For nylig udgav den statslige administration for markedsregulering i samarbejde med flere teknologivirksomheder den første "Retningslinje for anvendelse af intelligente teknologier til detektion af fødevaresikkerhed", der for første gang inkorporerer kunstig intelligens, nanosensorer og blockchain-sporbarhedssystemer i det nationale standardsystem. Dette gennembrud markerer den officielle indtræden for Kinas fødevaresikkerhedsdetektion i æraen med "præcis screening på minutniveau + sporbarhed i hele kæden", hvor forbrugerne blot kan scanne en QR-kode for at se alle sikkerhedsdata for fødevarer.fra gård til bord.
Implementering af ny teknologi: Detektering af 300 risikable stoffer på 10 minutter
Ved den 7. globaleFødevaresikkerhedPå Innovation Summit i Hangzhou præsenterede Keda Intelligent Inspection Technology sin nyudviklede bærbare detektor "Lingmou". Ved at bruge kvantepunktfluorescensmærkningsteknologi kombineret med deep learning-baserede billedgenkendelsesalgoritmer kan denne enhed samtidigt registrere over 300 indikatorer, herunderpesticidrester, overdrevne tungmetaller, ogulovlige tilsætningsstoffer, inden for 10 minutter, med en detektionsnøjagtighed på 0,01 ppm (parts per million), hvilket repræsenterer en 50-dobbelt effektivitetsforøgelse sammenlignet med traditionelle metoder.
"For første gang har vi kombineret nanomaterialer med mikrofluidiske chips, hvilket muliggør kompleks forbehandling med et enkelt reagenskit," sagde Dr. Li Wei, projektlederen. Enheden er blevet implementeret i 2.000 terminaler såsom Hema Supermarket og Yonghui Supermarket, og har med succes opfanget 37 partier af potentielt farlige fødevarer, herunder forkogte retter med for høje nitritniveauer og fjerkrækød med for høje rester af veterinærmedicin.
Blockchain-sporbarhedssystem dækker hele industrikæden
Det nyligt opgraderede system "Food Safety Chain" er baseret på den nationale platform for fødevaresikkerhedsinformation og er blevet forbundet med over 90 % af fødevareproduktionsvirksomheder over en vis skala på landsplan. Ved at uploade realtidsdata om temperatur og luftfugtighed, transportbaner og andre oplysninger via IoT-enheder, kombineret med Beidou-positionering og elektroniske RFID-mærker, opnås fuld livscyklusovervågning fra indkøb af råvarer, produktionsbehandling til kølekædelogistik.
I et pilotprojekt i Zhaoqing, Guangdong-provinsen, blev et mærke af modermælkserstatningspulver sporet gennem dette system, og det med succes identificerede den grundlæggende årsag til, at et parti DHA-ingredienser ikke opfyldte standarderne – algeolieråmaterialet leveret af en leverandør oplevede unormalt høje temperaturer under transport. Dette parti af produkter blev automatisk opfanget, før det blev placeret på hylderne, hvilket forhindrede en potentiel fødevaresikkerhedshændelse.
Innovation i reguleringsmodeller: Lancering af AI-platform til tidlig varsling
Ifølge de seneste data fra National Food Safety Risk Assessment Center er nøjagtigheden af tidlige risikovarsler steget til 89,7 % siden den seks måneder lange pilotfase af den intelligente reguleringsplatform. Systemet har bygget 12 forudsigelsesmodeller for kontaminering med patogene bakterier, sæsonbestemte risici og andre faktorer ved at analysere 15 millioner data fra tilfældige inspektioner i løbet af det sidste årti. Med implementeringen af retningslinjen fremskynder reguleringsmyndighederne formuleringen af understøttende implementeringsdetaljer med det formål at etablere 100 intelligente demonstrationslaboratorier til inspektioner inden 2025 og stabilisere beståelsesraten for tilfældige fødevareinspektioner på over 98 %. Forbrugerne kan nu forespørge inspektionsdata fra omkringliggende supermarkeder og hypermarkeder i realtid via "National Food Safety APP", hvilket markerer et skift fra statslig regulering til et nyt paradigme for samarbejdsorienteret styring fra alle borgere med hensyn til fødevaresikkerhed.
Opslagstidspunkt: 14. feb. 2025