解決“吃飯問題”的三大新技術(shù)

劉秉軍

虛擬模型優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)

到本世紀末，地球人口將增加45%，而可耕種的土地面積將減少20%。而且，可耕種土地的利用效率可能并不高。由于種植方法不當，全世界有約一半的農(nóng)民在收割農(nóng)作物后都會面臨一定的損失。隨著全球食品需求量的不斷增加，目前的耕種模式必須加以改進。

以咖啡為例，它來自于咖啡農(nóng)場主辛勤的耕耘。由于最新的信息科技還沒有滲透到一些國家的農(nóng)場，咖啡農(nóng)場主與農(nóng)村合作社或其他農(nóng)場主交換信息十分不便。如果農(nóng)場主為了擴大生產(chǎn)，想去銀行貸款，要經(jīng)過很長的周期，以及復(fù)雜的審批手續(xù)。

為全球各地的農(nóng)場打造虛擬模型，能夠幫助傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)應(yīng)對信息化挑戰(zhàn)。這種新技術(shù)能夠?qū)⑥r(nóng)場的相關(guān)數(shù)據(jù)共享，讓各個參與方分享想法、研究成果和材料，交流全球農(nóng)場生產(chǎn)管理和農(nóng)作物生長的相關(guān)數(shù)據(jù)，并與食品供應(yīng)鏈聯(lián)結(jié)。

美國和加拿大的研究人員通過對農(nóng)場進行全方位的數(shù)據(jù)采集，構(gòu)建出試驗型農(nóng)業(yè)決策平臺，它相當于一個虛擬模型——對農(nóng)場進行數(shù)字化復(fù)制，360度全方位呈現(xiàn)出來。在融合高精度的衛(wèi)星數(shù)據(jù)，進行全方位的深度計算和分析后，這個決策平臺可以在10平方米的精度上預(yù)測農(nóng)業(yè)收成（即每10平方米的產(chǎn)出量），并對農(nóng)作物進行健康管理。

這種新技術(shù)已經(jīng)實現(xiàn)了跨越國界的合作。有美國企業(yè)正在協(xié)助肯尼亞研發(fā)相關(guān)技術(shù)，利用水資源傳感器探明地下水分布的數(shù)據(jù)，利用大氣壓傳感器結(jié)合衛(wèi)星圖像提供氣象數(shù)據(jù)，為當?shù)氐霓r(nóng)場建立虛擬模型。這不僅可以幫助農(nóng)民預(yù)測土壤濕度，進行灌溉管理，預(yù)防干旱災(zāi)害，還可以幫助肯尼亞政府更好地做出農(nóng)業(yè)援助決策，幫助食品供應(yīng)商預(yù)測農(nóng)業(yè)收成，讓衛(wèi)生部門盡早進行病蟲害防治。

更進一步，虛擬模型還可以與農(nóng)業(yè)創(chuàng)業(yè)公司合作，分析當?shù)剞r(nóng)作物的供應(yīng)與需求規(guī)律，讓整條農(nóng)業(yè)價值鏈中的各方隨時追蹤、獲取和共享數(shù)據(jù)。由此，發(fā)展前景好的農(nóng)場可以很快從銀行獲得貸款或其他金融服務(wù)。

值得一提的是，除了農(nóng)業(yè)領(lǐng)域可以有效利用虛擬模型技術(shù)，其他行業(yè)也可以構(gòu)建本領(lǐng)域的虛擬模型，從而實現(xiàn)更加高效的數(shù)字化管理。

美食自拍可檢測安全

微生物與人類一直共存，無處不在，其中有些對人體無害，有些則不然。要辨別它們，進而利用它們?yōu)槿祟惙?wù)，必須先了解它們與人類健康的關(guān)系。據(jù)統(tǒng)計，全球每年因誤食遭有害微生物污染的食品而生病的人多達6億。

目前，專業(yè)的食品檢測還需要特別復(fù)雜的流程和步驟，傳統(tǒng)測試要花費數(shù)天時間?？蒲腥藛T正在研究新的更有效的方法來進行食品檢測，希望可以幫助人們更加迅速清晰地了解食品中是否含有病原體。

利用DNA和RNA測序技術(shù)，研究人員能夠掌握食品在生產(chǎn)地和運輸途中的微生物狀況，并探測微生物群中出現(xiàn)的異常情況，例如某香腸樣本中突然出現(xiàn)一種意料之外的致病細菌，或者微生物群的整體構(gòu)成發(fā)生了變化，等等。研究人員可以隨時利用基因技術(shù)在食品的生產(chǎn)和流通環(huán)節(jié)研究其微生物群的構(gòu)成，再根據(jù)龐大的參考數(shù)據(jù)庫進行比較，分析食品中是否存在對人類有害的微生物。

各國科研機構(gòu)已經(jīng)建立了超過500TB的食品微生物群參考數(shù)據(jù)庫，包含過去20年里人類發(fā)現(xiàn)的所有微生物的基因數(shù)據(jù)。借助龐大的數(shù)據(jù)庫，人們可以有效區(qū)分有害與無害微生物。另外，科學家還開發(fā)出了專門輔助微生物研究的云服務(wù)，可以有效開放給各個領(lǐng)域的科學家，方便進行合作研究。

以上所說的是在實驗室里進行食品微生物測試的新技術(shù)，雖然有龐大的數(shù)據(jù)庫作支撐，但這種測試成本高、效率低，一般要48小時才能出結(jié)果。而人們需要隨時保護自己不受食品中的有害微生物的侵害。于是，便攜式微生物傳感器應(yīng)運而生，它能大幅加快食品微生物檢測的速度，將檢測時間從數(shù)十小時縮短到幾秒鐘。

這樣一來，不僅消費者可以隨時隨地檢測自己面前的食品是不是衛(wèi)生，而且食品生產(chǎn)和供應(yīng)鏈上的任何參與者，都能隨時檢測食品中是否存在有害微生物，從而杜絕大規(guī)模食品污染事件。

除了微生物檢測，光譜檢測也是保障食品安全的有效方法。

所有物質(zhì)都有其獨特的光學圖案，借助光譜儀可以明確物質(zhì)的構(gòu)成。傳統(tǒng)的光譜儀龐大且昂貴，日常生活中難以應(yīng)用。美國研究機構(gòu)開發(fā)出一款功能強大、小巧便攜的光學分析儀，它可以與手機攝像頭配合使用。通過給手機加裝特定的AI軟件，人們能夠迅速明確食品的成分。就餐前用手機拍攝美食，可能不再是為了曬圖分享，而是通過手機中的AI軟件配合光學分析儀，檢測食品的成分。

因為能與手機AI相結(jié)合，光學分析儀的應(yīng)用場景將不斷拓展，不僅能夠分析食品的構(gòu)成，還能識別出假冒的名牌食品。全世界每年因假冒商品造成的經(jīng)濟損失達6000多億美元，其中也包括食品。每種特定品牌的食品都有其獨特的“物理指紋”，光學分析儀能夠識別出這些特征，結(jié)合AI軟件，可以在食品供應(yīng)鏈的各個環(huán)節(jié)驗證其真?zhèn)巍?/p>

綜上所述，微生物檢測技術(shù)和光譜檢測技術(shù)的發(fā)展，能夠更加有效地保障食品安全。試想一下，全世界的農(nóng)民、食品加工商、零售商以及消費者，都能夠不費吹灰之力地確定某種食品是真品還是冒牌貨，其營養(yǎng)成分如何，其中是否存在有害微生物。食品檢測不再需要幾天時間，而是在幾秒鐘內(nèi)即可完成。人們不僅能吃到真材實料，而且病從口入的概率也大大降低。

綜合運用新技術(shù)減少食品浪費

利用大量新技術(shù)，人們將能夠消除食品供應(yīng)鏈中許多不為人知的浪費現(xiàn)象。

以大家都非常熟悉的橙子為例，因為供應(yīng)鏈中的一些問題，每年全球有超過1500億個橙子在還沒有放到餐桌上之前就腐爛了。被浪費的不僅僅是橙子，還有為了生產(chǎn)這些橙子所投入的人力、資金，以及土地、能源、水等寶貴的資源。

據(jù)統(tǒng)計，每年全球有三分之一的食品，包括近一半的水果、蔬菜被浪費，其中絕大部分損耗發(fā)生在運輸、包裝、儲存、分銷、零售等環(huán)節(jié)。導(dǎo)致浪費的一部分原因是人們沒有很好的辦法追蹤探查食品腐爛的情況，還有一部分原因是食品供應(yīng)鏈中的信息不透明，信息響應(yīng)也不積極。許多農(nóng)民在決定種多少、收多少時，往往只能憑猜測行事。商販們也只能根據(jù)不完整的信息預(yù)測顧客需求和購買行為。

研究人員利用互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)和AI技術(shù)，把食品供應(yīng)鏈中的相關(guān)方聯(lián)系在一起，共享幾百萬種食品的信息，對食品供應(yīng)鏈進行全面的優(yōu)化，讓溫度、濕度、運輸工具、儲存地點等重要信息能夠被及時監(jiān)測到。這樣一來，食品損耗可以大幅減少，最終擺上人們餐桌的食品也更加新鮮。

具體來說，區(qū)塊鏈技術(shù)能夠?qū)崟r記錄整條食品供應(yīng)鏈中從種植到市場預(yù)測再到供給的各種數(shù)據(jù);物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠采集食品的重要信息，包括新鮮度、是否受到污染以及可能的售價;AI技術(shù)能夠把整個系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行綜合分析，并預(yù)測消費者的需求。在這一系列技術(shù)的共同運用下，大量食品可以做到按需供應(yīng)、隨時保鮮和合理定價，從而將浪費減到最低。

編輯：姚志剛 winter-yao@163.com