◎ 黃先亮，吳彥蕾，辜世偉，馮桂蓉，胡袁家，何海洋，張昌宏，雷 迅

（1.重慶市食品藥品檢驗(yàn)檢測(cè)研究院，重慶 401121；2.國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)管重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（調(diào)味品監(jiān)管技術(shù)），重慶 401121；3.重慶醫(yī)科大學(xué) 公共衛(wèi)生學(xué)院，重慶 401331）

調(diào)味品是人們?nèi)粘ｏ嬍持斜夭豢缮俚囊淮箢?lèi)食品，我國(guó)調(diào)味品的研制及食用歷史悠久。近年來(lái)，隨著人們生活水平的提高，飲食結(jié)構(gòu)逐漸改變，調(diào)味品的種類(lèi)也日益豐富[1]，包括咸味劑、酸味劑、甜味劑、鮮味劑和辛香劑等。隨著消費(fèi)者生活節(jié)奏的加快，餐飲店對(duì)于出餐效率越來(lái)越重視，調(diào)味品產(chǎn)業(yè)處于快速增長(zhǎng)階段。目前，調(diào)味品產(chǎn)品品種較多（包括醬油、食醋、復(fù)合調(diào)味料、香辛料等）、加工方式多樣（提取發(fā)酵型、分解反應(yīng)型和原料混配型等），已逐漸向規(guī)模化、自動(dòng)化方向發(fā)展。此外，調(diào)味品產(chǎn)業(yè)鏈條長(zhǎng)、原料復(fù)雜、種類(lèi)繁多，加上生產(chǎn)門(mén)檻較低，且大多數(shù)生產(chǎn)規(guī)模小而散，致使食品安全問(wèn)題較多，監(jiān)管難度大，存在輿情和安全事件隱患。

1 調(diào)味品安全問(wèn)題現(xiàn)狀

調(diào)味品產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，總體安全質(zhì)量較好，但仍然存在諸多質(zhì)量安全問(wèn)題[2]，如質(zhì)量指標(biāo)不合格、食品添加劑超標(biāo)和微生物指標(biāo)不合格等。與調(diào)味品相關(guān)的事件時(shí)有發(fā)生，如“天津獨(dú)流調(diào)味品造假”事件引發(fā)全國(guó)關(guān)注。調(diào)味品行業(yè)存在的主要食品衛(wèi)生問(wèn)題在于原料的選擇問(wèn)題、食品添加劑的使用問(wèn)題以及工廠設(shè)備及衛(wèi)生管理問(wèn)題[3]。此外，復(fù)合調(diào)味料在餐飲行業(yè)中的使用也存在一些問(wèn)題，如超劑量、超范圍使用食品添加劑，個(gè)別餐飲企業(yè)為降低成本使用過(guò)期、劣質(zhì)或假冒的復(fù)合調(diào)味料，自制復(fù)合調(diào)味料難以保證標(biāo)準(zhǔn)化，因此監(jiān)管難度大[4]。為了解決這些問(wèn)題，除了生產(chǎn)廠家自身需要有效控制原材料的使用安全以及做好衛(wèi)生管理之外，政府部門(mén)加大監(jiān)管力度也十分重要。為了更好地應(yīng)對(duì)調(diào)味品所面臨的安全問(wèn)題，開(kāi)展調(diào)味品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警十分必要。

2 食品安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型研究

當(dāng)前，我國(guó)食品安全治理的理念和體系正在逐步由政府監(jiān)管為主導(dǎo)的模式向社會(huì)共治的模式轉(zhuǎn)變。2015 年修訂的《中華人民共和國(guó)食品安全法》第三條明確指出“食品安全工作實(shí)行預(yù)防為主、風(fēng)險(xiǎn)管理、全程控制、社會(huì)共治，建立科學(xué)、嚴(yán)格的監(jiān)督管理制度”，并提出建立食品安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)制度[5]。

食品安全預(yù)警是一種預(yù)先警示，事先對(duì)食品安全狀況進(jìn)行“告警”，針對(duì)食品可能產(chǎn)生安全隱患時(shí)預(yù)先警示，并能夠?qū)崟r(shí)有效控制[6]。一個(gè)快速且有效的食品安全預(yù)警系統(tǒng)不僅有利于食品的質(zhì)量安全[7-8]，還有利于食品安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管。目前，歐盟建立了食品和飼料快速預(yù)警體系（Rapid Alert System for Food and Feed，RASFF），該體系為系統(tǒng)內(nèi)成員提供了有效的交流途徑，促進(jìn)彼此交換信息，并采取措施確保食品安全。美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局（Food and Drug Administration，F(xiàn)DA）的預(yù)警工作包括安全提示和建議、召回信息、警告信和提示信[9-10]。

對(duì)于食品安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警，已有較多探索性研究，主要圍繞基于大數(shù)據(jù)的食品安全數(shù)據(jù)挖掘算法和預(yù)處理技術(shù)，建立風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)和預(yù)警模型。例如，高亞男等[11]利用集成模糊層級(jí)劃分的LightGBM 食品安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型對(duì)肉制品進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，并驗(yàn)證了模型的優(yōu)越性。LIANG[12]在研究中建立了一個(gè)新的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)（System Dynamics，SD）模型，開(kāi)發(fā)了具有不同目標(biāo)函數(shù)的9 個(gè)優(yōu)化SD 模型，結(jié)果表明，所提出的SD 模型對(duì)于食品安全風(fēng)險(xiǎn)溝通系統(tǒng)進(jìn)行的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、管理和決策是有效的。作為數(shù)據(jù)挖掘中的一種重要工具，機(jī)器學(xué)習(xí)也應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。蔡強(qiáng)等[13]使用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合層次分析方法構(gòu)建食品安全評(píng)價(jià)模型；洪雪婷[14]運(yùn)用貓群算法優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù)的模型，建立了支持向量機(jī)（Support Vector Machines，SVM）為代表的核方法對(duì)乳制品食品安全進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；劉宇?yuàn)橻15]研究了食品供應(yīng)鏈的特點(diǎn)，并確定其構(gòu)成和關(guān)鍵控制點(diǎn)，運(yùn)用隱馬爾可夫（Hidden Markov Model，HMM）模型評(píng)估乳制品安全風(fēng)險(xiǎn)，計(jì)算供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)水平，同時(shí)建立了一個(gè)多層次、多指標(biāo)的食品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系。

3 調(diào)味品安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究現(xiàn)狀及存在問(wèn)題

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的研究主要集中在肉制品、乳制品等類(lèi)別，而針對(duì)調(diào)味品的研究較少。孫勝枚等[16]對(duì)調(diào)味品生產(chǎn)企業(yè)預(yù)警體系構(gòu)建的必要性和緊迫性進(jìn)行了分析，并在企業(yè)自身建立的危害分析及關(guān)鍵控制點(diǎn)（Hazard Analysis and Critical Control Point，HACCP）體系基礎(chǔ)上，提出了食品安全預(yù)警體系的基本框架和調(diào)味品企業(yè)實(shí)施預(yù)警體系的操作流程，但該預(yù)警體系是在HACCP 的基礎(chǔ)上，針對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行的食品安全控制。馬紅迪[17]依據(jù)食品安全抽檢數(shù)據(jù)的檢測(cè)值和標(biāo)準(zhǔn)值，構(gòu)建取值在0 ～1 的食品安全風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，利用決策樹(shù)和隨機(jī)森林模型預(yù)測(cè)了食品安全風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，但是該研究?jī)H僅針對(duì)調(diào)味品中的食品添加劑進(jìn)行了分析，對(duì)調(diào)味品的其他指標(biāo)沒(méi)有進(jìn)行分析。GENG 等[18]提出了一種新的自適應(yīng)粒子群算法，優(yōu)化了長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（IAPSO-LSTM），建立了以中國(guó)某省份的復(fù)合調(diào)味品檢測(cè)數(shù)據(jù)為例的食品安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，IAPSO-LSTM 的總體性能好，該模型可以有效地幫助相關(guān)部門(mén)預(yù)警食品中的潛在風(fēng)險(xiǎn)因素，確保食品安全，該研究?jī)H針對(duì)調(diào)味品大類(lèi)下的復(fù)合調(diào)味品。

目前，針對(duì)調(diào)味品安全風(fēng)險(xiǎn)的研究不多，尤其是調(diào)味品安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警相關(guān)的文獻(xiàn)報(bào)道較少，有的僅針對(duì)調(diào)味品大類(lèi)下的某一小類(lèi)，有的僅針對(duì)眾多指標(biāo)中的某一類(lèi)指標(biāo)，對(duì)調(diào)味品系統(tǒng)性、整體性的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警還有待進(jìn)一步研究。且目前還存在以下困境：針對(duì)調(diào)味品安全的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與預(yù)警尚無(wú)一套成熟的理論與技術(shù)；單中心、小而分散的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集不足以支撐系統(tǒng)、準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警技術(shù)的開(kāi)發(fā)。

4 調(diào)味品安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究方向

早期風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與及時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警是解決調(diào)味品安全監(jiān)管問(wèn)題的關(guān)鍵。隨著信息化和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，如何從有用信息中提取數(shù)據(jù)是亟待解決的問(wèn)題[19]。機(jī)器學(xué)習(xí)作為非常實(shí)用的數(shù)據(jù)挖掘方法，以外環(huán)境提供的大量數(shù)據(jù)信息為對(duì)象，通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬人類(lèi)學(xué)習(xí)過(guò)程，對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行收集、整理、分析、儲(chǔ)存、統(tǒng)計(jì)，推斷出其中規(guī)律而建立某種模型，再對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行推測(cè)[20-21]。近年來(lái)，大部分食品安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的研究都選擇了機(jī)器學(xué)習(xí)作為研究方法，包括支持向量機(jī)、隱馬爾科夫模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、極限學(xué)習(xí)機(jī)、決策樹(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。因此，建立一套科學(xué)可行、符合調(diào)味品特點(diǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模式是當(dāng)前及將來(lái)的研究方向。

5 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)調(diào)味品安全監(jiān)管的核心問(wèn)題開(kāi)展研究，探索建立量化分級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建優(yōu)化的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，可為調(diào)味品安全風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)識(shí)別、早期預(yù)警提供技術(shù)支持，準(zhǔn)確、高效地識(shí)別和預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)在調(diào)味品安全監(jiān)管實(shí)踐中至關(guān)重要。