研究背景

随着全球人口的增长和生活水平的提高，对食品的需求日益多样化，而食品安全问题却时有发生，AI与大数据技术的兴起，为这一难题提供了全新的解决方案。从田间地头到餐桌，AI技术以其独特的优势，在提高食品产量、品质、营养，增强食品安全性和可追溯性，降低资源消耗和减少食物浪费等方面发挥着重要作用。

河南工业大学刘哲教授研究团队在 Foods 期刊发表题为“Artificial Intelligence in Food Safety: A Decade Review and Bibliometric Analysis”的研究综述，深入探讨了人工智能技术在食品安全领域过去十年的发展历程，并对其未来前景进行了展望。

研究亮点

1.全面梳理：本研究基于Web of Science核心数据库，精选了1855篇关于AI在食品安全领域应用的文章，进行了深入的量化和系统分析。

2.可视化呈现：借助CiteSpace可视化工具，文章以直观的方式展示了AI在食品安全领域的发展历程和演变趋势。

3.热点挖掘：通过对关键词共现、作者共引、期刊共引等分析，揭示了当前研究的热点和未来方向。

4.实践指导：总结了AI在分子育种、农业生产、食品加工与分销、食品营养等四个研究方向的领先技术，为研究者与实践者提供了宝贵的参考。

研究成果

1.量化与系统综述：本研究基于Web of Science的核心数据库，采用量化与系统综述的方法，深入分析了2012年至2022年间关于食品安全中人工智能 (AI) 技术的文献。

2.主要贡献国家与期刊：在选取的1855篇文献中，中国和美国的贡献最大，其中中国科学院发表了最多相关文章。在食品安全AI领域的期刊中，PLoS ONE 和 Computers and Electronics in Agriculture 在年度出版物数量和共被引频率方面分别位居第一和第二。

3.AI技术热点与未来研究方向：通过使用CiteSpace可视化工具，揭示了AI在食品安全领域的现状、热点和未来研究趋势。特别是在四个有前景的研究方向上 (分子育种、农业生产、食品加工与分销、营养估算与膳食评估)，列出了领先的AI技术，并总结了现有文献。

研究总结

本研究通过系统的文献计量分析，不仅清晰描绘了AI在食品安全领域的现状和发展趋势，还通过对分类算法、图像识别、计算机视觉系统以及非破坏性检测方法等AI技术的综述，为研究者、实践者和政策制定者提供了宝贵的参考。从精准农业到精准营养，AI技术正逐步渗透到食品安全的每一个环节，为实现可持续的食品系统贡献力量。

图文赏析

图1. 文章检索过程的框架和整体研究过程

图2. 五个最受欢迎的子领域文献的年度出版量

图3. 人工智能在食品安全领域相关出版文献的期刊共引网络

图4. 2012—2022年人工智能在食品安全领域相关出版文献的关键词时区

图5. 关键词聚类分析

作者团队介绍

第一作者

刘哲教授为河南工业大学博士生导师，研究方向为食品安全数智化治理与创新。主持国家社科基金、国家软科学计划等课题15项。

通讯作者

Yudong Zhang教授为英国莱斯特大学博士生导师，Clarivate全球高被引科学家，英国工程与技术协会会士。研究方向为人工智能、深度学习等。主持英国皇家学会合作交流项目、中国国家自然科学基金项目等。

团队成员紧密合作，勇于创新，致力于推动AI技术在食品安全领域的创新应用。

在这个科技日新月异的时代，AI正以其独特的魅力改变着我们的世界。关注我们，了解更多关于食品工程与技术的最新资讯，让我们共同期待这一领域的更多突破！

原文出自 Foods 期刊：https://www.mdpi.com/2304-8158/12/6/1242

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/foods

Foods 期刊介绍

主编：Arun K. Bhunia, Purdue University, USA

期刊主题涵盖食品研究相关各方面。目前已被 Scopus、SCIE (Web of Science)、PubMed 等数据库收录。

2023 Impact Factor：4.7

2023 CiteScore：7.4

Time to First Decision：14.5 Days

Time to Publication：36 Days