养蜂业是我国现代农业的重要组成部分，我国是世界养蜂大国，养蜂数量、蜜蜂产品产量以及出口量多年来稳居世界首位。但由于受产地环境污染、蜜蜂生病用药和掺杂使假等因素影响，蜂产品质量安全近十五年来一直广受关注。

建立农产品追溯制度已成为我国农产品质量安全监管的重要手段，但农产品质量追溯信息系统在应用过程中存在信息记录不够精确、追溯信息采集过程易受人为因素干扰等问题，特别是我国养蜂业存在生产经营分散且流动性强、蜂场规模偏小、产地属性鲜明、消费需求独特等特点，常导致追溯信息系统在发生质量安全问题后无法准确判定责任。

为了解决上述存在的问题，由中国农业科学院蜜蜂研究所蜜粉源植物产地识别与控制创新团队和中国农业科学院信息研究所智能农业创新团队合作，在国家公益性行业（农业）科技专项、农业科技成果转化资金项目、国家自然科学基金等项目支持下，研制了融合检测技术的蜂产品质量安全追溯平台，不仅完成了对产业链全过程各个环节的追溯管理和安全控制，而且实现了蜂产品追溯中不实（可疑）信息的真实性校验，完善了蜂产品溯源技术体系和生产安全关键点控制。2015年,上述研究团队的“融合检测技术的蜂产品质量安全控制系统研究与应用”成果获得北京市科技进步二等奖。

搭建蜂产品质量全过程追踪与溯源信息平台

研究团队制订了完整、可靠的蜂产品质量追溯信息编码标准和技术规范，构建了基于语音识别技术的蜂产品供应链全程追溯信息采集体系。提出了基于质量安全关键点控制的蜂产品质量追溯方法，研建了蜂产品质量追溯信息平台。当前蜂产品溯源信息编码还没有相应的国家标准和行业标准，不同的蜂产品可追溯信息系统的数字编码规则各不相同，该科研团队以EAN/UCC-128国际编码体系为依据，制定了农业行业标准《蜂产品溯源信息编码规则》，主要编码对象为我国境内流通的蜂产品以及出口蜂产品从生产、收购、加工到销售各环节的相关条码。

蜂产品作业场景中语音识别率受噪声影响大、稳定性差，科研团队针对这些问题，利用语音识别技术和嵌入式技术，突破传统农业信息采集模式，开展了蜂产品质量安全信息采集作业场景下的语音识别鲁棒性研究，提出了适合蜂产品质量安全信息采集作业场景特点的语音识别鲁棒性方法、识别模型和人机交互框架，构建了一个实用性好、识别率高的蜂产品质量追溯信息语音识别模型，突破现有手持设备在蜂产品追溯信息采集中的局限性，有效提升了蜂产品追溯信息语音识别水平。

我国蜂场规模小、产品生产环节多、信息不易追踪，科研人员为此提出了基于质量安全关键点控制的蜂产品质量安全追溯方法。设计了适合我国国情，包含移动终端、PC终端、Web终端等多种形式的蜂产品信息追踪与溯源解决方案，将语音识别、数据编码、数据库、Web Service、嵌入式技术、组件开发等技术应用于蜂产品追溯信息采集中，构建了蜂产品供应链全程追溯信息采集体系。研建了基于Web Service的蜂产品质量追溯信息网络平台，实现了追溯采集信息的实时、自动和智能的监督管理。

建立蜂产品产地和品种溯源的多技术评价模型

科研团队提出了基于多种特征因子融合的蜂产品溯源检测方法，构建了蜂产品溯源指纹图谱数据库。建立了蜂产品产地和品种溯源的多种评价模型，多模型评价方式将蜂产品溯源真实性鉴别的总准确率达到95%以上。

该研究团队开展基于黄酮类特征组分分析和近红外特征光谱分析的蜂产品品种真实性鉴别研究、基于稳定同位素比值和多种矿质元素分析的蜂产品产地真实性鉴别研究，以及于糖醛类物质和特征活性蛋白分析的蜂产品掺假鉴别研究；提出了基于多种特征因子融合的蜂产品溯源检测方法，可开展不同产地、不同花种蜜源、不同掺假工艺的蜂蜜溯源检测，并在此基础上建立了与蜂蜜产地、品种、真伪属性相关的参数数据库和谱图库（包括同位素比值、特征光谱、指纹图谱等）。

该研究团队构建了不同产地蜂产品稳定同位素溯源、不同品种蜂产品近红外光谱识别、不同品种蜂产品黄酮类化合物指纹图谱识别、蜂产品真伪鉴别等评价模型。结合分析模型和化学计量学方法，对单一参数或多参数进行统计给出评价方法，形成溯源性产地鉴别、品种鉴别、真伪鉴别技术，构建了一套完整的蜂产品产地和品种溯源识别技术体系。本项研究应用整套识别技术体系对追溯产品进行检测，并与产品溯源信息进行对比验证，真实性鉴别的总准确率高于95%。

为我国主要产区的溯源蜂农提供蜂产品追溯

研究人员提出了基于Agent的蜂产品质量安全控制协同工作方法，实现了蜂产品追溯信息管理、检测分析鉴别和质量安全控制的协同工作。构建了融合检测技术的蜂产品质量安全追溯平台，为我国主要产区的溯源蜂农提供蜂产品追溯信息。

该研究提出了一种具有感知性、智能性、协同性的农产品质量控制方法，为蜂产品，如蜂蜜、蜂胶、花粉等具有分散性、个体小、需要混合加工等特点的农产品控制与追溯提供技术支持和通用性方法。设计了基于Agent的农产品质量控制系统框架，能根据不同蜂产品的生产加工特点，添加相应的控制环节和条件，适应不同目标和类型的蜂产品控制、跟踪和安全预警。

该研究率先在国内研发应用了蜂产品追溯信息系统，并以此为基础面向蜂产品追溯信息系统中所存在的产品信息真实性判别难题，采用化学检测技术实现了追溯蜂产品的品种、产地和真伪鉴别，创新地构建了融合检测技术的蜂产品质量安全追溯平台。面向电脑、Web、智能手机、PDA等多元化的终端设备，依据不同终端的特点，为分散性广、流动性强、采集环境复杂的蜂产品质量安全信息开展服务。

据悉，“融合检测技术的蜂产品质量安全控制系统研究与应用”成果能有效解决目前蜂产品质量监控的关键问题，对蜂产品“从蜂场到餐桌”整条供应链进行追踪和溯源。本成果形成的软件已经应用到全国13个省份，并在北京、浙江、湖北、广东、新疆、黑龙江、四川、重庆8个省份开展了重点应用。主要用户包含17家企业、16家合作社、930户蜂农共113600个蜂群。应用单位产生的经济效益，直接和间接经济效益累计已接近5197万元。

据了解，成果的使用由以往的纸质记录为主转变为电子信息为主的记录方式，以实时监管代替了定时监管，提高了蜂产品的销售单价，减轻了相关人员的劳动量，降低了交易检测成本和召回成本。该成果适用于所有的蜂蜜品种和生产地区，不受地理条件、蜜源条件的制约；电子信息系统可以在生产、加工蜂产品的蜂场、中间商和企业推广；检测分析技术系统可以在检测机构推广；融合检测技术的蜂产品质量控制系统可以为其它食品企业借鉴应用。（刘洋）