Nylig ga statsadministrasjonen for markedsregulering, i samarbeid med flere teknologiske foretak, den første "retningslinjen for anvendelse av smarte matsikkerhetsdeteksjonsteknologier," som inkluderer kunstig intelligens, nanosensorer og blockchain -sporbarhetssystemer i det nasjonale standardsystemet for det første tid. Dette gjennombruddet markerer den offisielle oppføringen av Kinas deteksjon av matsikkerhet i en tid med "minutts presis screening + fullkjedet sporbarhet," der forbrukerne ganske enkelt kan skanne en QR-kode for å se hele sikkerhetsdataene for matFra gård til bord.
Ny teknologiimplementering: Å oppdage 300 risikable stoffer på 10 minutter
På det 7. globaleMatsikkerhetInnovation Summit som ble holdt i Hangzhou, Keda Intelligent Inspection Technology viste sin nyutviklede "Lingmou" bærbare detektor. Ved å bruke kvanteprikkfluorescensmerkingsteknologi kombinert med dyp læringsbasert bildegjenkjenningsalgoritmer, kan denne enheten samtidig oppdage over 300 indikatorer, inkludertPesticidrester, overdreven tungmetaller, ogUlovlige tilsetningsstofferI løpet av 10 minutter, med en deteksjonsnøyaktighet på 0,01 ppm (deler per million), som representerer en 50 ganger effektivitetsøkning sammenlignet med tradisjonelle metoder.
"For første gang har vi kombinert nanomaterialer med mikrofluidiske brikker, noe som muliggjør kompleks forbehandling med et enkelt reagenssett," sier Dr. Li Wei, prosjektlederen. Enheten har blitt distribuert i 2000 terminaler som Hema Supermarket og Yonghui supermarked, og med hell avskjæring av 37 partier med potensielt farlig mat, inkludert forhåndskokte retter med overdreven nitrittnivå og fjærkre kjøtt med overdreven veterinærmedisinrester.
Blockchain sporbarhetssystem dekker hele bransjekjeden
Stoler på den nasjonale informasjonsplattformen for matsikkerhet, har det nylig oppgraderte "Food Safety Chain" -systemet blitt koblet til over 90% av matproduksjonsforetakene over en viss skala over hele landet. Ved å laste opp sanntidsdata om temperatur og fuktighet, transportbaner og annen informasjon gjennom IoT-enheter, kombinert med Beidou-posisjonering og RFID-elektroniske tagger, oppnår den full livssyklusovervåking fra råstoffinnkjøp, produksjonsbehandling, til kaldkjedelogistikk.
I et pilotprosjekt i Zhaoqing, Guangdong -provinsen, ble et merke med spedbarnsformel melkepulver sporet gjennom dette systemet, og med hell identifiserte årsaken til en gruppe DHA -ingredienser som ikke oppfyller standarder - algeoljens råstoff levert av en leverandør som har opplevd unormalt høy temperaturer under transport. Denne partiet med produkter ble automatisk oppfanget før den ble plassert i hyllene, og forhindret en potensiell matsikkerhetshendelse.
Regulatory Model Innovation: lansering av AI tidlig varslingsplattform
I henhold til de siste dataene fra National Food Safety Risk Assessment Center har nøyaktighetsgraden av risiko for tidlige advarsler økt til 89,7% siden den seks måneders pilotoperasjonen av den intelligente reguleringsplattformen. Systemet har bygget 12 prediksjonsmodeller for patogene bakterier forurensning, sesongens risiko og andre faktorer ved å analysere 15 millioner tilfeldige inspeksjonsdata det siste tiåret. Med implementeringen av retningslinjen akselererer regulerende myndigheter formuleringen av å støtte implementeringsdetaljer, med sikte på å dyrke 100 smarte inspeksjonsdemonstrasjonslaboratorier innen 2025 og stabilisere passeringsfrekvensen av mat tilfeldige inspeksjoner på over 98%. Forbrukere kan nå spørre inspeksjonsdataene til omkringliggende supermarkeder og hypermarkeder i sanntid gjennom "National Food Safety App", og markere et skifte fra myndighetsregulering til et nytt paradigme av samarbeidsstyring av alle innbyggere når det gjelder matsikkerhet.
Post Time:-Feb-14-2025