Page 253 - 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

部门之间缺乏有效沟通，导致监管效率不高。二是由于监管体系不完善，各监管部门
之间容易出现相互推诿现象，导致监管不到位。三是由于我国食用农产品行业规模大、
范围广，需要设立众多监管部门进行治理，而当前许多地区并未组建相应的监管单位，
原有的监管方式、方法无法全面有效的监管食用农产品质量安全。四是食用农产品检

测体系不健全，专业检测人员少，业务水平不高，检测设备简陋落后，检验能力较为
薄弱，存在重复检测、遗漏检测、检测结果不够科学的现象，影响了食用农产品质量
安全监管水平的提升。
（六）食用农产品质量安全监管技术不成熟

我国政府在监管环节耗费了大量的资源，但结果却差强人意，监管技术不够成熟
是造成这一困境的重要原因之一。食用农产品质量安全监管技术不成熟主要表现在：
其一，我国食用农产品质量安全跨区域监管技术建设薄弱。由于食用农产品交易的范
围远远超出了线下交易的范围，传统行政区域的划分难以适应当前食用农产品的交易

模式，跨地域监管技术不成熟。其二，对于食用农产品质量安全的技术性查处方式尚
在摸索之中。各级监管部门对于无实体店的食用农产品经营者的例行检查、采样抽样、
抽查检验等流程的实施面临困境，使得经营者易于逃脱监管，经营者违法行为的形式

多种多样，甚至在被追究责任的同时也能轻易地破坏证据链条的完整性。其三，技术
实施分布不均匀。我国各地区经济技术发展水平差异大，监管效果也存在明显差距。
沿海地区已基本进入监管智能化状态，中西部地区却仍然依靠人力监管，信息化监管
水平落后。其四，我国政府内部监管数据与第三方交易平台数据之间的不顺畅也反映
出监管技术不成熟。

四、人工智能驱动食用农产品质量安全精准治理的发展路径

（一）明确人工智能治理理念，实现精准对接

首先，明确人工智能治理理念，让人工智能贯彻到食用农产品质量安全治理的每
一个环节。食用农产品质量安全治理不仅仅是政府的责任，其余非政府组织和个体都
应该积极参与治理。从政府角度分析，在人工智能时代，政府应该建立智能数据库，
对食用农产品每个阶段的数据进行收集与储存。一方面，人工智能作为拥有超级系统

的“智能劳动力”，能够高效地对一些相关数据进行统计与分类，如土地管理、土地
质量检测、农作物生长周期、农作物施肥、食用农产品流转与销售过程中产生的所有
数据。另一方面，运用人工智能搭建智能信息库，将政府各单位人员信息录入系统，
权责对应，能够更好地落实“一人一岗一责”，在食用农产品质量监管问题上减少政

府官员的不作为，提高治理的精准度。通过智能信息共享，促进政府内部各治理主体
的相互协同，提高治理效率。其次，要大力培养非政府组织以及农户、经销商等群体

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