Page 254 - 农产品质量检验检测与质量控制

农产品质量检验检测与质量控制
Quality Inspection, Testing and Quality Control of Agricultural Products

的治理意识，提高食用农产品质量安全治理的智能化水平。多元主体之间治理理念与
能力的不同，易导致多元治理主体之间产生分歧，从而对治理产生消极影响。在食用
农产品质量安全治理中，应该形成以政府为主导，通过社会各组织和个体的共同发力，
将人工智能与食用农产品质量安全治理紧密结合，实现精准共治。

（二）构建人工智能决策体系，实现精准预测
第一，建立科学的智能决策模式。食用农产品质量安全治理过程中，治理主体往
往采用经验主义或者试验的方法去解决问题，而智能决策体系则要求治理主体借助大
数据、云计算等技术，对治理过程中的相关数据进行挖掘、收集与处理，通过人工智

能技术实时追踪与分析，对质量安全进行预测，为治理主体提供准确、有价值的参考
意见，提高治理主体的科学决策能力，从而实现精准决策。第二，加大对食用农产品
质量安全治理中人工智能人才培养的力度。一方面，随着人工智能技术的应用，治理
手段也逐渐向智能化转变，人工智能逐渐进入各行各业，人工智能领域的高速发展始

终离不开高科技人才的研发与不断改善，要注重人才的培养才能使人工智能更好地与
治理相融合，提高治理的精准性，实现技术创新、产业创新、知识创新等。另一方面，
完善人工智能与食用农产品质量安全精准治理的伦理规则成为必要。人工智能的不断

发展与创新，不仅给经济社会的生产方式带来了巨大的推动力，同时也带来了巨大的
挑战。人工智能时代机器智能程度的提高，可能会给智能机器创造者带来压力，因此，
人工智能与人类智能共同发展才能实现可持续发展。在食用农产品质量安全精准治理
中，治理主体不能过分依赖人工智能，人工智能只是作为一种从属性和服务性的工具，
治理主体可以借助人工智能提升自身的决策能力，在治理过程与方法上进行创新，更

好地实现人工智能驱动食用农产品质量安全的精准治理。
（三）完善人工智能执行系统，实现精准实施
人工智能作为劳动力时，相对于人工劳动力，具有很强的执行性和精确性。在食

用农产品质量安全的治理过程中，人工智能技术的运用将会大大提高治理有效性和治
理手段的科学性。首先，在人工智能背景下，质量安全治理打破常规，从源头出发，
发展“智慧农业”。在农产品的种植过程中，农业经营者可以运用人工智能搭建智慧
农业系统，通过远程操作进行农业管理，对作物的生长状态进行智能化监管，并根据

实际情况及时进行改善与治理，减少治理过程中的错误认识对食用农产品质量带来的
不良影响。其次，促进一、二、三产业融合，提高食用农产品的质量安全。农产品的
生产业、加工业、销售服务行业的紧密融合，形成智能生产、智能加工和智能销售一
条龙，减少生产运输过程中的治理安全隐患，在海量的数据库中，通过智能机器设备

进行数据监控，建立容错纠正机制和应急机制。最后，通过人工智能建立全链条追溯
系统，全面严格把控食用农产品的质量安全。充分发挥人工智能的技术优势，将食用

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