2025年12月27日，江南大学与中国食品安全报社近日联合发布的《中国食品安全状况研究报告（2025）》显示，2024年全国市场监管部门完成食品安全监督抽检6794937批次，总体合格率为97.04%，与上年相比有所下降。
除发布上述报告外，现场还演示了多项AI监管平台在食品监管、产业升级等领域的突破性应用。多项研究显示，人工智能正加速食品安全治理从“被动响应”向“主动预警”转变。然而数据显示，在AI技术加速落地的同时，食品安全治理仍面临系统性挑战。
更大的挑战在于系统兼容性。调查报告指出，一个省域内不同的市场监管部门各自建设AI平台,互不兼容,今后仍然可能形成区域间“数据孤岛”,资金效益低下。这种现象直接导致跨区域风险追溯等协同成本高昂。
据了解，当前缺乏全国统一的食品安全领域专业语料库，部分区域已积累的数据资源也因尚未建立系统化、标准化的数据治理与标注规则，实际可供机器学习使用的高质量数据集仍显不足。研究表明，若忽视此项基础建设，即使采用前沿的人工智能算法，也会因缺乏充分、可靠的数据支撑而难以发挥预期效能。
研究指出，推进人工智能赋能食品安全风险治理需把握三个基本原则：科学统筹、强化基础、分步实施。应“以省、自治区、直辖市为单元推进科学统筹与全域性设计”，优先选择技术成熟度高、风险关联性强的领域进行突破。
报告建议，应构建可重用的技术模块与数据标准，通过在试点场景中同步沉淀基础能力，逐步形成垂直领域数据规范。这种分步实施路径的核心逻辑是，“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”。
随着食品工业持续发展，2024年全国规模以上食品工业企业实现营业收入90652.5亿元，人工智能技术在食品安全治理中的应用效果将直接影响产业高质量发展进程。
（郑皓元）