区块链和人工智能对食品安全追溯的影响策略研究

本书七个部分的研究内容有内在紧密的逻辑联系，构成了本研究的有机整体。七部分研究内容分别用九个章节来阐述，它们之间的内在联系如图1.2所示。

要深入研究食品供应链安全可追溯体系，首先需要清楚追溯体系包括哪些构成要素，发达国家的食品追溯体系建设情况怎样，有哪些经验值得我国借鉴；也需要把握目前我国的食品安全总体状况，食品追溯体系及系统建设状况，主要障碍。在此基础上，我们才能有方向有目标地开展研究，提出相应的政策建议。

图1.2　研究思路

科学研究离不开理论的指导。食品供应链具有复杂的网络结构，网络节点的特征、风险传播的动力学机制以及风险消除（免疫机制）都需要理论的支撑。新世纪以来，我们在复杂网络理论方面取得了一些突破性的成果，而这些成果对于我们研究食品供应链的风险传播与风险源识别都有很好的指导意义。在理论基础这一部分我们着重对复杂网络理论中的基本统计特性，复杂网络的传播动力学模型、传播临界值理论和复杂网络风险的免疫策略等方面进行了探讨，以指导接下来风险传播（追踪）、风险源定位（回溯）以及食品安全追溯知识图谱的研究。(www.xing528.com)

如前所述，食品安全追溯实际上具备了前向追踪和后向回溯两个方面的能力。这两个方面虽然都依赖于食品供应链网络信息的支持，但追踪和回溯所使用的方法和技术有很大的差异。因此，我们将这两个方面分开来研究，追踪环节着重关注风险的传播，也就是说如果网络节点出现安全问题，风险是如何在网络上进行传播的，将产生什么影响。而回溯环节则关注于如果在某个（些）节点检测到风险，则向上游环节去探寻造成污染的源头。实际上，识别并定位风险源头，如果将所有上游节点假定为风险源，则范围太大，安全追溯作用就得不到充分发挥。为此，我们借助于复杂网络中的相关模型来研究风险源的识别定位问题。此外，我们还构建了一个可视化的原型系统，帮助进行食品供应链的安全回溯和追踪。

如果说第2、3、4章更强调理论模型研究，那么从第5章开始，我们就在理论研究的基础上开始分析和解决实际问题。我们编写了网络爬虫程序，抓取了“中检集团食品安全溯源中心”食品供应链的真实数据，构建了食品追溯网络知识图谱，从节点影响力分析、社群识别、路径查找与图谱搜索等角度对食品安全追溯网络知识图谱进行了分析，展现了我们的方法和技术的可行性。

当前以区块链和人工智能为代表的前瞻性技术蓬勃发展，并将对很多行业产生革命性的深远影响。基于我们对区块链和人工智能的研究，我们认为这些技术也将深刻改变食品安全追溯的体系结构，极大促进食品追溯的发展。为此，我们单独用一章来研究区块链和人工智能技术在食品追溯中的应用。我们构建了区块链追溯原型系统，展示了区块链追溯的特色和实现方式。

我们也着力对现实中的重要问题展开研究。2018年8月开始暴发的非洲猪瘟疫情，持续对消费者、猪肉食品产业链和政府疫情防控带来重大影响。我们运用人工智能中的相关技术，对疫情的网络情绪进行研究，分析了网络情绪对食品企业市场价值的影响；此外，还编写网络爬虫从商务部全国农产品价格平台抓取了猪肉、玉米的价格数据，对疫情影响进行量化分析，对猪肉价格进行预测预警，研究结论可以为政府有关部门进行猪肉市场价格预警和应急管理提供参考。

因此，本研究思路清晰，逻辑性强，对追溯体系及建设现状、主要障碍和政策建议、理论模型、追溯分析系统、前瞻性技术及其运用都进行了较细致的探讨，研究成果对推进食品安全追溯将发挥积极作用。