伟德体育(BetVictor Sports)国际官网江南大学：开发人工智能在食品安全风险治理中应用的发展建议

2026-01-03 22:19:31

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　　一是科学统筹。开辟人工智能在食品安全风险治理领域应用场景是一个庞大、复杂的系统工程，必须坚持科学统筹全域性设计。食品安全涉及农业、生产、流通、消费等多环节，数据来源分散、数据格式各异，若缺乏统一的技术、数据、接口等标准则将导致各级监管系统等之间仍然存在“数据孤岛”，AI模型无法获得全域数据训练，预测能力受限；跨区域风险追溯等协同成本高昂，缺乏协同操作监管机制和策略；各级各地若各自开发独立系统将导致重复投资、系统互不兼容，可能产生后期整合成本极高的风险；由于食品安全风险跨区域传播，若各地标准不一，可能因数据格式或流程差异，跨区域预警信息难以快速同步，产生风险响应滞后；食品产业链涉及大量中小微企业，若每进入一个地区都需适配新系统，可能将加重企业负担，增加跨区域间经营壁垒，不利于全国统一的食品大市场建设。

　　高质量数据集构建、精细化语义标注及规范化语料库建设十分复杂，必须强化各地区间的相互协同。国家层面可以“分工协同、分层共建、成果共享”为原则推进全国性高质量数据集与语料库建设，制定全国统一的食品安全专业性数据标准、标注规范与语料库架构，建立跨区域数据共享与安全交换机制。在国家层面相关规则的指导下，省、自治区、直辖市相互协同，分工共建，可依据本地食品产业特点，由不同省份牵头建设优势品类语料库，承担专项标注任务，完成特色领域标注；京津冀、长三角、珠三角等相邻省份相互协作，统一标注工具与流程，合作完成跨区域流通食品的语料库建设。国家建设中央语料库平台，归集各省、自治区、直辖市特色语料库，形成覆盖全链条的食品安全知识图谱，向全国开放，避免重复建设。

　　三是分步实施。在以省、自治区、直辖市为单元推进人工智能赋能食品安全风险治理的过程中，应当在统一省域设计框架下，坚持“分步实施、重点突破”的原则，避免资源分散与重复建设。可考虑遵循以下路径：（1）聚焦高风险领域，开展专项场景试点。针对当前食品安全的主要隐患，优先选择技术成熟度高、风险关联性强的领域进行突破。如：利用人工智能分析市场监管、电商平台、物流企业等多源数据，建立销售行为异常模型，识别无证经营、跨区异常流通、隐蔽交易等风险线索，实现食品添加剂与非食用化学物质异常销售监测；基于油料来源、生产工艺、检验报告及供应链数据，构建掺杂掺假风险AI预警模型，实现对花生油、橄榄油等高风险品类的精准靶向监测，科学预测食用植物油掺杂掺假风险等。（2）构建可重用的技术模块与数据标准，在试点场景中同步沉淀基础能力，如工况异常检测算法、掺假物质光谱分析模型等，形成可跨场景调用的算法仓库，形成共性技术模块；制定食品添加剂、食用植物油等品类的数据采集、标注与交换标准，为扩展至其他品类奠定基础，逐步形成垂直领域数据规范。（3）逐步扩展至全链条多场景应用。如，在相关应用场景试点成熟后，逐步向跨省流通食品的风险追踪与溯源协同，针对婴幼儿配方食品、保健食品等特殊人群产品的全周期风险监测，融合气候、环境数据的区域性食源性疾病预测预警等场景延伸。分步实施的核心逻辑是，以高频高风险场景为切口，通过试点沉淀标准化技术与数据资产，最终实现能力向全品类、全链条的系统性迁移，为人工智能在食品安全风险治理中的深化应用积累可持续、系统化、工程化与可复制、可推广的经验。

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