推動人工智能加速賦能食品產業發展與安全

人工智能（AI）深刻影響食品產業發展與安全，AI技術正在向食品領域加速滲透。食品產業領域大模型、智能體、專用數據、算力資源建設發展迅猛，正在重塑從農業種植、產品開發到食品安全監管等各環節，大幅度提升食品產業生產效率和監管能力。當前，AI的進一步應用仍面臨一些挑戰，如行業交叉復合型人才缺乏、數智技術應用成本較高、專業數據標準化不足等。《國民經濟和社會發展第十五個五年規劃綱要》明確提出，要“加強人工智能同科技創新、產業發展、文化建設、民生保障、社會治理相結合”，“加強從農田到餐桌的食品安全監管，強化風險源頭管控，提高協同監管和智慧監管水平”。未來，食品產業要搭上AI快速發展的快車，需要從推進高水平人才隊伍建設、加速數智技術轉化應用和構建主動預防型監管等三個方面下功夫，加快促進食品產業高質量發展。

全面提升食品產業人才數智技術能力 實現人才驅動產業發展

人工智能正在深刻變革食品產業人才的培養模式。要通過構建全新AI教育生態，賦能學生、教師乃至整個行業，系統性地提升人才素質。

一是加大“食品+AI”交叉復合型青年學生培養力度。AI技術為高校學生提供了前所未有的學習工具，助力學生成為既懂食品科學又懂數智技術的復合型人才。要重構課程體系，培養交叉學科思維，積極將AI融入教學，在重點課程中融入智能化設備運維、質量溯源等前沿技術模塊。支持開設“食品AI卓越創新班”，構建“數智+”課程體系，將“數據基礎”“數據智算”等模塊與食品科學深度融合。推動數字化新形態教材和知識圖譜平臺應用取代傳統課本。升級實踐模式，提供沉浸式智能實訓。充分利用虛擬仿真技術結合AI智能體，讓AI發揮“智能導師”和“學習助手”作用，打造安全、高效、可重復的實訓環境。

二是提升教師數智化教學與科研能力。教師的數智素養是人才培養質量的關鍵。AI可以快速提升教師教學與科研能力。要廣泛開展食品領域“大模型搭建與使用”專項培訓，指導教師基于算力平臺，從零開始搭建、微調并部署食品領域的垂域大模型，將AI深度融入教學與科研。選派教師深入智能工廠進行實踐鍛煉，讓他們親身體驗產業一線的數智化轉型，反哺教學，確保教學內容與產業需求同頻共振。

三是構建產教融合、科教融匯的科技人才生態。AI是連接教育與產業的橋梁。要加快具備數智技術的產業科技人才培養，推動形成供需匹配、協同育人的行業新生態。通過數據驅動精準對接供需，利用大數據和AI技術，實時分析產業技術迭代與人才需求。基于行業大數據，研發覆蓋產品研發、食品安全、營養健康等領域的“行業服務智能助手”，為從業者提供智能化的解決方案，提升整個行業人才數智技術水平。通過舉辦食品創新創業大賽等賽事，為人才提供展示和鍛煉的平臺，有效提升人才創新能力。

加速數智技術成果轉化應用 大力提升產業智能化水平

加快食品產業AI專用大模型、智能體和具身智能開發，通過數據驅動和智能決策，推動科技創新與產業創新深度融合，為食品產業各個環節發展注入新動力。

一是運用AI加速產品研發。充分運用AI智能體等前沿工具，加快全新食品開發，根據特定需求創造出全新的食品配方和風味，推動產出顛覆性創新產品。充分利用AI模擬風味組合和成分相互作用，快速篩選海量配方，顯著縮短新產品的研發周期。例如，通過分析動物產品的分子結構，AI能幫助開發出口感和質地相似的植物基產品。通過AI優化工藝，將米糠、豆渣等加工副產物轉化為高附加值產品，延伸產業鏈，提升產業韌性和經濟效益。

二是大力推動智慧農業與精準生產。改變傳統的農業生產和原料篩選方式，廣泛推廣AI賦能的精準種植。通過AI結合傳感器、無人機和衛星圖像，監測作物長勢、土壤狀況和天氣變化，實現精準施肥、灌溉和病蟲害診斷，在提升產量的同時減少資源浪費和環境污染。加快果實采摘機器人等具身智能等研發與裝備。通過分析歷史產量、氣象數據和實時圖像，利用AI高精度預測農作物產量，為生產決策和市場供應提供科學依據。

三是不斷提升供應鏈智能化水平。依托物聯網傳感器，對糧倉、冷庫等進行24小時不間斷監測，自動預警并調控溫濕度，守護糧食品質。在收購環節，利用AI視覺識別技術實現糧食的自動扦樣和化驗，提升效率與公正性。在加工環節，利用AI色選機等精準剔除異物和霉變顆粒，將“廢料”轉化為資源，實現節糧增效。例如，利用AI“豆臉識別”系統每秒可檢測13000多顆黃豆，自動剔除瑕疵品。在消費環節，開發AI智能體，讓消費者可以通過語音直接完成“選品—點單—支付—取餐”全流程操作。

推動食品安全監督主動對接AI 實現從被動響應到主動預防

AI技術正在重塑食品安全監管模式，助力食品安全監督更加智能化、精準化和前瞻化。

一是加強風險預警與提前防控。利用AI技術綜合分析氣象、地理、歷史檢測等多源數據，對食品中的致病菌、真菌毒素、農藥殘留等風險因子進行早期預警。將AI與傳統毒理學模型融合，快速預測新發、突發危害物的毒性，為風險評估和應急處置爭取寶貴時間，提升毒性預測與評估效率。

二是利用AI智能體強化快速檢測。加強多模態、多場景、多任務食品語料庫建設，加速機器學習和計算機視覺技術在食品質量檢測中的應用。例如，通過分析光譜圖像，AI可以快速評估食品質量，準確率可達90%以上。通過AI視覺系統實時識別監測餐飲業后廚信息，監控衛生狀況。利用AI輔助設計和篩選用于快速檢測的抗體、適配體等關鍵識別元件，提升檢測的靈敏度和特異性。

三是加快實現智慧監管與全鏈條追溯。打通各級政府間食品監管的數據壁壘，建立統一的數據標準，實現全國食品安全監督抽檢數據的共享，為智慧監管奠定基礎。推動AI與區塊鏈等技術結合，構建從田間到餐桌的全程質量可追溯體系。推廣“一品一碼”追溯體系，讓消費者可以清晰了解食品的來源和流通過程，提升品牌信任度。

（作者系北京市習近平新時代中國特色社會主義思想研究中心特約研究員、北京市科學技術研究院創新發展戰略研究所副研究員 劉彥蕊）