钟 葵 中国标准化研究院 副主任

        博士，中国标准化研究院农业食品标准化研究所感官分析研究室副主任，副研究员，ISO感官分析分技术委员会（TC34/SC12）技术专家，全国感官分析标准化技术委员会（SAC/TC566）委员。主要从事感官分析领域相关研究，研制感官分析及消费者喜好的通用基础及测试技术标准，重点开展感官品质-消费喜好-营养的关联研究，实施以风味喜好与营养健康为导向的新产品创制，构建感官驱动的产品质量控制标准化技术体系，实现感官分析与消费喜好技术和标准的产业应用。主持及参与国家自然基金、科技支撑、公益行业、948等科研项目约20项。完成国家标准13项，授权发明专利20余项，出版著作4部，发表科研论文100余篇，获省部级、学会及市级科技奖项9项。

        演讲题目：感官标准动态及应用解读

        感官科学是一门将人与产品、工厂与市场、产品与品牌、生存与享受紧密关联的学科，提供了感官分析技术方法和研究范式，对食品及其他消费品企业而言具有战略与战术研究的重大价值。感官分析标准化从感官评价活动要素入手，有效控制基于差别的感觉测量过程中可能的生理、心理、环境等影响因素，确保感官分析的准确性和一致性。感官分析技术与标准化与产品相遇，产品与生活相遇，给了我们一种用客观的方法体现主观的感受，并基于我们的感受和需求，去创制好产品、品味好生活的实现路径。感官分析技术与标准化，用可靠的测试洞察喜好，科学的评价知晓产品，助力高质量发展，让好产品与我们的生存与享受、发展与美好紧密关联。
 

        01 嘉宾简介
        夏熠珣 江南大学 副研究员
        博士，副研究员，2016年毕业于江南大学获得博士学位，期间在加州大学戴维斯分校博士联合培养（2012-2014年），毕业后以Research Scientist任职于新西兰植物与食品研究院（2016-2019年），现任职于江南大学。加州大学戴维斯分校博士联合培养（2012-2014年）、新西兰植物与食品研究院Research Scientist（2016-2019年），现任职于江南大学食品学院。自2010年以来，一直从事食品感官生理学基础及食品感官分析新方法与应用等研究，负责多家国际知名食品企业感官项目的管理和分析工作，并通过多次组织和参与国内感官评价与消费者测试短期培训课程，对感官评定方法理论和应用体系的掌握有了更深层次的提升。先后主持国家自然科学基金青年基金、江苏省自然科学基金青年基金、江苏省博士后科研资助基金等省部级科研项目以及企业委托项目共15项，发表SCI论文20余篇，其中第一作者发表12篇，并自2017年开始担任国际期刊Food Quality and Preference编委至今，申请国家发明专利1项，作为起草人参与制定和修订国家标准1项。
        02 报告内容简介
        演讲题目：以多维感官视角解读消费者食物选择
        随着消费水平的不断升级，人们对食物的选择已经从满足基本的温饱需求，上升到对食物的美味、方便、健康、个性化、可持续属性的追求，食品企业为顺应这些需求，也不断推陈出新，以多维度视角挖掘消费者认知，采用多重策略满足和迎合消费者需求。那么从食品“美味本源”来看，如何有效地以多维感官视角解读消费者对食物的感知和选择？从“美味”感知这一层面来看，目前有哪些方法可以有效鉴定消费喜好驱动因子？从“美味感知”到“认知意识”层面，可以采用哪些方法探究“消费者在进行食物选择时，食物的感官品质如何影响和关联消费者喜好之外的情绪及其他认知”？

        01 嘉宾简介
        吕莹爽 南开大学医学院 副教授
        吕莹爽于美国伊利诺伊大学香槟分校取得食品科学与人类营养学博士学位。曾先后就职于Kerry，Pharmavite研发总部，全职担任研发学家，帮助公司解决生产以及鉴定中的技术难题，并撰写相关专利。作为感官部门负责人，亲自建立、培训DA panel, 并设计指导大规模消费者测试，参与风味及新产品的研发。在美期间研究兴趣广泛，多次在IFT，IAFP，SSP年会上进行学术汇报并积极参与行业内评审工作。2021受邀成为深圳鹿橙感知科技有限公司首席科学家，致力于结合本国市场特色指导以消费者为中心的产品研发与升级。2022年加入南开大学医学院，目前所在的天津市食品科学与健康重点实验室团队在食品分析与检测 、风味感官分析、营养与安全及危害物减控等领域有着丰富的科研积累与平台保障。
        02 报告内容简介
        演讲题目：融合传统消费者测试与大数据分析的有效感官评价
        描述性感官分析是感官测试的三大基本类型之一，可以对产品进行细致、客观的定性描述及定量分析。DA分析通常由5-15名小组成员进行，内容包含检测与鉴别、感官属性描述（定性）以及这些属性的强度测量（定量），因而需要投入大量时间及人力成本去组建及维护一支训练有素的DA panel. 然而仅仅依靠仪器分析或智能感知设备，仍无法替代评价员们提供的多维有效信息，因此一些对受训人员自身经验依赖较小的快速分析方法应运而生（Napping, FCP, CATA等）。同时随着数据科学的发展，研究者可以将传统的消费者测试与大数据分析有效结合。运用数据采集与挖掘以及深度迁移学习，通过社媒聆听动态监控产品反馈并指导产品升级，真正做到“大-小”数据的融合。