“过去检测结果出来后，要判断它是否超标，要手动翻查厚达406页的《食品安全国家标准 食品中农药最大残留限量GB 2763-2021》，同时，还要翻查其增补版，这只是一个样品中的一个参数，非常费力，完成一批样需要一两天时间，现在用这个智能检索系统，输入检测数据后，一键即生成结果！”在北京市农产品质量安全中心的数据分析室里，检测人员正通过AI农残智能检索判读系统处理检出数据，系统自动生成含风险等级标记的判读结果。
近年，随着农产品质量安全检测任务的不断增加，面对庞大的样本量和眼花缭乱的农兽药残留检测参数，传统工作模式已难以满足需求。为加快推进AI技术在农产品质量安全检测领域的应用，中心技术人员积极拥抱AI潮流，探索实践路径。通过引入DeepSeek、腾讯云，构建起一套涵盖实验设计、样品前处理、标准查询、图像识别、结果判定等各环节高效便捷的AI辅助检测与分析体系，促进农安检测工作由传统方式向智能化迈出了重要一步。
实验设计 从“手动核算”到“智能分析”
通过引入AI智能算法，构建多目标约束优化模型，突破了传统农药残留加标实验需根据目标浓度、称样量动态匹配标液浓度与体积，实验人员需反复试算以满足多重限制条件等的复杂性。系统基于样本称样量、目标浓度范围及仪器检测限，自动生成标液浓度-体积适配方案，同时提供操作步骤和误差控制与验证，工作效率提升60%。
样品前处理 从“全流程人工”到“全自动无人操作”
在农安检测样品前处理环节，复杂的提取、净化、浓缩、转溶等传统化学分析方法，存在着检测周期长、成本较高等弊端。通过与北京慧荣和科技有限公司合作引进的全自动QuEChERS实验仪，融合了人工智能、机器视觉、气压传感等前沿技术，集成自动加液、自动加盐、自动震荡、涡旋、离心、自动精密移液等功能，全程无需人员值守，避免人工操作误差，实现前处理全流程自动化检测，保证了检测的稳定性，样品前处理效率提升100%。
兽残检测 从“手动查询”到“智能匹配”
《食品安全国家标准 食品中兽药最大残留限量GB31650》系列标准的频繁更新，以及不同动物种类、靶组织中最大残留限量的复杂规定，使得在结果判定“手动查询”标准这一环节中不仅耗时耗力，还极易出现误差。为此，技术人员借助AI大模型，自主开发了“兽药残留智能查询系统”，仅需简单选择动物种类和靶组织，输入药物名称，系统便能快速精准地呈现对应的最大残留限量，同时提供药物分类情况、残留标志物、适用检测标准等详尽信息。
结果判定 从“人工翻查”到“智能检索判读”
农产品样品经过各环节检测流程，最终出具检测结果后，是否超标和超标风险情况等分析判读是检测的关键步骤，但涉及到农产品仅蔬菜种类数量达一百多项，限量值有1万余条，人工比对不仅耗时耗力，而且极易判定出错。为此，技术人员针对北京市种植产品及用药状况构建了141种农产品，105种农药参数的农残限量值专用数据库。利用AI大模型DeepSeek编写VBA代码，自主成功开发了农残限量值智能检索判读系统，动态关联检测数据和限量值数据库，通过一键式智能检索，实现了从“手动查询”到“智能判读”的跨越式升级，尤其对于持续的保障任务和应急工作，出具结果数据的效率显著提升。以30个蔬菜样品中86种农药残留检测为例，传统人工比对通常需要1-2天时间，而使用该系统，把数据表格上传后，1分钟内即可完成查询、匹配、结果判定并生成风险可视化结论，效率提升99%以上。
速测AI图像识别 从“人眼读取”到“手机智能识别”
随着2025年北京市农产品质量安全监管要求的提升，全市基层监管机构使用胶体金速测技术进行农药残留快速检测的样本量预计将突破5.4万份，同时企业自检和消费者居家检测需求也将快速增长。传统人工判读方式存在效率低、易受环境光照及主观因素影响、结果一致性差等问题，难以满足大规模检测需求。配备专用读取仪器不仅昂贵，也不易操作。为此，借助北京市乡村振兴科技项目《适配北京地产农产品的农兽药残留多靶标智能快检技术集成与示范》，推广应用基于手机拍照识别的快检试纸条智能判读系统，该技术采用多通道阵列托盘标准化采样设计，结合计算机视觉算法和大数据分析技术，通过手机拍照实现高精度图像采集，实时存储及管理样品数字化信息，并在30秒内完成亚秒级结果判读。该系统支持检测数据实时上传、云端追溯和分级权限管理，大幅度提升判读准确率和检测效率，同时适配田间、市场等复杂场景，为农产品质量安全监管提供了智能化技术支撑。
风险评估与预警 从“经验分析”到“全自动预警”
为贯彻落实委局领导指示精神，技术人员主动对接市农林科学院数据科学与农业经济研究所，就基于DeepSeek本地化部署及构建风险评估预警模型进行研讨。通过交流，技术人员掌握了知识库的创设、功能应用和数据维护管理，对进一步优化农产品质量安全检测数据分析和构建风险评估预警模型达成了共识。下一步，将针对当前农产品质量安全风险分析与评估中存在的数据分析不够系统深入、预警不足和可视化欠缺等问题，引入机器学习等AI技术，通过自动化数据融合与清洗校验、多维度特征挖掘与风险因子解析、智能耦合预测模型构建等关键技术，全面实现精准风险预测与实时态势展示，构建农产品质量安全智能预警体系，提升监管主体的决策效率与生产主体的精准防控能力。
作者：黄宝勇、徐悦、赵源、杨红菊、刘斌、魏紫嫣
供稿：北京市农业农村宣传中心