(成言久)2025年12月27日上午，在第二十三屆中國食品安全大會召開期間，江南大學食品安全與國家戰(zhàn)略治理實驗室、中國食品安全報社聯(lián)合在北京舉辦“人工智能在食品安全風險治理中應(yīng)用場景與食品安全狀況研究成果發(fā)布會”，原國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗檢疫總局總工程師、中國質(zhì)量萬里行促進會原會長、北京華夏產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究院院長劉兆彬，中國食品工業(yè)協(xié)會副會長、中國食品安全報社社長朱長學，江西省市場監(jiān)管局原一級巡視員蔡瑋，中國食品安全報社總編輯李濤，廣西與浙江等市場監(jiān)管局相關(guān)負責人，以及茅臺等相關(guān)方面人員出席會議。30余家新聞媒體的記者參加了會議。座談會由江南大學食品安全與國家戰(zhàn)略治理實驗室首席專家、食品安全風險治理研究院首席專家兼院長吳林海主持。

江南大學食品安全與國家戰(zhàn)略治理實驗室在會上發(fā)布了《開發(fā)人工智能在食品安全風險治理中應(yīng)用場景：主要成就與發(fā)展建議》《中國食品安全狀況研究報告（2025）》《食品企業(yè)數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型典型案例》《我國酒業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的現(xiàn)狀、趨勢和典型案例》《中國食品產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的理論邏輯與實踐路徑》等研究成果，并以廣西為案例，總結(jié)了“AI+區(qū)塊鏈技術(shù)體系”助力中國—東盟農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易發(fā)展、廣西糧食數(shù)智化監(jiān)控體系建設(shè)實踐兩個AI應(yīng)用場景、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)驗與做法。江南大學食品安全與國家戰(zhàn)略治理實驗室在會上還集中演示了“中國食品安全監(jiān)督抽檢數(shù)據(jù)平臺”“食用植物油智能化監(jiān)管平臺”“食品安全風險治理領(lǐng)域?qū)I(yè)語料標注平臺”等三個專業(yè)平臺，發(fā)布了《數(shù)字化食品工業(yè)企業(yè)建設(shè)指南》《區(qū)域食品產(chǎn)業(yè)數(shù)字化建設(shè)指南》兩個團體標準。

相關(guān)專家表示，以上成果的發(fā)布標志著在江南大學、中國食品安全報社等的推動下，我國食品安全與食品產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用人工智能的場景已經(jīng)全面推進，必將為我國高質(zhì)量統(tǒng)籌食品產(chǎn)業(yè)發(fā)展與食品安全工作帶來顛覆式的改變，推動我國乃至東盟地區(qū)食品產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和食品安全治理水平的提升。

從“死數(shù)據(jù)”到“活窗口” 人工智能在食品安全領(lǐng)域應(yīng)用全面加速

黨的十八大以來，習近平總書記精準把握時代脈搏和世界科技發(fā)展大勢，圍繞我國發(fā)展人工智能的戰(zhàn)略意義、主攻方向、重點任務(wù)、價值取向等發(fā)表一系列重要講話、作出一系列重要論述，為我國人工智能發(fā)展提供了根本遵循。2025年8月，國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》,部署實施“人工智能+治理能力”行動等6個行動，要求加強人工智能在公共安全預(yù)警等方面的應(yīng)用，提升監(jiān)測預(yù)警、監(jiān)管執(zhí)法、指揮決策等工作水平。2025年11月，國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于加快場景培育和開放推動新場景大規(guī)模應(yīng)用的實施意見》，要求推動新場景大規(guī)模應(yīng)用，形成“技術(shù)突破—場景驗證—產(chǎn)業(yè)應(yīng)用—體系升級”的路徑，為加快培育發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力、推動經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展提供有力支撐。

為貫徹黨中央、國務(wù)院要求，全國各地從實際出發(fā)，圍繞人工智能賦能食品安全風險治理等已開展了積極探索，積累了重要經(jīng)驗，形成了豐富多彩的應(yīng)用場景。如，一些地方構(gòu)建區(qū)域性食品安全風險圖譜，從不同維度對抽檢、輿情、季節(jié)等多元數(shù)據(jù)進行融合，動態(tài)預(yù)測風險趨勢；在“明廚亮灶”平臺通過AI視覺系統(tǒng)開放識別出的后廚違規(guī)信息，供公眾實時查詢，形成市場倒逼機制；推廣“一品一碼”追溯體系，建立基于區(qū)塊鏈的跨域追溯監(jiān)管數(shù)據(jù)建模方法，構(gòu)造全程、全鏈、全要素的問題食品追溯體系。這對推動食品安全風險治理實現(xiàn)從“被動響應(yīng)”向“主動預(yù)防”、從“人海戰(zhàn)術(shù)”向“智慧治理”的深刻轉(zhuǎn)變奠定了重要基礎(chǔ)。

比如， 江南大學食品安全與國家戰(zhàn)略治理實驗室經(jīng)過多年努力成功開的發(fā)“食品安全監(jiān)督抽檢數(shù)據(jù)平臺” 并逐步投入運行。數(shù)據(jù)覆蓋市場監(jiān)管總局，31個省級行政區(qū)（省、自治區(qū)、直轄市，新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團納入在新疆統(tǒng)計范圍，不含臺灣省、香港與澳門特別行政區(qū)）、333個設(shè)區(qū)市（含副省級城市、省會城市、地級市與州、盟）與2843個縣級市場監(jiān)管局的監(jiān)督抽檢數(shù)據(jù)，成為較為全面的“食品安全監(jiān)督抽檢數(shù)據(jù)平臺”。該平臺已構(gòu)建堅實的一體化基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，獲得的數(shù)據(jù)已涵蓋近8年全國99%縣（市、區(qū)）以上的所有食品34大類監(jiān)督抽檢記錄、風險主體排行以及季節(jié)性風險畫像等關(guān)鍵信息。 與此同時，該平臺按照“感知－決策－交互”的思路，打造了諸如“抽檢一屏瞰”和“態(tài)勢感知魔方”等核心功能。特別是這個“魔方”，它支持根據(jù)年度、行政區(qū)劃、食品類型等不同維度，進行自由組合的多維可視化查詢，能迅速洞察數(shù)據(jù)背后的規(guī)律。而且不只是簡單的數(shù)據(jù)展示，更在此基礎(chǔ)上對食品分類、不合格項目分類等重點數(shù)據(jù)進行了深度擴充，打通了因各級政府自行管理導(dǎo)致的多級數(shù)據(jù)壁壘，通過建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準體系，解決了數(shù)據(jù)孤島問題，在真正意義上實現(xiàn)了全國食品安全監(jiān)督抽檢數(shù)據(jù)的共享與互聯(lián)互通，將龐雜、散亂的“死數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)化為可量化的“活窗口”，從而實現(xiàn)監(jiān)管范式從傳統(tǒng)的“被動監(jiān)測”向AI時代“主動預(yù)警”的跨越，為各級各類市場監(jiān)管部門了解全域性食品安全監(jiān)督抽檢情況提供了動態(tài)化“窗口”。

從產(chǎn)業(yè)發(fā)展到安全監(jiān)管 中國東盟一體受益

人工智能賦能食品安全風險治理是一個全新的課題，如何進一步拓展開發(fā)人工智能在食品產(chǎn)業(yè)、食品安全中的應(yīng)用新場景？課題組給出的答案是“科學統(tǒng)籌”。

“開辟人工智能在食品安全風險治理領(lǐng)域應(yīng)用場景是一個龐大、復(fù)雜的系統(tǒng)工程，必須堅持科學統(tǒng)籌全域性設(shè)計。食品安全涉及農(nóng)業(yè)、生產(chǎn)、流通、消費等多環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)來源分散、數(shù)據(jù)格式各異，若缺乏統(tǒng)一的技術(shù)、數(shù)據(jù)、接口等標準則將導(dǎo)致各級監(jiān)管系統(tǒng)等之間仍然存在“數(shù)據(jù)孤島”，AI模型無法獲得全域數(shù)據(jù)訓練，預(yù)測能力受限?！币虼?，課題組從有利于建設(shè)全國統(tǒng)一食品大市場的角度，做好了頂層設(shè)計。

如，以省、自治區(qū)、直轄市為單元，推進科學統(tǒng)籌與全域性設(shè)計，提供兼具統(tǒng)一性與靈活性的實施框架：基礎(chǔ)架構(gòu)與標準統(tǒng)一、風險預(yù)測與場景應(yīng)用、運行機制與持續(xù)優(yōu)化等三個層面，逐步形成“統(tǒng)一底座、智能分層、縱向貫通”的AI賦能食品安全風險治理新格局。

以江南大學食品安全與國家戰(zhàn)略治理實驗室正在建設(shè)的“食用植物油產(chǎn)業(yè)發(fā)展與智慧監(jiān)管平臺”為例，就是使用多學科的理論與技術(shù)方法試圖實現(xiàn)促進食用植物油產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，同時使之成為“監(jiān)管工具”，通過建設(shè)食用植物油監(jiān)管的“數(shù)據(jù)底座”，實現(xiàn)吃得放心、吃得安心的目標。實驗室將組織多領(lǐng)域的科學家采用多技術(shù)融合與數(shù)據(jù)驅(qū)動的思路開展系統(tǒng)建設(shè)，同時構(gòu)建光譜數(shù)據(jù)庫，通過歸集各種類型的食用植物油光譜數(shù)據(jù)，建立覆蓋主流油種的高精度光譜數(shù)據(jù)庫。直觀地來說，就是給每種“真油”建立各自的“身份證”。同時引入人工智能技術(shù)進行輔助判別，源于不同油脂的光譜數(shù)據(jù)存在細微差異，傳統(tǒng)的人工判斷或化學計量方法往往難以精準識別。相比之下，人工智能模型具備更強的學習與泛化能力，能夠更精細地解析復(fù)雜、高維的光譜特征，提升摻假鑒別的準確性和魯棒性。

該平臺的設(shè)計方案，已在廣西壯族自治區(qū)市場監(jiān)管局組織的2025年中國—東盟“AI+市場監(jiān)管”賽道的比賽中獲得了唯一的一等獎。廣西是中國面向東盟開放合作的前沿窗口，而東盟國家如馬來西亞、印度尼西亞是全球最大的棕櫚油生產(chǎn)地，越南、泰國等也是重要的食用油原料出口國。中國與東盟之間食用油貿(mào)易量大、品類多、鏈條長，對質(zhì)量安全和溯源監(jiān)管的需求尤為迫切，實驗室將以廣西為重點展開應(yīng)用場景的深度開發(fā)，服務(wù)國家戰(zhàn)略。

從語料平臺到團體標準 為全行業(yè)提供“可以抄的作業(yè)”

目前各地在推進人工智能賦能食品安全產(chǎn)業(yè)發(fā)展與風險治理取得了重要進展與成效，但由于缺少高質(zhì)量的語料，導(dǎo)致有些地方建設(shè)的應(yīng)用場景淪為“場景擺設(shè)”：因為，沒有標注的語料對 AI 來說就是 “天書”，標注質(zhì)量直接決定 AI 模型的準確率。

為此，江南大學食品安全國家戰(zhàn)略治理實驗室、食品安全風險治理研究院與北京熱熱科技有限公司合作基于“企業(yè)標注能力 + 高校專業(yè)模型”的聯(lián)合模式，聯(lián)合開發(fā)了“食品安全風險治理領(lǐng)域?qū)I(yè)語料標注平臺”，并投入運行，填補了國內(nèi)空白。

該平臺依靠食品安全專業(yè)領(lǐng)域的專家標注高質(zhì)量語料數(shù)據(jù)，使之成為標注數(shù)據(jù)的優(yōu)秀“種子”，將人工專家的知識注入模型，訓練形成一個具有機器學習能力與基本感知能力的模型，實現(xiàn)了“專業(yè)知識+工程能力+場景落地”的閉環(huán)，很好地解決 AI“不懂食品專業(yè)”的問題，讓技術(shù)真正落地到場景，還具備可復(fù)制性，能為其他垂直領(lǐng)域提供參考。未來，還將歸集各省、自治區(qū)、直轄市特色語料庫，形成覆蓋全鏈條的食品安全知識圖譜，向全國開放，避免重復(fù)建設(shè)。

標準語料庫，只是食品產(chǎn)業(yè)數(shù)智化的重要組成部分。工業(yè)和信息化部等七部門聯(lián)合印發(fā)的《食品工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施方案》明確提出，至2027年，重點食品企業(yè)經(jīng)營管理數(shù)字化普及率要達80%，規(guī)模以上食品企業(yè)關(guān)鍵工序數(shù)控化率、數(shù)字化研發(fā)設(shè)計工具普及率均要達到75%的目標。但部分企業(yè)因缺乏科學指引，建設(shè)方向偏差或陷入"高投入低回報"困境；各地雖已陸續(xù)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐，但由于缺乏引領(lǐng)性、系統(tǒng)化的建設(shè)指南，存在項目布局分散、政策協(xié)同不足、評價體系缺失等問題，制約了區(qū)域食品產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐。

因此 ，如何利用新一代數(shù)字技術(shù),構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動、敏捷高效生態(tài)協(xié)同的食品工業(yè)企業(yè)發(fā)展新模式，是業(yè)界高度關(guān)注的問題之一。為了能夠全面、系統(tǒng)地指導(dǎo)食品企業(yè)、區(qū)域食品產(chǎn)業(yè)進行數(shù)字化建設(shè)，江南大學食品安全與國家戰(zhàn)略治理實驗室還聯(lián)合中國食品工業(yè)協(xié)會、中國人民大學、中國食品安全報社等，聯(lián)合制定的《數(shù)字化食品工業(yè)企業(yè)建設(shè)指南》《區(qū)域食品產(chǎn)業(yè)數(shù)字化建設(shè)指南》兩個團體標準，也在本次大會上發(fā)布。

相關(guān)專家表示，這兩個標準的實施，為全行業(yè)提供了“可以抄的作業(yè)”，數(shù)字化必將在提升區(qū)域食品產(chǎn)業(yè)治理能力、加快形成現(xiàn)代區(qū)域食品產(chǎn)業(yè)體系發(fā)揮重要作用。