中國食品安全網(wǎng)訊（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警等方面的應用，提升監(jiān)測預警、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)模應用的實施意見》，要求推動新場景大規(guī)模應用，形成“技術(shù)突破—場景驗證—產(chǎn)業(yè)應用—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”向“主動預防”、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)域應用場景是一個龐大、復雜的系統(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、風險預測與場景應用、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，導致有些地方建設(shè)的應用場景淪為“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。