食品安全监管中应用AI情况梳理

健康生活 2025年09月09日 10:18 1 admin

随着食品供应链的全球化和食品安全风险的多元化，传统监管手段面临效率低、覆盖面窄的挑战，通过机器学习、计算机视觉和自然语言处理等技术，人工智能在食品安全风险预测、食品安全事件溯源、智能检测与全链条监管中展现出显著优势，不仅提升了检测效率与准确性，更推动了监管模式从“事后处置”向“事前预警”的转型。从美国的“新时代更智慧的食品安全New Era of Smarter Food Safety”到欧盟的“食品安全AI计划Food Safety AI”，从智能传感器实时监测到区块链赋能的溯源系统，人工智能技术正逐步成为各国强化食品安全治理的核心驱动力。

本文在人工智能助手的辅助下，梳理国际食品安全监管领域人工智能的应用现状，分析其关键技术路径与典型实践案例，供参考。

各国基本情况

美国食品药品管理局（FDA）

负责水产品、乳制品、加工食品的监管。目前借助人工智能技术在进口食品智能筛查、预测分析与内部AI部署等方面进行了探索。

一是发布“新时代智慧食品安全计划”（New Era of Smarter Food Safety）路线图，明确主攻方向为依托新科技的可追溯体系、依托智能工具和方法的预防应对措施、应对现代化的商业和零售模式、构建食品安全文化等四个方面目标。

二是持续推进进口水产品监管领域人工智能应用（AI Imported Seafood Pilot），已进入第三阶段。主要通过使用人工智能/机器学习（AI/ML）技术，强化对进口水产品的口岸筛查与拦截效率。

三是2025年FDA宣布在内部各中心部署AI工具，提升审评质效，优化监管工作流程，包括食品领域的文档处理、信息整合等内部运用。

美国农业部食品检验局（USDA -FSIS）

负责畜禽肉类屠宰、加工和蛋制品的监管。目前，在肉类加工的分拣/标签/预操作等环节引入相机、影像，利用人工智能成像技术，增强官方检验与合规判定（如缺陷识别、资源配置等）。

美国疾控中心（CDC）

负责食源性疾病的预防和调查。目前用先进算法与全基因组测序（WGS）技术，加速食源性疾病疫情（暴发）侦测，快速聚类、锁定食源性疾病暴发源。

欧盟食品安全局（EFSA）

EFSA 发布多份方法学与路线图文档，在风险评估中引入AI，实现文献筛查自动化与规范证据管理流程（如ASReview等）。重点依托快速预警系统（RASFF）数据库，构建集成式AI风险评估框架，以改进监管决策支持。

目前工作重点是“数据标准化”，包括数据报送自动化、数据影响力分析、跨机构协作机制、信息共享平台、数据时效保障。技术路径包括，开发基于FAIR原则（可寻/可访/互操/复用）驱动的数据池，部署量子计算优化污染物预测模型，设立成员国“数字就绪度”分级资助制度，建立EFSA-成员国AI沙盒测试环境，启动欧盟食品安全数据科学家认证计划，创建跨成员国开源算法社区。成立联合工作组，重点突破人工智能在食品安全评估中的伦理框架。

英国食品标准局（FSA）

借助AI 赋能地方食品安全机构监管效能，优先安排对高风险餐饮/食品企业的现场卫生检查，缓解疫情后积压的监管任务。

通过建立预测模型，输出企业合规概率和卫生评级结果（0-5），通过设置公平性监控工具，防范检查中的经济/地域性歧视风险，通过完善校验机制，定期用真实检查结果反向校准模型。

目前，已识别4类隐性歧视风险（经济规模/区域/业态/营业时长），检查目标锁定速度提升3倍，成为英政府算法透明标准(ATS)首批试点案例。

澳新食品标准局（FSANZ）

澳大利亚/新西兰发布AI透明度声明，依据政府AI政策，明确要求各方签署负责任使用AI 的监管承诺，推进在食品标准与评估工作中审慎采用AI。

新加坡食品安全局（SFA）

致力于提升食品安全治理与能力建设，新加坡推出“A.I.Verify”--面向政府与产业的AI 治理测试框架与工具包，为包括食品在内的监管部门安全、可验证地引入AI提供支撑。2025年，WHO与新加坡南洋理工大学（NTU）启动三年合作项目，推进AI 驱动的食品安全风险评估（涵盖新型食品体系）。

典型应用场景

进口口岸筛查：利用机器学习对进口申报、供货商历史、检测结果与贸易模式建模，自动打分优先拦截高风险批次。

例行执法与检查排序：用预测模型根据历史违规、投诉、食品类别及经营者特征，生成风险优先级，辅助地方当局安排现场检查。

检测/检验自动化：在屠宰/包装线与标签合规检查中，结合摄像头与计算机视觉识别瑕疵、标签不符或异物。

证据管理与系统综述自动化：NLP与主动学习用于自动筛选学术/监管文献、加速风险评估与证据整合。

风险情报与全球舆情扫描：多语种爬取和机器学习，处理来自RASFF、媒体、社交与贸易数据库的信息，做早期警示与情报排序。

食源事件暴发侦测：结合WGS（全基因组测序）与聚类算法，加速食源事件追踪与暴发定。

典型案例：《FDA进口水产品安全行动计划》

背景情况

美国市售水产品94%依赖进口，且超过50%为养殖水产品，远超其他食品（水果55%/蔬菜32%），来源涉及144个国家/地区、10202家境外企业及水产养殖场，主要来源地为，按进口批次，加拿大（22.0%）、日本（16.3%）、墨西哥（6.0%），按进口重量，中国（21.5%）、加拿大（11%）、泰国（9.1%）。从监管角度看，口岸监管压力包括，针对进口水产品的口岸文件审查率（65%）高于所有食品均值（45%），拒绝入境主要原因为，污染物（671批次）、沙门氏菌（197批次）、兽药残留（115批次）。

针对进口水产品的上述特点和问题，本计划按遵循公共卫生优先、科学决策为基础、风险与资源相匹配、满足透明度承诺等原则，依托“改革+科技”，制定本工作计划。主要有4个目标：

目标1：进口水产品符合国家食品安全标准要求

措施

1.1：优化境外检查。应用AI预测违规企业，重点巡查未注册工厂；通过开展远程监管评估，用文件审查替代实地检查。

1.2：确保进口商落实要求。目前，美国前10%的进口商，进口了85%的水产品，依据法规21 CFR 123.12，要求进口商需提供原产国MOU证明或自主验证HACCP合规性。

1.3：采信可靠的审核结果。例如FDA认可的第三方认证项目或符合FDA水产品安全要求的其他保证计划发布的结果

1.4：推动自愿合格进口商项目（VQIP）。激励进口商使用经过验证的安全水产品供应商，提供快速通关、优先检测等优惠。

1.5：利用具有强大食品安全体系的监管机构的监督工作。【FSMA】新法衍生出的四种政府间合作模式

1.6：与FDA评估过的具有专门水产品监管系统的外国主管当局建立监管伙伴关系。

1.7：提高对FDA水产品安全要求的认识，增加培训，加强外国供应商生产安全水产品的能力

目标 2：口岸监控防止不安全水产品入境

措施

2.1：持续加强和完善进口筛查和入境审查流程。应用AI增强筛查系统，
升级PREDICT系统，通过机器学习模型预测虾类兽药残留风险；开发CFSAN数据仓库（CDW），整合多源数据支持AI决策。

2.2：优化进口水产品实物检查和抽样的使用。通过样本采集实施计划(SCOPE)确定年度国内外抽样优先级；制定了实验室灵活资助模式合作协议计划(LFFM)，整合实验室检测资源。开展进口水产品人工智能试点，识别产品风险，提高查获率，使未来的检查和抽样更具影响力。

2.3：战略性地利用进口警告和进口证明文件。对疑似违反FDA法律和法规的产品进行自动扣留(DWPE)。

2.4：制定和更新法规和指南以提高进口水产品的安全性。持续更新《水产品危害和控制指南》。

2.5：改进用于确定进口水产品可接受性的检测方法和工具

2.6：最大化州和其他合作伙伴关系对边境监控的益处

目标3：快速有效地应对不安全的进口水产品

措施

3.1：持续提高对涉及进口水产品事件应对的有效性。发布食源性疾病暴发应对改进计划，侧重于改进，产品追踪、根源分析法调查和CORE数据的使用。

3.2：提高进口水产品安全召回的效率和有效性

3.3：利用信息共享机会准备和应对不安全进口水产品的入境

目标 4：高质量落实水产品进口计划

措施

4.1：通过建立全面的全球水产品设施和养殖场的清单，评估对这些设施和养殖场的累积监督数据，优化资源分配。

4.2：通过绩效评估和持续改进确保进口监管活动的有效性。建立绩效评估工具（FDA-TRACK），确定评估绩效指标，例如违规率、再次违规率、现场查检措施和监管行动，定期公布绩效考核结果。

参考文献链接

https://www.fda.gov/food/new-era-smarter-food-safety/smarter-tools-and-approaches-prevention-and-outbreak-response-core-element-2-new-era-smarter-food?utm_source=chatgpt.com "Core Element 2: Smarter Prevention and Outbreak Response"

https://www.fda.gov/media/139868/download?utm_source=chatgpt.com "New Era of Smarter Food Safety"

https://www.fsis.usda.gov/sites/default/files/media_file/documents/NACMPI_FY24_Subcommittee_2_Report.pdf?utm_source=chatgpt.com "NACMPI FY24 Report: Subcommittee 2"

https://www.cdc.gov/pulsenet/hcp/about/next-gen-wgs.html?utm_source=chatgpt.com "PulseNet Next Generation Technology"

https://www.efsa.europa.eu/en/supporting/pub/en-7815?utm_source=chatgpt.com "Review of state‐of‐the‐art AI tools and methods for screening ..."

https://www.gov.uk/ai-assurance-techniques/fsa-developing-an-ai-based-proof-of-concept-that-prioritises-businesses-for-food-hygiene-inspections-while-ensuring-the-ethical-and-responsible-use-of-ai?utm_source=chatgpt.com "FSA: Developing an AI-based Proof of Concept that ..."

https://www.foodstandards.gov.au/about-us/corporate-information/ai-transparency-statement?utm_source=chatgpt.com "AI transparency statement"

https://fei-online.com/ntu-singapore-partners-with-who-to-advance-ai-driven-food-safety-assessment/?utm_source=chatgpt.com "NTU Singapore partners with WHO to advance AI-driven ..."（文/HACCP 侵删）