报告摘要：水产品富含蛋白质、脂肪和多种维生素和矿物质，是人类饮食的重要组成部分，它为约31 亿人口提供了近20％的日均动物蛋白质摄入量。然而，由于“内在”和“外在”等多种因素的共同的作用，导致水产品的质量安全一直备受关注。开展水产品的质量和安全的快速检测，是满足人民群众“吃得好”“吃得营养”“吃得健康”需求的必要保障。近年来，基于光谱学的快速、无损检测方法在食品领域受到了广泛关注。然而，使用单一的光谱技术只能对被检测样品提供有限的化学信息。为克服这一局限性，基于光谱技术的数据融合策略已成为提高食品质量安全快速评价准确性的一种重要手段。该报告将探讨低级、中级和高级等多种光谱数据融合策略的特点，分析光谱数据融合技术，包括不同光谱之间的融合、光谱与机器视觉的融合、光谱与电子鼻的融合，以及光谱与核磁共振的融合技术对食品质量安全检测的适用性，介绍近年来团队在光谱数据融合方面检测水产品质量安全的研究进展，展望所面临的挑战，探讨机器学习方法在光谱特征提取及食品质量安全检测中的应用价值和未来的发展方向，通过多学科交叉研究，保障各类食物的有效供给，创造更美好的“舌尖上的中国”。