当前，人工智能技术正深刻重塑各行业发展模式，在食品行业，行业垂直大模型已覆盖研发、生产、营销全流程；数字孪生工厂及产线，可实现虚拟调试、实时优化、远程运维等功能；AI+合成生物学从分子层面设计食品，推动细胞培养肉、精准营养等领域的颠覆性创新；AI技术通过优化能耗，助力食品工业实现减碳目标……
在今年的全国两会上，全国人大代表、盐津铺子食品股份有限公司董事长张学武带来了多份建议，其中之一便是关于人工智能在食品行业中的应用。
“人工智能已成为食品工业智能转型的核心引擎。”张学武表示：“目前，人工智能在食品行业的应用已从试点探索迈向规模化发展阶段，无论是生产端的效率提升、消费端的精准赋能，还是全链条的质量管控，都展现出不可替代的核心价值。”
全国人大代表、盐津铺子食品股份有限公司董事长张学武。
食品行业AI转型现“冰火两重天”
张学武指出，食品行业在人工智能应用过程中面临诸多突出问题，且行业内各环节、各企业间的发展差距尤为明显。例如，生产环节，大型企业引入AI视觉检测、智能分拣机器人等设备，实现生产全流程精准管控，而大量中小企业仍依赖人工操作，不仅效率低下，产品质量稳定性也难以保障；管理环节，部分企业虽已运用ERP、CRM等基础数字化系统，但AI技术在数据分析、决策支持中的应用仍较为浅显，多数企业依旧依赖经验决策；在销售环节，AI精准营销、个性化推荐仍处于起步阶段，难以满足消费者多样化、个性化的需求。
张学武分析，造成上述问题的原因主要集中在资金、技术、管理三个层面：首先，资金匮乏。食品行业整体利润率偏低，中小企业的利润空间更为狭窄。智能化转型前期需投入大量资金，涵盖智能生产设备采购、AI技术软件授权、系统调试以及员工技能培训等多个方面，这对资金实力有限的中小企业形成了沉重负担。例如，某县城年销售额300万元的小型糕点作坊，员工仅8人，此前一直依赖人工记录配方，常因记错糖量导致产品返工；即便想引入一套基础的AI配料防错系统，仅设备采购与调试费用就远超其年度净利润，最终只能无奈沿用传统生产模式，难以迈出智能化转型的第一步。
其次，技术短板。一是数据支撑不足，食品行业全链路数据来源分散、格式标准不统一，数据质量参差不齐，难以支撑AI模型高效训练；二是专业技术滞后，通用型AI技术难以适配食品行业复杂场景，针对食品行业的专业化AI技术研发投入不足，成熟解决方案较为稀缺；三是企业研发能力薄弱，多数食品企业缺乏专业研发团队，无法自主开发适配自身需求的AI应用，即便依赖外部技术供应商，也难以获得精准化服务。
最后，管理滞后。传统管理模式与智能化发展需求严重脱节，多数企业管理理念陈旧，习惯于依赖经验决策，缺乏数据驱动意识。企业内部各部门协同不畅、信息不通，缺乏完善的数字化管理体系，导致数据价值难以充分挖掘。同时，数字化管理人才匮乏，现有管理人员对AI、大数据等新兴技术了解有限，难以有效推动企业智能化转型。
建议推进“人工智能+”，加速食品行业转型发展
针对前述问题，张学武建议推进“人工智能+”，加速食品行业转型发展。具体而言，张学武建议强化政策扶持，破解资金短缺难题，“建议各级政府部门加大财政资金倾斜力度，设立食品行业智能化转型专项补贴，重点向中小食品企业倾斜，对企业采购AI智能设备、引入AI技术软件、开展员工技能培训等给予一定比例资金补助，切实降低企业转型成本。”
其次，他建议补齐技术短板，强化技术支撑能力，“一是规范数据标准，建议由行业协会牵头，联合科研机构、骨干企业，制定统一的食品行业数据采集、存储、传输、应用标准，打通原料采购、生产加工、仓储物流、销售监管等各环节数据壁垒，为AI模型训练提供高质量数据源。二是由政府牵头搭建技术服务平台，整合优质AI技术供应商资源，为中小企业提供技术咨询、方案设计、系统调试、后期维护等一站式服务，解决中小企业依赖外部供应商却难以获得精准服务的痛点，助力AI技术快速落地应用。”
第三，他建议加强人才培养，夯实转型根基，“建议教育部推动高校、职业院校优化专业设置，推动食品专业与AI、大数据、物联网等技术交叉融合，着力培养复合型、应用型人才，为行业转型提供坚实人才支撑。”
最后，张学武建议发挥头部引领作用，推动协同发展，“充分发挥大型食品企业的示范引领作用，鼓励转型标杆企业积极分享AI应用经验、技术成果与解决方案，带动中小企业加快转型步伐，形成‘头部引领、中小企业协同跟进’的良性发展格局。”
新京报贝壳财经记者 阎侠 编辑 陈莉 校对 卢茜
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