人工智能赋能食品安全检测 助力实验室实现风险预警与决策自动化

AI能处理日益激增的检测数据，并在食品安全问题升级前及时预警。

> Summary > > 分子检测、自动化计数系统以及三磷酸腺苷（ATP）生物发光检测，一直是实验室的标准检测手段，但即便是这些“微生物快速检测方法”，也仍有提速空间。此外，面对生成的海量数据，分析速度究竟有多快？决策环节又要耗费多少额外时间？ > > 来源：《国际食品加工及包装商情》6月刊

目前，速度、精准度与效率已成为贯穿企业各项业务的核心诉求，而检测实验室也同样面对这些压力——无论是企业选择自建实验室自检，还是委托第三方外包检测。食品加工企业迫切需要更快出具检测结果，以便更早发布产品；减少人工操作，以降低检测偏差与人力投入；提升检测灵敏度，尤其是针对受损菌株与低浓度微生物；并实现数字化追溯，保障审核合规与数据完整性。

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“随着食品行业在速度、准确性和透明度方面的压力不断加大，食品安全实验室正在经历重大变革。”Core Catalyst Food Sciences联合创始人兼首席科学官Wesam Al-Jeddawi在Food Safety Tech撰文中写道。

Al-Jeddawi指出：“传统微生物检测方法仍是行业基础，但速度过慢，难以适配当下不断缩短的生产周期与复杂供应链。因此，实验室纷纷引入微生物快速检测技术、数字化数据系统与人工智能，以优化决策能力、降低风险。”

他在文章中强调：“这些技术并非替代专业科研能力，而是拓展实验室的服务边界。合理整合应用后，既能提升检测效率、保障数据完整，还能帮助生产企业在生产早期就发现问题。”

完成采样与检测后，食品安全实验室会产生海量数据，且数据规模还会持续攀升。但如何近乎实时地解读这些数据？更进一步，如何基于数据实现自动化决策，仍是行业亟待解决的难题。

Part 1 人工智能登场

对数据自动化解读的探索，几乎与利用计算机生成数据的历史一样悠久。和其他领域一样，人工智能能够加速对海量数据的解读；而在前沿应用中，还可依据解读结果给出建议，甚至自主完成决策。

> 人工智能开始影响实验室对微生物数据的解读与管理方式。Al-Jeddawi 表示，其最具影响力的应用包括：挖掘历史检测数据中的潜在规律；预测食品腐败与污染风险；自动进行数据校验，减少转录错误；利用更完整的数据集支持根源分析。

“当人工智能与实验室信息管理系统结合使用时，它能帮助实验室从被动检测模式，转向主动风险管理。实验室不再只是简单报告结果，还能提供专业洞察，帮助生产企业提前防范食品安全问题。”他说道。

食品实验室技术与服务提供商生物梅里埃（BioMerieux）于去年收购了巴西生物技术公司 Neoprospecta，后者一直专注于为食品安全实验室开发人工智能服务。随后，生物梅里埃推出Smartbiome人工智能辅助软件，它通过将高精度DNA分析与先进生物信息学工具相结合，能够精准解析食品腐败问题。通过查明成品质量缺陷根本原因，生产企业可以做出科学决策，并在生产流程的上游环节实施有效的风险预防措施。

生物梅里埃指出，约80%的食品微生物安全检测，是针对腐败菌与质量指标进行的。Smartbiome 系统可实时运行，不仅能检测到问题，还能给出解决方案。

“我们不再将数据视为孤立的实时信息，而是看作连续的整体，能够预判生产流程即将出现的问题。” 生物梅里埃营销与销售高级总监John Shultz表示。

借助Smartbiome系统，企业可快速做出科学决策，优化生产流程，强化风险管理。“一旦完成数据整合分析，就能实时做出最优决策，无需等待，直接推进生产。”Shultz说道。

此外，如果将这些信息保留下来，并将其与工厂全流程操作风险管控事件相关联，“那么你就可以基于完整连续的数据闭环做出决策。”Shultz继续说道，“你可以从这些数据中总结出趋势，把微生物的趋势数据和其他信息相关联，比如供应商数据、生产过程中的控制数据（温度、保温时长、混合条件等）。这样一来，你就能做出四五年前无法实现的决策，解决一些此前根本无从解答的行业问题。”

Smartbiome系统的知识库涵盖3000余种微生物的详细信息，包括它们理想生长条件（pH 值、温度）、抗性机制（包括对消毒剂的耐受性），以及对食品的具体影响，如气味异常、货架期缩短等。

Smartbiome能够识别出影响成品的污染物，追踪其进入生产环节的途径，提出控制该腐败菌的干预措施，并推荐如何防止未来再次发生污染。

“我们称之为增强诊断。在单一检测基础上，增加一层软件工具，把时间维度、持续监测与生产流程分析整合起来。将这些要素全部关联是一道大数据难题，而这正是人工智能的用武之地，让此前被当作噪音、实则是真实风险信号的信息变得清晰可辨。”

这些功能看似前沿，实则人类也可实现，只是效率与效果不及人工智能。人类此前已能搭建 “专家系统”，完成信号监测与应对建议输出。

“然而，人工智能的突破在于，你不再需要人工来构建模型。模型会自主迭代生成，现在的决策直接源于数据本身。” Shultz说。

“无需人工编码规则，系统可自主关联所有数据集，甚至基于人类从未考虑的维度做出决策，这是极具颠覆性的变革。”

他最后总结道：“我们正站在食品检测诊断、安全与质量管控领域深度变革的关键时刻。”

Part 2 与合作伙伴携手保障食品安全

两年前，生物梅里埃及其母公司梅里埃营养科学（Mérieux NutriSciences）发起“可信第三方”（TTP）倡议，与数家食品生产商合作，以匿名方式共享食品安全问题的相关信息。

百乐嘉利宝、达能、玛氏、亿滋国际、雀巢、百事可乐均参与了该计划的调研与设计。每家公司都提供初始数据集，用于构建概念验证并评估潜在价值，帮助确定关键业务问题和食品安全重点，参与平台设计，并持续支持该模式的完善与推广。

项目初始公告称：所有参与合作伙伴的数据均进行保密和安全汇总，并与其他公开可用的有价值数据（商品价格、食品安全事件、天气等）相结合，从而提供整合后的匿名分析洞见，支持关键业务决策，强化合作伙伴的食品安全风险管理计划及供应链完整性。

“假设你的海鲜产品遇到了食品安全问题，你可能会发现，采购越南虾的企业均遭遇了同类问题，而采购泰国虾的加工商则无此情况。基于这一数据，你就能做出明智决策。”生物梅里埃营销与销售高级总监John Shultz举例说。

目前，生物梅里埃与梅里埃营养科学正招募更多企业加入可信第三方合作计划。