中國食品安全網(wǎng)訊（唐成  牛安春  王淑軍）“算力成本高、數(shù)據(jù)壁壘厚、場景適配弱”，這三重困境正卡住中國食品行業(yè)智能化升級的咽喉。

在絕味食品的智慧工廠里，AI點餐智體“小火鴨”正通過深度學(xué)習(xí)用戶偏好，將夜宵場景客單價提升15%；而在鹽津鋪子的“黑燈工廠”中，智能生產(chǎn)線將人工干預(yù)降至極限，產(chǎn)品品質(zhì)波動率趨近于零。

這些場景揭示了一個深刻變革：食品工業(yè)的競爭已從產(chǎn)能規(guī)模轉(zhuǎn)向智能化深度。當(dāng)龍頭企業(yè)借AI大模型實現(xiàn)“智”的飛躍，大量中小企業(yè)卻因技術(shù)投入不足困于“數(shù)字鴻溝”。

行業(yè)痛點：大模型缺失的三重困境

當(dāng)前中國食品工業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型面臨嚴(yán)峻的結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)，其根源在于人工智能大模型開發(fā)的系統(tǒng)性滯后。

算力成本高企，筑起難以跨越的門檻。據(jù)行業(yè)分析，OpenAI等企業(yè)的算力成本已占運營總成本的80%以上，單次模型訓(xùn)練耗電量可達1287兆瓦時。這種資源消耗對利潤微薄的食品企業(yè)構(gòu)成巨大壓力。

數(shù)據(jù)壁壘深厚，制約模型精準(zhǔn)度。食品產(chǎn)業(yè)鏈涉及農(nóng)業(yè)種植、加工制造、冷鏈物流等多環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重。國內(nèi)可用于大模型訓(xùn)練的高質(zhì)量中文數(shù)據(jù)庫體量不足，而互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的可信度不高。這導(dǎo)致專用模型缺乏足夠“養(yǎng)料”。

應(yīng)用碎片化，阻礙規(guī)?；涞亍Ｊ称饭I(yè)涵蓋61個小類行業(yè)，從烘焙到調(diào)味品，從預(yù)制菜到生鮮加工，每個細(xì)分領(lǐng)域都有獨特工藝和質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)。通用AI解決方案難以適應(yīng)多元化場景需求，而細(xì)分領(lǐng)域?qū)Ｓ媚Ｐ烷_發(fā)明顯滯后。

這三大痛點形成惡性循環(huán)：投入不足導(dǎo)致技術(shù)成熟度低，應(yīng)用效果不佳又削弱投資信心。工信部調(diào)研顯示，約80%的食品加工企業(yè)仍在使用“啞設(shè)備”，關(guān)鍵工藝數(shù)字化改造嚴(yán)重滯后。

破局之道：頭部企業(yè)的創(chuàng)新實踐

面對行業(yè)困境，一批前瞻性企業(yè)正通過差異化路徑破局，為行業(yè)智能化升級照亮前路。

絕味食品聯(lián)手騰訊，打造行業(yè)首個垂直場景大模型。2025年發(fā)布的“中國零售連鎖AI垂直場景大模型”，深度融合DeepSeek與騰訊混元大模型技術(shù)，針對食品零售特性開發(fā)AI點餐智體、AI店長智體、AI會員智體三大應(yīng)用。

這套系統(tǒng)不僅縮短消費者決策周期，更開放賦能中小品牌，推動行業(yè)從單點競爭轉(zhuǎn)向生態(tài)共贏。

鹽津鋪子構(gòu)建智能工廠，實現(xiàn)全鏈路數(shù)字化。通過15條智能制造烘焙生產(chǎn)線和“萬級”潔凈車間，將人為因素對品質(zhì)的影響降至最低。魔芋生產(chǎn)線日產(chǎn)能達60噸，而人員配置縮減90%。

更關(guān)鍵的是，其凈資產(chǎn)收益率從2017年的11.96%躍升至2022年的30.65%，用經(jīng)濟效益驗證了智能化投入的回報。

陶朗食品深耕多維感知，突破傳統(tǒng)分選極限。將AI視覺與光學(xué)傳感技術(shù)深度融合，實現(xiàn)每秒檢測上千個對象的毫秒級響應(yīng)。其LUCAi系統(tǒng)能識別果蔬0.1毫米級瑕疵，將出成率提升1%-2%，為客戶帶來每年數(shù)百萬美元效益。

通過預(yù)測性維護模型，設(shè)備非計劃停機減少，生產(chǎn)線穩(wěn)定性顯著提高。

東莞企業(yè)集群探索數(shù)據(jù)驅(qū)動，重塑產(chǎn)銷邏輯。沙拉食刻通過騰訊大數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)無人售餐機精準(zhǔn)投放，餐食損耗率降至0.6%。好助手機械開發(fā)AI視覺水果分選機，瑕疵品剔除率達100%。

這些創(chuàng)新正在打破“投入不見效”的行業(yè)魔咒。

突圍路徑：系統(tǒng)性破局建議

破解食品行業(yè)AI大模型困境，需要構(gòu)建多方協(xié)同的創(chuàng)新生態(tài)，打通技術(shù)到應(yīng)用的“最后一公里”。

強化政策精準(zhǔn)扶持，突破算力瓶頸。建議設(shè)立食品產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型專項資金，重點培育“燈塔工廠”。支持建設(shè)區(qū)域性食品工業(yè)云平臺，推廣分布式計算框架，降低中小企業(yè)算力使用成本。

將食品工業(yè)納入“東數(shù)西算”工程重點支持領(lǐng)域，推動智算中心資源向行業(yè)傾斜。同時探索專用AI芯片研發(fā)補貼，逐步擺脫對進口芯片的過度依賴。

構(gòu)建開放數(shù)據(jù)生態(tài)，打破信息孤島。由行業(yè)協(xié)會牽頭，建立食品工業(yè)多模態(tài)數(shù)據(jù)庫，涵蓋生產(chǎn)工藝、質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)、供應(yīng)鏈信息等核心數(shù)據(jù)維度。參考湛江“粵食優(yōu)企”經(jīng)驗，推動龍頭企業(yè)開放脫敏數(shù)據(jù)。

建立數(shù)據(jù)確權(quán)與交易機制，鼓勵企業(yè)通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見”。重點開發(fā)食品行業(yè)合成數(shù)據(jù)引擎，緩解高質(zhì)量數(shù)據(jù)短缺困境。

深化協(xié)同創(chuàng)新機制，攻克場景適配。支持“產(chǎn)學(xué)研用”聯(lián)合體建設(shè)，如絕味食品-騰訊智慧零售創(chuàng)新實驗室模式。針對預(yù)制菜、生物發(fā)酵等細(xì)分領(lǐng)域，開發(fā)輕量化行業(yè)大模型。

推廣陶朗食品的“傳感器+AI”融合路徑，開發(fā)專用邊緣計算設(shè)備如亞略特TrustBox，實現(xiàn)本地化實時決策。重點扶持食品機械智能化，如好助手萵筍脫皮機、切丁機等專用裝備國產(chǎn)化。

全球食品工業(yè)的智能化競賽已進入關(guān)鍵階段。當(dāng)國際巨頭依托先發(fā)優(yōu)勢加速布局，中國食品產(chǎn)業(yè)需要更堅決的技術(shù)突圍——絕味食品開放垂直大模型技術(shù)，鹽津鋪子打造“黑燈工廠”，陶朗革新光學(xué)分選標(biāo)準(zhǔn)。

這些先行者印證了算力困局可破，數(shù)據(jù)壁壘可融，場景鴻溝可越。隨著《食品工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施方案》全面落地，那些率先將AI大模型深度植入產(chǎn)業(yè)鏈的企業(yè)，正在重構(gòu)中國食品工業(yè)的價值坐標(biāo)。

專家簡介:

唐  成系高級工程師，曾在中國物品編碼中心任AIM China主持工作副秘書長，負(fù)責(zé)“中國食品（產(chǎn)品）安全追溯平臺”運行推廣，長期從事食品安全宣傳、投訴維權(quán)、品牌建設(shè)、質(zhì)量追溯、標(biāo)識編碼、扶優(yōu)打假、智慧監(jiān)管等工作，是中央財經(jīng)大學(xué)政府管理學(xué)院兼職教授、中國計量大學(xué)客座教授，農(nóng)工黨中央經(jīng)濟委委員、農(nóng)工黨北京市委社法委副主任兼秘書長，是市場監(jiān)管系統(tǒng)干部。

牛安春系中國食品安全報社社委委員、主任記者、編委委員、副社長，為食品產(chǎn)業(yè)發(fā)展服務(wù)二十余年，參加“全國兩會”報道十幾年，是中國食品安全大會執(zhí)行秘書長、中國食品安全監(jiān)管信息智庫秘書長，全面負(fù)責(zé)“全國食品安全監(jiān)管信息交流大會”，是中國質(zhì)量萬里行促進會常務(wù)理事、中國衛(wèi)生信息與健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)學(xué)會理事。

王淑軍系中國食品發(fā)酵工業(yè)研究院高級工程師、主任，國家輕工業(yè)食品質(zhì)量監(jiān)督檢測中心副主任，是國家認(rèn)監(jiān)委食品安全類認(rèn)證技術(shù)工作組專家、國家級檢驗檢測實驗室評審專家，民盟中央科技委委員，北京工商大學(xué)碩士生校外導(dǎo)師。