「智周」人工智能技术应用报告系列重点关注现有人工智能技术应用较成熟且应用潜力较大的正在进行智慧升级的传统行业及场景,逐行业、逐场景为产业用户高效而不失深度地呈现不同人工智能技术的产业落地现状、企业案例、技术应用趋势等。「智周」人工智能技术应用报告系列包含核心版深度版两个版本:

核心版浓缩精华分析内容至2页内,覆盖重要数据、分析结论及案例简述,以供使用者高效系统地了解人工智能技术在自身所关注产业内的潜在机会。

深度版在核心版的基础上,包含详尽的行业或场景痛点分析、技术解读、落地案例详解及资料附录等,以供有深度研究需求的使用者进行深入探究


因此,积极实施食品行业智慧监管的举措尤为重要。人工智能作为新兴技术, 探索其在食品安全领域智慧监管中的作用具有重要的实践意义。利用人工智能的大数据、人工神经网络、计算机视觉、模式识别、机器学习等技术, 发展其在食品供应链各个环节的应用从而有效实现食品安全智慧监管, 提高管理效率, 减少相关安全事故的发生。

作者 | 王雪涵、田辰

一、食品安全领域市场规模

报告数据显示,近年来全球食品安全市场规模持续扩大,食品安全检测和溯源市场均增速稳定。2018年,世界食品安全检测和食品溯源市场规模分别为170和116亿美元,预计到2025年将分别突破282亿和218亿美元,平均复合年增长率分别约为7.5%和9.4%。

二.食品安全领域常用智能技术

1.人工神经网络:指从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。在食品安全领域被广泛应用于近红外和传感器信号收集以及特征提取,从而完成对食品原料的检测。

2.模式识别:指通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。在食品安全中主要应用于传感器信号检测,数据处理以及模型套用。

3.数字信号处理:指用数学和数字计算来解决问题。在食品安全质检中用于传感器收集信号的数字化转换以及转换后数字信号的去躁整合过程。

4.大数据技术:其基础技术包括数据采集、数据预处理及数据库等。在食品安全中主要利用收集到的数据以及搭建的数据库,进行模型训练从而实现远程监测及智能监管。

5.深度学习:指让多层神经网络可以进行训练与学习的办法,是人工神经网络的扩展。在食品安全中主要利用深度学习来挖掘特征信息,搭建模型从而对原材料进行远程监测。

6.计算机视觉:指机器人代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量,并进一步进行图像处理的技术。在食品安全监管中主要负责机器人扫描等终端设备。

7.机器学习:指利用规律对未知数据进行预测的算法。在食品安全领域的主要应用机器学习算法搭建模型,根据收集到的数据进行预测,其中特殊运用方向为高光谱成像检测。

8.语音识别:多学科交叉的领域,与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论等众学科紧密连接。是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。这项技术可广泛应用于食品安全系统监管方面。

三、食品安全领域中人工智能的应用方向

四、食品安全智能案例简述

1. HERACLES电子鼻 & ASTREE电子舌:Alpha MOS公司研发的电子鼻和电子舌利用特定的传感器和模式识别系统模拟人类嗅觉及味觉神经细胞可以检测食品的新鲜度和成熟度。其中,电子鼻采用多种气敏传感器将不同的气味分子转化为方便计算的可测物理信号组来进行分析。电子舌利用类脂膜作为物质换能器的味觉传感器来模拟人的味觉感受方式。

2. Hyperspectralcamera高光谱相机:Impact Vision利用高光谱成像技术结合相机和机器学习软件可以在不破坏样本的前提下对食物进行扫描,提供有关食品质量的信息。应用包括反馈食物的新鲜程度,推算的保质期以及加工过程中可能存在的任何污染,继而重新整合供应链处理及食品分配方式,从而减少资源浪费。

3. 三现鲜食品云安检系统:赤峰市电厂网餐饮服务有限公司利用移动互联网云计算技术及DNA测序技术对病原微生物进行快速精准检测,应用大数据云计算人工智能从原来的“人员手工检测”转型为“机器智能检测”进行食品“云”检测,并采取平台一体化的操作方式解决食品安全信息孤岛问题,使食品安全检测过程更有效快捷。

4. 国家农产品质量安全追溯管理信息平台:河南焦作农产品质量安全部门利用大数据技术建立的农产品质量安全追溯管理信息平台,采集传输农产品生产的各个节点信息,实现24小时动态监控,从源头记录,消除安全隐患,实现安全农产品安全的全面防控

五、智能技术在食品安全领域的局限性

食品安全标准缺乏统一性和兼容性:国家各部门有关机构及下属各地方政府出台的一系列规定要求缺乏有效的沟通协调,从而导致了一定标准的遗漏和重合。同时,各地区的区域特色更加导致了机构之间标准质量各不相同。现存的标准尚缺乏关于食品安全系统的设计、管理和服务模式的约束管理,阻碍了标准的普及及推广,一定程度上影响了食品安全的有效监管。

食品种类繁杂:大量新兴的植物源食品、保健食品、网络销售食品、家庭厨房自营食品,以及进口食品都大大增加了食品种类和销售业态的多样性,提升了安全风险,以及各部门监管的范围和难度。为有效解决这一局限性带来的负面影响,国家应积极面对食品工业结构转型,发展符合当下阶段的工业转型措施。

六、智能技术在食品安全领域的发展趋势

食品质检无人化:伴随人工智能模型对传感器数据的高效利用,更多食品的质检工作将超无人化发展。包括视频外形、气味、色泽等指标都将可通过机械设备自动检测,减少人力需求。

供销信息智能化:随着食品类型的不断增多,食品供应链也会随之朝多元化发展。通过高效且精准地搜集、筛选相应食材种类、供应商及包装材料等信息将成为智能技术的一大应用方向。

产业链条透明化:大数据技术的应用能够帮助监管部门针对食品生产各环节精准溯源,识别繁杂供应链网络中存在隐患的节点,使生产链条透明化,杜绝无法追责现象。在保证监控效力的同时抑制行业中的不合规行为。

本文为智周系列报告核心版,相应深度版的推出计划将在后续公布,敬请大家关注。针对「食品安全领域中人工智能的应用与发展趋势」这一主题,有哪些方向或主题,你希望在报告深度版中读到详细的阐述与分析,欢迎留言,这将成为我们制作报告深度版的重要参考。

关于「智周」系列报告

机器之心「智周」人工智能技术应用报告系列重点关注现有人工智能技术应用较成熟且应用潜力较大的正在进行智慧升级的传统行业及场景,逐行业、逐场景为产业用户高效而不失深度地呈现不同人工智能技术的产业落地现状、企业案例、技术应用趋势等。「智周」人工智能技术应用报告系列包含核心版深度版两个版本:

核心版浓缩精华分析内容至2页内,覆盖重要数据、分析结论及案例简述,以供使用者高效系统地了解人工智能技术在自身所关注产业内的潜在机会。

深度版在核心版的基础上,包含详尽的行业或场景痛点分析、技术解读、落地案例详解及资料附录等,以供有深度研究需求的使用者进行深入探究