會議主持人

劉永峰教授

陜西師范大學食品工程與營養科學學院 副院長

董慶利教授

上海理工大學健康科學與工程學院

會 議 報 告

報告一

AI技術在食品安全與食品控制中的應用

謝云飛 教授

江南大學食品學院 副院長

報告簡介：

AI技術在確保食品安全、提升生產效率以及促進食品工業智能化發展方面扮演著重要的角色。隨著科技的不斷進步，這些裝備正推動食品檢測向更快速、智能和可視化的方向演變，為食品工業的持續創新和質量控制提供了強有力的技術支持。通過研判食品加工在線需求，設計基于光、聲、電、磁等原理的傳感器，有效結合特定的加工工藝與在線加工裝備，進而開發出高效的檢測技術與裝備。這些技術可以精確監控和管理食品加工過程中關鍵成分的變化，如蛋白質、脂肪和水分等，使得在線檢測裝備能夠迅速響應任何偏差，從而確保最終食品的質量、營養品質和口感的穩定性和一致性，符合既定標準的同時滿足消費者對高品質食品的期望。此外，這些裝備不僅能夠提高生產效率，還能有效降低人力成本，通過精確控制減少原料浪費，從而提升產品一致性和市場競爭力。在線檢測技術的應用還大大增強了食品企業的快速響應能力，使其能夠靈活應對市場變化和潛在的食品安全危機。同時，這些裝備也為食品行業的技術創新提供了動力，推動行業向更高水平的信息化和智能化發展。通過提供數據支持，這些技術幫助食品企業優化生產流程，提升決策質量，最終實現食品工業的可持續發展。

報告二

肉制品原料質量控制與檢測方法探索與實踐

劉永峰 教授

陜西師范大學食品工程與營養科學學院 副院長

報告簡介：

隨著人們生活水平的提高，對肉品新鮮度和質量要求越來越高。目前，傳統的肉制品生產加工對于原料肉的新鮮度、真實性等質量控制方法不夠重視，而且國內外缺乏肉類真實性、新鮮度的快速、便攜、定量的檢測方法。因此，本報告首先介紹肉制品原料質量控制與檢測方法的研究現狀；其次，針對肉類真實性這一重要質量控制指標，進行背景分析和檢測方法比較，重點介紹課題組采用聚合酶鏈反應、環介導等溫擴增技術開展肉類真實性的快速、便攜、定量檢測的系列研究結果及其實踐效果；最后，針對肉類新鮮度另一重要質量控制指標，進行背景分析和檢測方法比較，重點介紹課題組結合熒光薄膜技術和比色膜技術控制肉類新鮮度和質量安全等方面的研究成果及其實踐效果。

報告三

食品安全中的因果推斷：方法、應用與前景

董慶利 教授

上海理工大學健康科學與工程學院

報告簡介：

背景：隨著全球食品供應鏈的日益復雜，食品安全風險評估和控制變得更加困難。傳統基于相關性的方法難以有效識別復雜系統中的因果關系，增加了食品安全風險評估的不確定性。為降低風險評估的不確定性，因果推斷方法可以解析食品安全中的復雜因果機制，在食源性致病菌從基因到表型再到食品安全風險的因果鏈條中發揮了關鍵作用。

范圍和方法：本報告簡要介紹了因果推斷在食品安全中的應用，并重點介紹了基于遺傳數據的因果推斷方法及食品安全風險評估中的因果關系識別；同時本報告還總結了因果定向無環圖（causal directed acyclic graphs，cDAG）在系統因果推理中的應用，并探討了因果人工智能（Causal AI）在食品安全中的潛在價值，以期為食品安全風險評估、預警系統優化及干預策略制定提供科學依據。

主要發現和結論：因果推斷方法能夠識別復雜系統中的因果關系，從而降低食品安全風險評估的不確定性。現階段的研究主要集中于基因型與表型的關聯分析，但對致病菌適應性演化及食品鏈傳播路徑的因果機制缺乏系統性探討。未來可結合多組學數據和縱向監測，利用因果推斷進一步解析微生物遺傳變異對耐受性、毒力及環境適應性的影響。此外，本報告重點闡述了cDAG在食品安全系統因果推理中的應用，探討了其在食源性疾病溯源、風險評估及防控策略優化中的作用。同時，Causal AI在食品安全中的潛在價值也得到了討論，尤其是在整合多源數據、提升模型可解釋性及優化決策支持方面的應用。最后，本報告總結了當前因果推斷方法在食品安全領域面臨的挑戰，包括數據獲取、混雜因素控制及因果方向識別等，并強調了未來發展基于因果推理的智能分析工具，以增強食品安全風險評估和精準干預的科學依據。

報告四

食品工業用合成生物學菌株安全性評價政策及關鍵方法研究

鄧婷婷 研究員

中國質量檢驗檢測科學研究院

報告簡介：

報告團隊率先在國內系統性建立了適于我國食品工業的合成生物學菌株安全性評價方法體系，參與了我國合成生物學食品添加劑母乳低聚糖監管相關工作，也為我國具有自主知識產權的食品合成生物學企業提供了安全性評價和三新食品申報服務。

報告梳理了國內外合成生物學及轉基因產品的安全監管現狀，尤其是我國近期審批監管政策的變動情況。結合團隊在食品中轉基因、過敏原及微生物檢測等領域的研究基礎，尤其是食品加工過程中遺傳修飾成分變化規律等機理研究結果，分享了不同菌種不同途徑的遺傳修飾微生物安全性評價關鍵方法的最新研究進展。

報告五

科技守護舌尖安全——安捷倫多組學創新方案賦能食品全鏈風險防控與品質升級

柯媛媛 GC-MS應用工程師

安捷倫科技有限公司

報告簡介：

近年來，我國積極倡導大食物觀，強調全方位、多途徑開發食物資源，推動食物來源的多樣化與豐富化。因此未來食品行業的分析，不僅需要夯實食品安全檢測的手段，保證食品的安全性，更是需要應對食品風險篩查的需求，同時通過分析技術提升食品品質和推進現代農業和食物營養物質的進步。

安捷倫氣質聯用平臺旨在利用靶向分污染物分析保障食品安全的基礎上，進一步提升非靶向污染物風險篩查以及污染物的毒理性研究。同時涉及現代農業多組學平臺交叉合作，提升食品品質和風味組學研究，進行真偽鑒別和產地溯源，確保營養物質的保證。

本次報告的主要內容將介紹安捷倫食品領域整體解決方案，包括靶向污染物分析示例，結合安捷倫創新性應用方案推動靶向污染物分析的高靈敏度，高通量和自動化的進程。非靶向污染物篩查方面，GCQTOF結合全面的農藥及環境污染精確質量數據庫和簡潔清晰的篩查流程和軟件界面保證食品和食品包裝材料的風險把控。安捷倫食品領域整體解決方案還包括細胞能量代謝分析、生物分析、真偽鑒別、產地溯源、風味組學研究等。這些解決方案通過多組學平臺協作，推動食品工程工藝與農業科學的進步。

報告六

基于多組學聯用的食用油真實性鑒別及品質評價研究

邢冉冉 副研究員

中國質量檢驗檢測科學研究院

報告簡介：

食用油的摻假問題嚴重困擾和制約我國食用油產業的健康發展。本研究針對食用油物種鑒別、工藝判別、質量評價等全方位的鑒別需求，建立了基于多組學融合的食用油真實性全景鑒別技術體系。針對“油摻油”鑒別難題，創新化合物電子激活解離多重破裂模式，構建了山茶油、沙棘油等特色食用油和大豆油、花生油等大宗食用油的脂質組和代謝組數據庫，建立了脂質組分輪廓和特征伴隨化合物協同鑒別技術，組分覆蓋度大幅提升，食用油真實性鑒定準確度提高至95%。針對食用油品質評價判別瓶頸，基于揮發組學和氧化脂質組學構建了熱加工植物油脂質及其衍生物高通量分析方法，解析了4 種植物油（棕櫚油、菜籽油、大豆油和亞麻籽油）在復雜熱加工過程中脂質組分的全景變化規律，探究了脂質與其衍生物的關聯關系，篩選了反映植物油氧化降解程度的潛在標志物，建立了熱加工食用油的品質判別模型。研究成果將為打擊食用油摻假摻雜、保護食用油市場正常秩序提供重要技術支撐。

報告七

卷積神經網絡用于食品質量與安全評估：應用現狀及未來展望

李占明 副教授

江蘇科技大學糧食學院

報告簡介：

卷積神經網絡（convolutional neural networks，CNNs）作為深度學習模型的一種形式，能夠自動提取圖像特征，并通過多層卷積和池化操作從低級到高級逐步學習特征，因此在圖像識別和分類任務中表現出色。通過深入研究食品圖像數據，CNNs推動了食品行業的智能化發展。然而，構建高質量的數據集仍然是CNNs在食品行業應用中面臨的一項關鍵挑戰。盡管CNNs模型在圖像識別和分類方面能力很強，但在食品檢測的實時性、準確性和可靠性方面仍面臨困難。我們系統總結了CNNs目前在食品領域的應用，涵蓋了食品分類與分級、食品安全檢測、食品追溯分析以及食品加工實時監測等方面的進展。此外，還深入探討了CNNs技術在食品行業應用中面臨的挑戰和研究前景。與傳感器、物聯網技術以及先進的深度學習技術相結合，CNNs有望實現對食品行業整個流程和產業鏈的實時監測與智能分析。未來，預計CNNs技術將在食品行業中發揮更重要的作用，保障食品安全、提升食品質量，并推動食品行業的智能化與可持續發展。

報告八

磁多孔有機骨架功能復合材料的制備及其食品安全檢測應用

王魯良 副教授

魯東大學食品工程學院

報告簡介：

農/獸藥殘留、真菌毒素污染以及新興污染物的出現嚴重威脅食品安全，如阿維菌素類殺蟲殺菌劑、苯并咪唑類殺菌劑、真菌毒素和酚類內分泌干擾物等。食品樣品基質復雜且污染物含量低，因此發展高富集效率和高選擇性的樣品前處理技術尤為關鍵。磁固相萃取技術，具有易操作、易分離、生物相容性好等優點，極其適用于復雜的食品樣品分析。多孔有機骨架材料如金屬有機骨架材料、共價有機骨架材料和氫鍵有機骨架材料等，因其結構多樣、性質多樣、比表面積大、孔道可控、化學和熱穩定性好等特點，在污染物吸附與分離、氣體貯藏、催化、傳感等受到廣泛的關注。本研究利用簡單自組裝策略、綠色、可控制備了一系列磁性多孔有機骨架復合物，并對其進行功能化，成功用于食品中阿維菌素、苯并咪唑等農藥殘留、四環素等獸藥殘留、赭曲霉毒素等真菌毒素的高效富集萃取。同時結合液相色譜，建立了上述分析物的檢測分析新方法。相關研究證明多孔有機骨架復合材料在食品安全領域具有廣泛的應用潛力。

報告九

LuxS/AI-2型群體感應系統介導調控耐冷性摩根菌組胺形成機制

王迪 副研究員

中國水產科學研究院南海水產研究所

報告簡介：

耐冷性摩根菌（Morganella psychrotolerans）是水產品中重要的組胺產生菌，可引發組胺中毒。群體感應（quorum sensing，QS）作為細菌間通訊的關鍵機制，其信號分子Autoinducer-2（AI-2）在調控微生物群體行為中具有廣泛作用。研究以M. psychrotolerans為對象，明確了外源添加AI-2前體物質(S)-4,5-二羥基-2,3-戊二酮（(S)-4,5-dihydroxy-2,3-pentanedione，DPD），引起菌株組胺生成量顯著提升。結合轉錄組學與代謝組學聯合分析發現，外源添加DPD后菌株298 個基因和206 種代謝物發生顯著變化。京都基因與基因組百科全書通路富集分析顯示，甘氨酸/絲氨酸/蘇氨酸代謝、組氨酸代謝及ABC轉運蛋白通路在基因和代謝層面均呈現顯著共富集。進一步研究發現，AI-2通過激活甲基循環促進S-腺苷甲硫氨酸合成，進而加速組氨酸脫羧酶基因表達，最終導致組胺生成量增加。此外，ABC轉運通路的上調可能通過促進組氨酸攝取間接影響組胺合成。結果表明，AI-2通過多通路協同調控M. psychrotolerans的組胺形成代謝網絡。研究成果為基于QS開發水產品組胺新型控制技術提供了分子靶點，對保障水產品質量安全具有重要應用價值。

報告十

特殊人群輔食流變特性的光學檢測機制與智能柔性調控方法

蘭維杰 副教授

南京農業大學食品科學技術學院

報告簡介：

面向特殊人群專用健康食品開發與精準制造，是我國健康產業重大需求。果泥輔食是嬰幼兒、老年人與疾病患者的重要膳食來源。不同原料品種、貯藏期與熱加工條件會導致果泥輔食流變特性的劇烈變化，直接影響產品質量穩定性與吞咽安全，然而這些復雜品質變化規律尚未系統明晰。此外，現有輔食流變特性的評價方法主要依賴動態流變儀，雖然檢測精準，但設備昂貴，操作復雜耗時。本研究發現光譜技術檢測果泥輔食的流變特性具有可行性，系統性解析了光學響應與果泥輔食流變特性的核心關聯機制解析，進一步揭示了輔食內部組織結構的光學能量分布與光子傳輸規律；基于此，利用可見-近紅外光譜結合多元曲率交替最小二乘關聯因子系數進行光學信號重構，建立復雜單一果泥原料與混合果泥體系中光學信號的關聯體系，實現“單一原料無損感知＋調配工藝智能模擬＋流變特性柔性調控”。該原創性方法主要創新突破在于僅依靠快速無損感知單一原料光學信息，即提供多種產品流變特性模擬調配方案，并對不同輔食產品流變特性參數進行加工前快速預測。項目研究成果將為多目標人群的輔食個性化定制與精準加工提供原創技術支撐。

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實習編輯：王雨婷；責編：張睿梅

為貫徹落實《中共中央國務院關于全面推進美麗中國建設的意見》《關于建設美麗中國先行區的實施意見》和“健康中國2030”國家戰略，全面加強農業農村生態環境保護，推進美麗鄉村建設，加快農產品加工與儲運產業發展，實現食品產業在生產方式、技術創新、環境保護等方面的全面升級。由 中國工程院主辦， 中國工程院環境與輕紡工程學部、北京食品科學研究院、湖南省農業科學院承辦， 國際食品科技聯盟（IUFoST）、國際谷物科技協會（ICC）、湖南省食品科學技術學會、洞庭實驗室、湖南省農產品加工與質量安全研究所、中國食品雜志社、中國工程院Engineering編輯部、湖南大學、湖南農業大學、中南林業科技大學、長沙理工大學、湘潭大學、湖南中醫藥大學協辦的“ 2025年中國工程院工程科技學術研討會—推進美麗鄉村建設-加快農產品加工與儲運產業發展暨第十二屆食品科學國際年會”，將于2025年8月8-10日在中國 湖南 長沙召開。

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