Page 247 - 农产品质量检验检测与质量控制

» 第九章 人工智能技术与农产品质量安全

加快建设创新型国家和世界科技强国。人工智能的基本特征如下：一是智能化。只需
事先进行程序的设定，便能够按照要求一丝不苟地达到所设定的目标。二是数据存取
速度快。人工智能可借助互联网、大数据和云计算等技术，为用户提供实时、精准和
系统完善的数据，并及时进行分析运用。三是可塑性高。人工智能技术可以根据各个
不同的领域进行制度构建、理论构建、技术构建等，操作规则由人工嵌入的不同特征

和信息技术而定。尽管人工智能已经与农业领域接轨，有效提高了土地资源的使用率
以及机械化的生产率，但人工智能与食用农产品质量安全的融合还不够紧密，质量安
全得不到保障。随着我国步入新时代，食用农产品质量安全治理顺利提上日程。人工

智能逐渐进入食用农产品质量安全治理领域，治理主体、治理方法都得到了改善，驱
动粗放农业向精准农业转型。
（一）人工智能＋精准定位：加强治理主体的精准协同性
当下食用农产品质量安全治理中，农产品具有公共物品的属性，其质量安全管理

主要依靠政府发挥其职能，并与政府各部门相互配合来完成。但由于政府协同意识不
强，其他多元主体参与较少甚至不参与，食用农产品质量安全问题定位不精准。例如，
2019 年衡阳某农贸市场被爆出公开叫卖“白板肉”，根据长时间的跟踪调查，警方与

市场监督管理局人员突击黑窝点，在一家建筑工地上查获 6000 斤存在质量安全隐患
的“白板肉”。此次事件反映出以下问题：一是治理主体单一，政府缺乏合作意识，
政府不善于协调各方力量进行治理；二是监管出现漏洞，传统的监管不能满足治理。
在此背景下，人工智能技术的运用，可以突破政府部门、生产经营者和消费者之间的
层层障碍，促进多元治理主体的协同合作，有效地缓解现存的问题。在协同治理过程

中，强调的是各个组织之间的协同，政府作为嵌入社会的重要行为体，它在集体行动
的规则、目标的制定方面起着不可替代的作用。在食用农产品质量安全问题治理中，
精准协同有利于更快更好地对食用农产品生产、流通、销售等过程进行治理。随着人

工智能的发展，相对于传统治理，人工智能可以通过数据收集、整合，对各利益主体
的利益需求和利益期望进行精准定位。首先，建立智能数据库，通过数据信息对被监
督者进行定位，并且根据相关治理主体的利益需求，加大预防与监管力度。在质量安
全事件发生之后，相关治理主体共同发力，最大化减少损失。其次，打破“数据烟囱”，

增强各主体的协同合作。通过人工智能对数据精准定位、分析达到治理的智能化，实
现政府部门、生产经营者和消费者之间的利益调节和资源共享，实现多元治理主体的
有效协同。同时，人工智能数据库中的数据信息可以作为一种治理资源，提高政府的
有效治理能力。

（二）人工智能＋精准预测：丰富治理内容的全面性
目前，我国食用农产品质量安全治理多属于事后治理，但在治理中仅解决问题和

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