21世纪是全球经济、科学与技术的一体化时代，食品安全呈现出全球化发展趋势[1]，食品安全问题成为一个全球重要的公共卫生问题[2]，例如“地沟油”、“三聚氰胺奶粉”和“瘦肉精”等事件严重威胁到群众的身心健康和社会的繁荣发展[3]，已引起各国政府、学术界和工业界的广泛关注[4]；因此，食品安全行业进入大数据时代成为必然趋势。在大数据背景下，与其他领域的数据相比，食品安全大数据不仅呈现出大数据的5V特征[5-7]，即规模大（volume）、类型多（variety）、价值高（value）、产生速度快（velocity）和数据真实（veracity），同时具有专业性强、涉及面广、规律性强、采集成本高、采集难度大等特点[8]，基于食品安全大数据的这些特点，国家提出了食品安全社会共治的理念，并建立基于大数据的食品安全社会共治体系，其主要包括政府、企业、检验检测机构、行业协会、媒体和消费者6 类主体（图1）[9]，这6 类主体使用和产生的数据可归纳为政府监管、企业信息、检验检测、质量监测和互联网[10]5 类数据（图2），这些数据覆盖了从农业种养殖、农产品加工、食品的生产、存储、运输、销售、消费等整个产业链的各个环节[11-12]。
食品安全大数据与人们的生命活动息息相关，政府随时需要用数据来监管、评估和决策[13]，《“十三五”国家食品安全规划》（国发〔2017〕12号）[14]提出：提高食品安全智慧监管能力，实施“互联网＋”食品安全监管项目，推进食品安全监管大数据资源共享和应用，提高监管效能。《国民营养计划（2017—2030年）》（国办发〔2017〕60号）[15]提出：协同共享食品药品信息数据资源，建设跨行业集成、跨地域共享、跨业务应用的基础数据平台。《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）[16]提出：强化人工智能对食品安全的保障，围绕食品分类、预警等级、食品安全隐患及评估等，建立智能化食品安全预警系统。《中共中央 国务院关于深化改革加强食品安全工作的意见》[17]要求：推进“互联网＋食品”监管，建立基于大数据分析的食品安全信息平台，推进大数据技术在食品安全监管领域的应用。食品安全大数据正越来越受到国家的高度重视，这将对我国政府的治理模式、决策模式和工作方式等产生深远的影响，将成为国家基础性战略资源和未来信息产业技术的主要经济增长点[18]。
图1 食品安全社会共治体系的数据来源
Fig. 1 Data sources of food safety social co-governance system
随着大数据技术在食品安全领域的深度融合，为推动食品安全大数据广泛应用、开放共享、高质量发展，食品安全大数据标准化工作将是支撑大数据产业发展和应用的重要基础，但是由于缺乏食品安全大数据标准体系的研究，在数据采集、数据分类与编码、数据开放、数据接口、数据交易、数据产品、数据质量、数据安全、数据管理等方面缺少关键标准的研制，从而影响了食品安全大数据的互融、互通，形成数据篱笆和数据孤岛[19-20]，阻碍了食品安全的社会治理。因此，世界各国强烈意识到大数据标准化的作用，使得大数据标准研制成为国际各标准化组织共同关注的热点[21]。国务院《促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50号）[22]提出：建立大数据标准规范体系，推进数据采集、政府数据开放、指标口径、分类目录、交换接口、访问接口、数据质量、数据交易、技术产品、安全保密等关键共性标准的制定和实施。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》[23]指出：深化大数据在各行业的创新应用，完善大数据产业公共服务支撑体系和生态体系，加强标准体系和质量技术基础建设。《大数据产业发展规划（2016—2020年）》（工信部规〔2016〕412）[24] 要求：推动食品领域的大数据应用，建立并不断完善涵盖基础、数据、技术、平台/工具、管理、安全和应用的大数据标准体系。中国电子技术标准化研究院编制并发布了《大数据标准化白皮书（2018版）》，定义大数据标准体系框架由基础、数据、技术、平台和工具、管理、安全和隐私、行业应用7 类标准组成[25]。
图2 食品安全大数据的组成和分类
Fig. 2 Composition and classification of food safety big data
综上所述，本文结合食品安全大数据产业的特点，基于6 类主体产生和使用的5 类数据（涉及从农业种养殖、农产品加工、食品的生产、存储、运输、销售、消费等整个产业链），开展食品安全大数据标准体系分析研究，构建完整的食品安全大数据标准体系，对加快食品安全大数据标准的研制，保障食品安全大数据互融互通、开放共享、有效应用，促进我国食品安全大数据产业转型升级，具有一定的战略意义和现实意义。
1 参考模型构建
大数据参考架构是一种运作工具，是便于对大数据的内在要求、设计结构和运行进行开放性探讨的高层概念模型[26]，有助于对大数据复杂操作的理解，可为大数据标准化提供基本参考点，为构建大数据标准体系提供理论支撑，并有助于大数据实践者遵守通用标准、规范[27]。2015年美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）发布了《大数据互操作框架第6卷：参考架构》（Big data interoperability framework volume 6 reference architecture），描述了大数据参考架构的总体框架[28]。2017年我国发布了GB/T 35589—2017《信息技术 大数据技术参考模型》[29]，提出了我国大数据参考模型，该模型框架是大数据领域的基础框架，将为构建食品安全大数据技术参考框架提供参考。
本文基于GB/T 35589—2017，提出构建食品安全大数据技术参考框架（图3），其主要包括基础设施、数据平台、应用平台和用户4 个模块[30-31]，其中底层为物理资源，进行资源虚拟化后，形成集群服务器、负载均衡服务器和文件服务器；数据平台包括各种数据库的建设及数据管理、清洗、运维等功能；应用平台在用户管理、权限管理、测试管理及知识、安全认证、食品监督管理、数据挖掘分析等平台的基础上，集合数据集成交换，面向政府、企业、行业协会、检测机构、媒体和消费者等社会主体[32-33]，开发企业门户、企业资源规划（enterprise resource planning，ERP）、实验室信息管理系统（laboratory information management system，LIMS）、监管系统、大众门户、舆情系统、技术社区、数据分析系统和电商系统。通过构建食品安全大数据参考模型，为食品安全大数据标准化建设提供技术参考和理论支撑。
图3 食品安全大数据技术参考框架
Fig. 3 Technology reference frame of big data for food safety
2 标准体系建设
2.1 标准体系三维空间模型建立
波兰学者沃吉茨基于1960年首先提出了标准体系三维空间概念，印度学者魏尔曼[34]、英国学者桑德斯[35]对此均作了进一步的阐述。本文基于大数据标准体系框架的构建原则，结合食品安全大数据技术参考框架，建立食品安全大数据标准体系三维空间模型，并将该模型的结构分为3 个属性空间（图4A），X轴表示流程维，主要包括食品安全大数据的产生和采集、传输和储存、挖掘和分析、展现和应用；Y轴表示用户维，主要包括政府、企业、检测机构、行业协会、媒体和消费者这些社会主体；Z轴表示业务维，主要包括开发的企业门户、ERP、LIMS、监管系统、大众门户、舆情系统、技术社区、数据分析系统、电商系统这些业务。
图4 食品安全大数据三维空间模型（A）和标准体系三维空间模型（B）
Fig. 4 Three dimensional spatial model of food safety big data (A) and standard system (B)
基于食品安全大数据三维空间模型，本文提出构建食品安全大数据标准体系的三维空间模型，将该模型也分为3 个标准属性空间（图4B），X轴表示标准层次，按照标准体系的构建原则和要求，囊括了基础标准、技术标准和管理标准；Y轴表示标准类型，即食品安全大数据标准体系需研制的国际标准、国家标准、行业标准、地方标准和团体标准、企业标准；Z轴表示标准内容，即食品安全大数据标准体系主要建设的内容，包括数据、产品、应用、质量和安全标准。通过建立食品安全大数据标准体系三维空间模型，明确标准体系各层次、各环节的空间需求，对标准体系的建设具有指导作用。食品安全大数据三维空间模型3 个属性要素既相对独立，又紧密联系，在每一维结构中可根据研究对象进行进一步的细化分类，既可提升结构的空间，又可保障延伸的空间。因此，通过建立食品安全大数据三维空间模型和标准体系三维空间模型，可为设计食品安全大数据标准体系框架提供技术指导，为进一步构建食品安全大数据标准体系提供理论支撑。
2.2 标准体系框架设计
《大数据标准化白皮书（2018版）》的大数据标准体系是通用型大数据标准体系，为各行业大数据标准体系建设提供了技术参考。为推动工业大数据在智能制造、工业互联网中的发展应用，全国信息技术标准化委员会大数据标准工作组联合工业大数据产业应用联盟起草了《工业大数据白皮书（2019版）》，工业大数据标准体系主要是基于工业领域的大数据技术、产业发展需求而构建，为推动工业大数据各领域的落地应用和战略部署提供了标准化支撑。通过将《大数据标准化白皮书（2018版）》与《工业大数据白皮书（2019版）》对比分析发现，工业大数据标准体系将白皮书大数据标准体系中的基础标准、管理标准纳入了标准体系建设，存在一一对应的关系；将白皮书大数据标准体系中的技术标准和数据标准合并为技术标准；将平台/工具标准变换为产品/应用标准，其标准体系的建设内容并未发生变化。工业大数据标准体系根据自身需求，没有考虑安全和隐私标准、行业应用标准。
食品安全是一门交叉学科，食品安全大数据与工业大数据存在一定的联系，但又有本质区别。工业大数据是指在工业领域中围绕产品全生命周期产生的各类数据和相关技术应用的总称；食品安全大数据是指从农业种养殖、农产品加工、食品的生产、存储、运输、销售、消费等整个产业链的数据和相关技术的总称，主要包括政府监管、企业信息、检验检测、质量监测和互联网5 类数据。因此，食品安全大数据标准体系将基于《大数据标准化白皮书（2018版）》和《工业大数据白皮书（2019版）》，结合食品安全大数据产业标准化特点，设计出食品安全大数据标准体系框架，包括基础标准、数据标准、产品标准、质量标准、安全标准和管理标准，为构建食品安全大数据标准体系奠定基础（图5）。
图5 食品安全大数据标准体系设计
Fig. 5 Design of food safety big data standard system
2.3 标准体系构建
图6 食品安全大数据标准体系
Fig. 6 Food safety big data standard system
表1 食品安全大数据标准体系建设内容
Table 1 Contents of food safety standard system construction
序号 一级体系 二级体系 三级体系1 基础标准主要包括总则、导则、指南、术语、参考架构、分类与编码标准总则、导则和指南标准主要是对平台、系统、数据库、服务、标准体系等进行规范；术语标准主要是对食品安全大数据术语进行规范；参考框架标准主要是对食品安全大数据模型构建进行规范；分类与编码标准主要是对政府监管、企业信息、检验检测、质量监测和互联网等数据进行规范2 产品标准主要包括平台产品标准和工具产品标准平台产品标准主要是对基础平台、管理平台和计算平台等进行规范，其中，基础平台包括平台基础设施、系统平台、数据处理平台和追溯平台[37]等；管理平台包括关系型数据库产品[38]、内存数据库产品[39]、非结构化数据管理产品等；计算平台包括分布式计算平台、智能计算平台等[40]。工具产品标准主要是对自助分析工具、一站式可视化工具、智能测试软件等进行规范3 数据标准主要包括数据资源、数据应用、数据接口和数据交换共享标准数据资源标准主要是对元数据、数据目录、数据字典等进行规范；数据应用标准主要针对用户提供的系统个性定制、数据应用服务和服务能力通用要求等进行规范；数据接口标准主要是对数据传输过程中各接口进行规范；数据交换共享标准主要是对数据交易[41]、数据共享[42]等进行规范4 质量标准主要包括质量评价、测试、溯源标准质量评价标准主要是对数据质量[43]、数据满意度、质量等级划分、质量评价与改进等进行规范；测试标准主要包括技术指标检测、性能质量测试等的标准；溯源标准主要是对包括数据追溯信息记录、追溯流程等进行规范5 安全标准主要包括数据安全和系统安全标准数据安全[44]标准主要是对数据内容安全要求、数据安全防护、个人隐私保护、数据安全评价等进行规范；系统安全标准主要是对信息安全、系统安全要求和安全测试等进行规范6 管理标准主要包括运维管理、数据评估、数据资产管理、数据治理管理、数据基础设施管理标准运维管理标准主要是对数据平台、数据中心等的运维管理进行规范；数据评估标准主要是对数据评估方法、评估流程、数据管理能力成熟度评估等进行规范；数据资产管理标准主要是对数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理[45]、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理和数据共享管理等[46]进行规范；数据治理管理[47]标准主要是对数据治理模型、数据生存周期管控（包括数据采集、处理、传输、存储、分析、可视化[48-49]）、数据治理评估等进行规范；数据基础设施管理标准主要是对存储、计算、网络等硬件设施[50]和数据中心建设[51]进行规范
标准体系是指一定范围内的标准按其内在联系形成的科学的有机整体[36]，是标准化工作开展的核心内容。按照食品安全大数据三维空间模型、标准体系三维空间模型构建以及食品安全大数据标准体系设计的思路，将食品安全大数据标准体系分为一级体系、二级体系和三级体系3 类标准子体系（图6），其中，一级标准子体系即为三维空间模型的内容要素，主要包括基础标准、产品标准、数据标准、质量标准、安全标准和管理标准6 个部分；二级标准子体系是在一级子体系的基础上对各领域进行具体的细分、细化，包括总则、术语、参考架构、分类与编码、平台产品标准等20 个部分；三级标准子体系在二级子体系的基础上再进行细分、细化，提出标准体系涉及的具体研制内容（表1），围绕建设任务，涉及了众多的建设内容。食品安全大数据标准体系的建设符合标准体系构建原则和要求，覆盖了基础、技术和管理标准等内容。通过构建食品安全大数据标准体系，对提出食品安全大数据标准需求和加快食品安全大数据相关标准的研制具有指导作用。
2.4 标准体系标准需求分析
在食品安全大数据标准体系建设的基础上，结合食品安全大数据产业发展特点，对标准体系建设进行需求性分析，并制定出食品安全大数据标准体系的标准研制清单（表2），该清单涉及到当前在食品安全大数据领域急需重点研制的50余项国家标准、行业标准、地方标准和团体标准。这些标准的研制应遵循以下原则：对全国经济技术发展有重大意义，对需要在全国范围内统一的技术要求，可制定国家标准，例如基础标准、安全标准、数据标准等；对没有国家标准而又需要在全国行业范围内统一的技术要求，可制定行业标准，例如产品标准、数据标准、质量标准等；对没有国家标准、行业标准，或技术指标严于国家标准、行业标准，且符合地方产业发展需要的和特色的，可制定地方标准，例如产品标准、管理标准等；对没有国家标准、行业标准，或技术指标严于国家标准、行业标准，可由社会团体协调相关市场主体共同制定满足市场和创新需要的团体标准，例如质量标准、管理标准等。性和合法性等进行全方位有效性评价（图7）。食品安全大数据标准体系的评价内容主要包括：制度建设、服务质量、标准覆盖、技术指标、实施效果、经济效益、社会效益和持续改进等方面。
表2 食品安全大数据标准体系拟研制标准清单
Table 2 List of standards to be developed for food safety big data standard system
序号 一级体系 二级体系 标准示例名称1 基础标准导则 信息技术 食品安全云 系统建设导则指南 信息技术 食品安全大数据 标准体系建设指南术语 信息技术 食品安全大数据 术语参考架构 信息技术 食品安全云 参考模型分类与编码 信息技术 食品安全大数据 数据分类与编码2 产品标准 平台产品信息技术 食品安全云 数据库建设规范信息技术 食品安全云 信息系统建设通用技术要求信息技术 食品安全云 白酒信息追溯系统建设与管理规范工具产品 信息技术 食品安全大数据 非结构化数据查询语言数据资源 信息技术 食品安全大数据 数据元目录信息技术 食品安全大数据 元数据3 数据标准数据应用信息技术 食品安全云服务 系统个性定制规范信息技术 食品安全云服务 计量指标信息技术 食品安全云服务 服务协议指南信息技术 食品安全云服务 应用服务规范信息技术 食品安全云服务 数据评估服务规范信息技术 食品安全云服务 能力通用要求
续表2
序号 一级体系 二级体系 标准示例名称数据接口3 数据标准信息技术 食品安全云 食品安全电子溯源企业中间件接口开发指南信息技术 食品安全云 食品电子溯源接口规范信息技术 食品安全云 婴幼儿配方食品、食用油电子追溯数据接口规范信息技术 食品安全云 面向风险评估研判的多元溯源数据分析流程及数据接入规范数据交换共享信息技术 食品安全大数据 开放共享 总则信息技术 食品安全大数据 开放共享 数据脱敏指南信息技术 食品安全云 电子溯源共享交换技术规范信息技术 食品安全云服务 交易服务规范信息技术 食品安全大数据 交换格式4 质量标准质量评价信息技术 食品安全大数据 数据质量等级划分与评价信息技术 食品安全大数据 数据质量评价模型信息技术 食品安全大数据 数据质量评价指标体系溯源信息技术 食品安全云 食品安全电子溯源企业应用指南信息技术 食品安全云 食品安全电子溯源标识标签载体规范信息技术 食品安全云 食品安全电子溯源标识信息数据结构信息技术 食品安全云 食品安全电子溯源监管工作规范信息技术 食品安全云 水产品电子溯源规范信息技术 食品安全云 食品安全电子溯源系统公众查询信息技术规范信息技术 食品安全云 智能硬件通用大数据接口规范测试 信息技术 食品安全云 系统功能测试技术规范数据安全5 安全标准信息技术 安全技术 食品安全系统个人信息保护指南信息技术 安全技术 食品安全数据安全分级指南信息技术 食品安全云 食品安全监管重点品种安全整体状况综合指标体系系统安全信息技术 食品安全云 系统安全评估准则信息技术 食品安全云 系统安全测试规范信息技术 食品安全云 系统安全要求运维管理 信息技术 食品安全云 运行维护管理规范数据评估 信息技术 食品安全数据 管理能力成熟度评估规范信息技术 食品安全云 食品安全风险评估指标体系6 管理标准 信息技术 食品安全大数据 面向政府监管的数据采集与储存管理规范信息技术 食品安全大数据 食品安全数据处理技术规范数据基础设施管理 信息技术 食品安全云 基础设施管理规范信息技术 食品安全云 数据中心建设规范数据治理
图7 食品安全大数据标准体系评价模型
Fig. 7 Evaluation model for food safety big data standard system
通过构建食品安全大数据标准体系和提出标准研制清单，可明确标准体系拟申报的标准计划，为在今后开展食品安全大数据标准研制提供技术参考，使牵头或参与标准研制的相关单位在进行各项标准研制工作时不冲突、不交叉、不打架，整个标准体系相关内容能够衔接一致、互相补充，有助于提高食品安全大数据标准化工作的科学性、系统性和预见性。
3 标准体系评价
为强化食品安全大数据标准体系实施应用，客观反映标准体系的综合应用水平，提出构建食品安全大数据标准体系评价模型，该模型主要以政府、企业、检测机构、行业协会、媒体和消费者为服务对象，采用专家调研评估、数学统计分析和问卷调查等方法，对食品安全大数据标准体系建立的科学性、系统性、先进性、适用
4 结 语
我国在食品安全大数据标准体系方面缺乏相关研究，本文通过对食品安全大数据标准化现状的分析，结合食品安全大数据产业发展特点，构建了食品安全大数据技术参考模型，建立了食品安全大数据三维空间模型和标准体系三维空间模型。然后基于食品安全大数据标准体系的设计，建立并完善了食品安全大数据标准体系，提出了标准体系评价模型。通过食品安全大数据标准体系研究，将标准体系分为6 个一级标准子体系、20 个二级标准子体系，并提出了食品安全大数据体系急需重点研制的50余项国家标准、行业标准、地方标准和团体标准的标准清单。为加快食品安全大数据标准化建设，推动和引领食品安全大数据产业持续、健康、高质量发展，提出以下4 点建议。
4.1 加强标准化顶层设计，完善标准化政策体系
标准化规划、标准体系构建、标准制定、标准化人才培养、标准化经费投入等方面的体制机制建立离不开顶层设计。国家或地方相关标准化主管部门应严格贯彻落实《国务院促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50号）、《大数据产业发展规划（2016—2020年）》（工信部规〔2016〕412）等相关文件精神要求，制定标准化奖励、经费使用、成果转化与评估、人才培养等方面的细则或管理办法，鼓励或奖励标准化技术委员会、社会团体、科研机构、企业等积极参与食品安全大数据标准化建设，共享标准体系建设经验和成果。社会团体、科研机构、企业可结合自身特点，制定食品安全大数据标准化中长期发展规划，建立标准化项目的管理办法或奖励办法，完善标准化政策体系。
4.2 加快标准体系推广应用，提出优先研制标准
标准体系是否科学、适用需要靠实施应用来检验，通过建立食品安全大数据标准体系，加强标准体系的宣贯培训、推广应用，同时选择典型企业开展标准体系试点示范，让标准体系落地，实现标准体系“用起来”。为加快食品安全大数据标准体系应用与推广，在拟研制的食品安全大数据标准的基础上，提出了当前优先研制的国家、行业标准等20 项分阶段开展标准体系的标准研制工作（表3），逐步完成标准体系的研制内容。
表3 优先研制的食品安全大数据标准
Table 3 Food safety big data standard with priority
序号 一级分类 二级分类 标准示例导则、指南 信息技术 食品安全云 系统建设导则信息技术 食品安全大数据 标准体系建设指南术语 信息技术 食品安全大数据 术语参考架构 信息技术 食品安全云 参考模型分类与编码 信息技术 食品安全大数据 数据分类与编码2 产品标准 平台产品 信息技术 食品安全云 信息系统建设通用技术要求信息技术 食品安全云 信息追溯系统建设与管理规范1 基础标准数据资源 信息技术 食品安全大数据 数据元目录信息技术 食品安全大数据 元数据3 数据标准 数据接口信息技术 食品安全云 食品安全电子溯源企业中间件接口开发指南信息技术 食品安全云 食品电子溯源接口规范数据交换共享信息技术 食品安全大数据 开放共享 总则信息技术 食品安全大数据 开放共享 数据脱敏指南信息技术 食品安全云服务 交易服务规范4 质量标准 质量评价 信息技术 食品安全大数据 数据质量等级划分与评价溯源 信息技术 食品安全云 食品安全电子溯源企业应用指南5 安全标准 数据安全 信息技术 安全技术 食品安全数据安全分级指南系统安全 信息技术 食品安全云 系统安全评估准则6 管理标准 运维管理数据评估信息技术 食品安全云 运行维护管理规范信息技术 食品安全数据 管理能力成熟度评估规范
4.3 成立大数据标准化专业技术委员会，推动食品安全大数据标准化建设
大数据标准化专业技术委员会主要负责制定和完善我国大数据领域标准体系，开展大数据相关技术和标准的研究，申报国家、行业标准，承担国家、行业标准制修订计划任务，组织推动标准化活动、标准宣贯培训和应用推广等，所以应尽快成立国际的、国内的食品安全大数据标准化专业技术委员会、分技术委员会或工作组，积极承担国内外食品安全大数据标准化相关工作，提升食品安全大数据地位，强化食品安全大数据标准化作用，推动和引领食品安全大数据标准化建设。
4.4 完善标准体系评价模型内容，开展标准体系评价标准研究
选择具有代表性的食品安全大数据企业开展标准体系试点示范，根据标准体系评价模型框架要求，开展食品安全大数据标准体系推广实施、应用，从而完善标准体系评价模型内容，尤其是评价数据采集、指标数据预处理、参数确定、统计计算方法分等方面的内容。通过加强食品安全大数据标准体系评价研究，为推动食品安全大数据标准化工作、编制食品安全大数据标准体系评估标准奠定基础；对强化标准对市场培育、服务能力提升和行业管理具有重要支撑作用。
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