方向一：食品质量数据智能分析理论与技术 
      利用人工智能、深度学习技术对图像特征进行深度挖掘和智能处 理，建立食品图像结构、纹理、 色度等信息与食品质量安全之间的定量 关系模型，研究基于计算机视觉和深度学习技术的食品质量图像智能识 别方法； 建立食品组分与食品质量安全之间的定量关系模式，融合光谱 信息和图像信息对食品组分进行智能检测；对食品危害物海 量数据进行 智能分析，提取食品危害物中的相关信息，建立反馈模型和预测模型， 形成食品质量安全反馈机制。

方向二：食品安全数据智能追溯与分析
      研究食品安全溯源时空大数据整合与分析，包括食品安全溯源多源 异构时空大数据的融合 与存储，食品安全溯源流通空间网络的结构特征 的提取及优化，基于食品安全溯源空间大数据的应急指挥决策可视化平 台关键技术的研究；研究食品数据信息安全校验，包括基于多态性密码 的智能设备间的通信安全方案的设计，安全、稳定 、快捷的信息交互机 制的制定，白盒密码算法和轻量级证书结构的设计，以及对智能采集设 备参与的交互流程的简化方法；研 究基于联盟链的食品安全追踪溯源， 包括食品自生产至消费全生命周期中所涉及产品的标识和编码规则的制定，数据上链机制、 准入机制和共识机制设计与实现，建立溯源系统可 信体系的建立，智能合约的构建。进而建立一套数字可信体系从而实现 真正意义上的食品安全溯源。

方向三：食品安全风险数据智能预警
      研究基于多源监测数据的食品安全风险数据智能预警，包括食品安 全风险评价体系的建立，基于分类 、回归分析、聚类、关联规则等数据 挖掘技术的食品安全风险数据智能预警方法的构建，基于多渠道检验检 测数据的风险等级的预测， 基于公共卫生与预防医学视角的食品安全风 险的预警；研究基于网络舆情数据的食品安全风险数据智能预警，包括 食品安全相关网络舆情资 源采集和预加工技术，主题聚类、情感分析和 趋势分析等舆情挖掘技术，以及舆情数据驱动下的食品安全风险数据智 能预警机制研究。