2、食品科技新趋势与数据治理挑战

食品科技新趋势与数据治理挑战

食品科技新兴趋势

AI 在食品领域的潜力与问题

国际组织如世界经济论坛认为，随着未来几十年全球人口增长，AI 能在保障生物多样性和可持续性的同时，助力解决饥饿问题。然而，学者从伦理角度研究大数据和算法影响时，提出了认知和规范方面的担忧。机器学习系统收集的证据可能存在不确定性、难以理解和误导性，这会导致不公正、不透明和有偏见的行动，进而产生不公平和歧视性的结果，还可能威胁信息隐私。此外，算法的可追溯性也存在问题，某些机器学习计算的内在不透明性导致了责任缺口。

农业 4.0 中的传感器与可追溯性

农业是技术进步的关键领域，农业 4.0（即精准农业或智能农业）通过多种信息通信技术（ICT）的结合，提高了农业的盈利能力和可持续性。以下是一些相关技术：
- 地理信息系统（GIS） ：将空间数据与土壤信息相结合，该技术虽早在 20 世纪 90 年代由粮农组织提出，但近期在城市扩展、森林砍伐和气候变化等领域的案例研究中取得了成功。
- 土壤传感器 ：将 GIS 数据与卫星图像进行汇总。
- 无人机和地面车辆（UAVs 和 UGVs） ：用于数据采集。
- 物联网（IoT）技术 ：通过无线网络基础设施连接智能对象，在作物和资源管理及监测方面取得了成效，提高了作物产量的质量和数量。
- 移动应用 ：在智能农业中广泛应用，尤其是在发展中国家。这些应用允许数据访问和可视化，有助于作物营养、施肥和灌溉的决策过程