食品安全事关国计民生，习近平总书记多次作出重要指示，强调要把食品安全作为一项重大的政治任务来抓。党的二十大明确提出“强化食品药品安全监管”，“坚持安全第一、预防为主，完善公共安全体系，推动公共安全治理模式向事前预防转型”等重要部署。浙江省也出台《浙江省加快推动“人工智能+科学”创新发展行动计划（2025-2027年）》，旨在推动人工智能与实体经济深度融合，为食品安全风险预警提供技术支撑。

当前，食品安全监管普遍面临挑战：风险数据来源分散，多以定性判断为主，缺乏系统性的量化分析和预测预警能力。为应对这一难题，亟需构建一套智慧化的食品安全风险预警与防控体系。本项目旨在运用人工智能和神经网络模型等，实现风险的动态感知、智能评估预警和精准干预，推动食品安全治理模式从事后处置向事前预防转型，全面提升产业链、供应链的韧性与安全水平。

（一）实施路径

以数据为基础、以模型为核心、以预警为导向、以闭环管理为保障，构建食品安全智慧管理新模式。

1. 全球食品安全大数据库构建

整合全球多源信息，扫描全球100余个国家官方通报、科研文献、主流媒体资讯、企业监管数据，覆盖微生物、农药残留、重金属污染、非法添加、过敏原及食品欺诈等传统与新兴风险领域。从产品类别、风险类型、地理来源、时间维度四个层面定义扫描框架，精准覆盖与高效检索，并依据供应链关注点与全局风险态势动态调整扫描重点。依托网络爬虫自动采集多语言及多结构数据，并借助自然语言处理技术实现文本清洗、翻译与结构化处理，显著提升数据处理的效率。

2. 风险预警模型迭代

构建涵盖全球信息预监控、供应链脆弱性及危害严重度等多维评估框架，融合人工智能技术，对全球海量食品安全数据进行分析。采用神经网络，建立基于分层递阶逻辑的复杂数据网络结构，以关联关系、预测条件与指标为节点属性，分层设置预警指标、计算公式、判定条件与预警模式，形成可量化的动态风险指数，实现食品安全风险的实时预警。依托内外部专家资源，对高风险信号进行双重验证，确保评估科学可靠。依托历史数据持续训练与评估，不断迭代提升模型准确性，并结合实时数据动态调整预警策略。

图1 风险多维评估

3. 风险可视化与决策支持

（1）动态风险热力图：系统生成交互式全球风险地图、企业内部风险地图，全链路可视化显示高风险区域。

（2）定制化预警推送：系统通过邮件或平台消息推送实时警报，包含事件概要、受影响产品批次、建议行动等结构化信息，实现从数据到决策的无缝衔接。

4. 闭环管理与持续优化

系统支持预警响应全程跟踪，记录处置措施并反馈至模型优化环节，形成“预警—响应—反馈—优化”的治理闭环，持续提升系统预警精准度和响应有效性。

（二）应用成效

1. 重点分公司、重点产品靶向监管

构建多维风险指数和预警模型（重点分公司预警模型、重点产品预警模型、关键指标预警模型和风险指数）。可视化展示风险，并实现风险自动分级和动态预警，通过风险发布系统、响应系统和再评估系统，自动发布预警并响应。

主界面展示一图（区域风险四色图）、一指数（内、外部食品安全风险指数）、一列表（重点分公司、重点产品和关键指标列表），直观体现全国各分公司食品安全风险整体情况，光标放置处局部放大并显示对应分公司风险指数。版面中心下方展示全国分公司平均风险指数趋势图。

图2 重点分公司/重点产品风险（主界面显示）

二级界面显示分公司风险度雷达图及各维度风险值、显示产品抽检风险轮、分公司风险分布地图、分公司和产品风险指数趋势图、政府抽检风险图。

图3 重点分公司/重点产品风险（二级界面显示）

2. 强化全链路风险管控

图4 全链路风险管控流程

（1）供应端风险识别及防控

实时洞察全球范围内影响原料产地、物流节点等潜在风险，通过风险地图、热力图、风险轮等工具识别高频风险指标与区域，根据预设规则将风险情报向相关采购、质量负责人推送定制化预警，溯源并启动预案。

a. 全球风险地图（图5）：按通报国与生产国展示原料全球风险分布，并以风险轮呈现各区域高频通报指标及频次。系统自动预警，如“中国B供应商绿茶唑虫酰胺残留超标风险高，建议加强监控”。

图5 原料全球风险地图

b. 高风险指标风险轮（图6）：各大类原料风险指标分析，识别诸如“黄原胶、刺槐豆胶中环氧乙烷含量偏高”等前瞻性风险指标，并预警提示防控措施。

图6 原料高风险指标风险轮

c. 全球通报趋势分析与预警（图7）：基于历年数据，分析原料及风险指标的增减趋势，敏捷识别呈上升态势的原料与指标风险。

图7 全球通报趋势分析与预警

d. 原料验收数据风险捕捉（图8）：依托企业进厂验收数据，系统实时监测原料风险动态，及时发出预警信号。

图8 原料验收数据风险分析

（2）产品端风险识别及防控

链接全球预警与召回数据，聚焦行业特定风险开展针对性监控。同时，通过研判各国法规变化，规避出口合规风险。

a. 产品抽检风险精准防控：基于国内政府抽检数据，识别各类产品和关键风险指标，加强监测和管控，确保政府抽检合格率100%。

b. 饮料特定风险前瞻性防控：依托全球召回与预警数据，对饮料行业高度关注的特定风险（如对果汁饮料棒曲霉毒素、饮料氯酸盐污染风险、包装迁移引起的矿物油风险等）进行专项监测与预测性防控。

c. 出口产品合规与研发决策：风险轮与热图可视化出口风险，系统预警合规问题，通过调整包装、配方与标签，规避法规差异带来风险，并为新品研发与市场策略提供依据。例如出口韩国需关注焦糖色素与山梨酸钾，出口美国关注人工色素，出口欧盟关注双酚A等。

图9 全球食品安全预警/召回风险

3. 前瞻性食品安全风险预警

“弱信号”驱动的主动预警机制：区别于传统“事后追溯”模式，建立一套前瞻性风险感知框架。关注低强度、高潜在影响信号（如欧洲食品安全局新兴风险和地平线扫描报告、科研论文中新型污染物），分析信号演变为系统性风险的可能性。如对纳米塑料、三氟乙酸和全氟化合物，新型生物基材料中麸质等进行前瞻性风险防控。

（一）创新点

该企业构建了一套前瞻性食品安全风险预警体系，为产业链提供全球性、实时化、多维度的风险预警，提升食品安全治理的前瞻性与主动性，推动风险防控模式的根本性转变。

1. “弱信号”驱动的主动预警机制：系统化捕捉低强度、高潜在风险信号，结合跨领域数据关联分析，实现新兴风险的早期识别与预警，突破传统“事后追溯”式监管局限。

2. 智能化的风险评估和预警：将神经网络、自然语言处理等人工智能技术与多源数据深度融合，建立分层递阶、动态优化的风险预警模型，实现全球食品安全风险的实时感知与精准评估。

3. 协同化的风险治理创新：平台统一预警、监管跟踪，实现数据驱动下跨部门、跨层级的协同治理，提升风险管控的敏捷性。

（二）应用成效

在管理效率方面，该企业实现了全链路风险可视、可控、可溯，产品抽检合格率持续保持100%，预警响应效率提升60%，供应链质量异常事件下降超50%，增强产业链韧性。

在经济效益方面，通过精准识别防控原料与产品风险，避免因产品质量等导致的损失超千万元。以发现某风险因子为例，某产品根据年产量913万瓶、单价1.8元/瓶测算，避免损失1643万元/年。以数字化流转替代公文流转，以线上核查替代现场核查，减少人力，提高工作效率，降低工作成本。

在社会效益方面，宏胜集团获评国家首批两化融合企业，工信部制造业与互联网融合发展试点示范企业、浙江省第一批制造业“云上企业”。宏胜超链智造“未来工厂”被评为：浙江省“五个一批”重点技术改造示范项目、浙江省智能工厂、杭州市“未来工厂”（智能工厂方向）等。

（三）推广复制价值

运用人工智能构建前瞻性食安风险预警防控体系，具备高度的行业推广与复制价值。以“全球扫描+预警模型+闭环治理”为核心框架，运用监测早期迹象的前瞻性方法，预测潜在的食安风险，运用于企业全产业链风险评估、预警与防控。该模式形成的“数据-模型-业务”深度融合方法论，实施路径清晰，为行业数字化转型提供了标准化路径与实践标杆。其未来发展将更加聚焦预测精度提升、应用场景拓展与全球治理协同，为构建韧性食品体系提供核心基础设施支撑。

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