（文/孙雯丽）洪范八政，食为政首，食品工程从来都是国民经济中最受关注的环节之一，食品安全的重要性不言而喻，然而当下食品安全事故仍旧时有发生，这使得如何确保食品质量安全已经成为广大民众最为关注的重点问题之一。

食品工程专家吴兆强曾说过，“食品安全事关人类的身体健康，是食品监管工作的重中之重，确保食品安全应该成为食品检查系统义不容辞的责任。作为食品工程专家，我有责任为食品安全提供先进稳定的检测系统，为食品安全筑起一道坚固的防线。”

近年来，吴兆强凭着勇于进取的创新精神和卓绝的研发天赋，创造性地将大数据、人工智能、云计算等前沿技术融入到食品工程软件研发之中，最终研发出了一系列行业顶尖技术成果，为食品工程领域的质量检测、食品储运等分支行业的智能化发展做出了巨大的贡献，显著提升了食品工程相关企业的工作效率与安全质量，创造了不可估量的经济效益与社会效益。其中，“基于理化特征分析的食品质量检测系统V1.0”就是吴兆强众多技术研发成果中的杰出代表。

吴兆强认为，“随着国内数字化建设的持续增长，大数据和深度学习等技术的价值不断彰显，但其在食品安全检测方面仍存在着较高的技术壁垒。因此，若想要挖掘出大数据及深度学习算法更大的应用价值，就需要重新对食品安全检测系统进行设计，从而最大限度地保证食品安全检测系统的精准性与稳定性。”基于此，吴兆强巧妙地将大数据和深度学习技术融入食品安全检测系统中，研发出了“基于理化特征分析的食品质量检测系统V1.0”。

该技术成果最大的亮点在对深度学习算法的融合，深度学习与传统机器学习不同，传统的机器学习在特征表达上，一般是靠人工完成的，而该系统采用的深度学习则是通过一个深层次的前馈神经网络将高维输入数据逐步地降维来得到合理有效的低维特征向量，进而完成一种非监督的特征学习。在食品检测过程中，其可以通过建模具有很多隐层的机器学习模型和海量的数据训练，来学习食品安全检测所需要的更有用的特征，实现食品安全检测自动化、精准化。此外，该系统还构建了“深度学习+大数据”组合，将食品安全检测的每一阶段的大数据采集与分析都发挥到了极致，采集到的数据形成学习特征，从而使得大数据的内在信息刻画变得更加丰富、更加深层次化。在此基础上，该系统借助理化特征分析方法，从物理的流变性、传热规律等方面以及化学的比色分析、重量分析等方面进行结合性分析与检测，从而使得食品安全检测系统变得更加信息化、智能化、精准化，有力改善了目前的食品检测生态。

据了解，该系统甫一问世就吸引了众多企业争相引入，深深改变了当前食品检测现状，不少企业表示，该系统不仅将食品安全检测的准确性与安全性提升到了更高的一个层次，还大幅提升了食品安全检测的效率，直接或间接地创造了不菲的经济效益。

此外，吴兆强还研发了诸多同样具有行业高度前沿性的技术成果，为食品工程领域的诸多分支方向都提供了强大的技术支持，为行业发展贡献了自己巨大的力量。取得成就的同时，吴兆强在食品工程行业的影响力也越来越大，获奖无数，且深受食品工程领域专家、同行与主流媒体的关注与推崇。

对于未来，吴兆强表示其会继续攻坚克难，开拓进取，以科技为媒，给食品工程行业提供实用价值更加强大的技术成果，为食品工程行业的发展助力。

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