人工智能（AI）深刻影响食品产业发展与安全，AI技术正在向食品领域加速渗透。食品产业领域大模型、智能体、专用数据、算力资源建设发展迅猛，正在重塑从农业种植、产品开发到食品安全监管等各环节，大幅度提升食品产业生产效率和监管能力。当前，AI的进一步应用仍面临一些挑战，如行业交叉复合型人才缺乏、数智技术应用成本较高、专业数据标准化不足等。《国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》明确提出，要“加强人工智能同科技创新、产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合”，“加强从农田到餐桌的食品安全监管，强化风险源头管控，提高协同监管和智慧监管水平”。未来，食品产业要搭上AI快速发展的快车，需要从推进高水平人才队伍建设、加速数智技术转化应用和构建主动预防型监管等三个方面下功夫，加快促进食品产业高质量发展。

全面提升食品产业人才数智技术能力 实现人才驱动产业发展

人工智能正在深刻变革食品产业人才的培养模式。要通过构建全新AI教育生态，赋能学生、教师乃至整个行业，系统性地提升人才素质。

一是加大“食品+AI”交叉复合型青年学生培养力度。AI技术为高校学生提供了前所未有的学习工具，助力学生成为既懂食品科学又懂数智技术的复合型人才。要重构课程体系，培养交叉学科思维，积极将AI融入教学，在重点课程中融入智能化设备运维、质量溯源等前沿技术模块。支持开设“食品AI卓越创新班”，构建“数智+”课程体系，将“数据基础”“数据智算”等模块与食品科学深度融合。推动数字化新形态教材和知识图谱平台应用取代传统课本。升级实践模式，提供沉浸式智能实训。充分利用虚拟仿真技术结合AI智能体，让AI发挥“智能导师”和“学习助手”作用，打造安全、高效、可重复的实训环境。

二是提升教师数智化教学与科研能力。教师的数智素养是人才培养质量的关键。AI可以快速提升教师教学与科研能力。要广泛开展食品领域“大模型搭建与使用”专项培训，指导教师基于算力平台，从零开始搭建、微调并部署食品领域的垂域大模型，将AI深度融入教学与科研。选派教师深入智能工厂进行实践锻炼，让他们亲身体验产业一线的数智化转型，反哺教学，确保教学内容与产业需求同频共振。

三是构建产教融合、科教融汇的科技人才生态。AI是连接教育与产业的桥梁。要加快具备数智技术的产业科技人才培养，推动形成供需匹配、协同育人的行业新生态。通过数据驱动精准对接供需，利用大数据和AI技术，实时分析产业技术迭代与人才需求。基于行业大数据，研发覆盖产品研发、食品安全、营养健康等领域的“行业服务智能助手”，为从业者提供智能化的解决方案，提升整个行业人才数智技术水平。通过举办食品创新创业大赛等赛事，为人才提供展示和锻炼的平台，有效提升人才创新能力。

加速数智技术成果转化应用 大力提升产业智能化水平

加快食品产业AI专用大模型、智能体和具身智能开发，通过数据驱动和智能决策，推动科技创新与产业创新深度融合，为食品产业各个环节发展注入新动力。

一是运用AI加速产品研发。充分运用AI智能体等前沿工具，加快全新食品开发，根据特定需求创造出全新的食品配方和风味，推动产出颠覆性创新产品。充分利用AI模拟风味组合和成分相互作用，快速筛选海量配方，显著缩短新产品的研发周期。例如，通过分析动物产品的分子结构，AI能帮助开发出口感和质地相似的植物基产品。通过AI优化工艺，将米糠、豆渣等加工副产物转化为高附加值产品，延伸产业链，提升产业韧性和经济效益。

二是大力推动智慧农业与精准生产。改变传统的农业生产和原料筛选方式，广泛推广AI赋能的精准种植。通过AI结合传感器、无人机和卫星图像，监测作物长势、土壤状况和天气变化，实现精准施肥、灌溉和病虫害诊断，在提升产量的同时减少资源浪费和环境污染。加快果实采摘机器人等具身智能等研发与装备。通过分析历史产量、气象数据和实时图像，利用AI高精度预测农作物产量，为生产决策和市场供应提供科学依据。

三是不断提升供应链智能化水平。依托物联网传感器，对粮仓、冷库等进行24小时不间断监测，自动预警并调控温湿度，守护粮食品质。在收购环节，利用AI视觉识别技术实现粮食的自动扦样和化验，提升效率与公正性。在加工环节，利用AI色选机等精准剔除异物和霉变颗粒，将“废料”转化为资源，实现节粮增效。例如，利用AI“豆脸识别”系统每秒可检测13000多颗黄豆，自动剔除瑕疵品。在消费环节，开发AI智能体，让消费者可以通过语音直接完成“选品—点单—支付—取餐”全流程操作。

推动食品安全监督主动对接AI 实现从被动响应到主动预防

AI技术正在重塑食品安全监管模式，助力食品安全监督更加智能化、精准化和前瞻化。

一是加强风险预警与提前防控。利用AI技术综合分析气象、地理、历史检测等多源数据，对食品中的致病菌、真菌毒素、农药残留等风险因子进行早期预警。将AI与传统毒理学模型融合，快速预测新发、突发危害物的毒性，为风险评估和应急处置争取宝贵时间，提升毒性预测与评估效率。

二是利用AI智能体强化快速检测。加强多模态、多场景、多任务食品语料库建设，加速机器学习和计算机视觉技术在食品质量检测中的应用。例如，通过分析光谱图像，AI可以快速评估食品质量，准确率可达90%以上。通过AI视觉系统实时识别监测餐饮业后厨信息，监控卫生状况。利用AI辅助设计和筛选用于快速检测的抗体、适配体等关键识别元件，提升检测的灵敏度和特异性。

三是加快实现智慧监管与全链条追溯。打通各级政府间食品监管的数据壁垒，建立统一的数据标准，实现全国食品安全监督抽检数据的共享，为智慧监管奠定基础。推动AI与区块链等技术结合，构建从田间到餐桌的全程质量可追溯体系。推广“一品一码”追溯体系，让消费者可以清晰了解食品的来源和流通过程，提升品牌信任度。

（作者系北京市习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心特约研究员、北京市科学技术研究院创新发展战略研究所副研究员 刘彦蕊）

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