问题——农产品质量安全直接关系群众健康与生命安全，也是农业高质量发展的基础环节。近年来，各地持续加大监管力度，但实践中仍有一些共性难题：一是链条长、主体多，生产端分散、加工标准不一、流通环节复杂，监管难以覆盖每个关键点；二是传统监管以抽检和现场检查为主，频次有限、成本较高，发现问题往往偏滞后；三是信息孤岛依然存在，部门间、区域间、企业间数据标准不统一，追溯取证和责任认定耗时长、效率低。这些问题叠加，影响风险的早识别、早处置，也制约农产品品牌建设与市场信心。 原因——从产业结构看，我国农产品生产经营主体类型多样，小农户与规模经营并存，农业投入品使用、田间管理、疫病防控等记录方式不一，数据沉淀不足；从监管条件看，基层监管力量与监管对象数量不匹配，现场核查难以覆盖全链条；从技术条件看，过去数字化系统多按单一环节建设，缺少跨环节、跨主体的统一数据底座和智能分析能力，难以形成风险画像与联动处置机制。基于此，以大模型为代表的新一代数字技术，凭借多源数据融合、智能识别与预测分析能力，被认为是提升质量安全治理能力的重要工具。 影响——在生产环节，农业大模型可整合种养记录、投入品使用、作物与畜禽生长、病虫害防控及环境监测等信息，对关键行为开展连续监测与规范化管理。结合图像识别、传感器监测等手段，可对农药、化肥、兽药、饲料等投入品使用进行动态分析，对疑似超量、违规或不合规操作及时预警，推动风险在源头发现、及时纠正。同时，模型还能对温湿度、土壤墒情、水质等环境指标进行关联分析，提示可能影响质量安全的异常变化，促进生产过程按标准执行。 在加工环节，农业大模型可接入加工工艺、设备运行、质量检测、卫生防疫等数据，围绕温度、时间、清洁消毒等关键控制点开展实时监测与偏差提醒，并为企业提供工艺优化建议与整改指引，推动管理从依赖经验转向数据驱动。结合图像识别、光谱分析等检测方式，模型可提升外观缺陷识别、营养指标分析、残留风险筛查等效率，帮助企业把好出厂关，降低不合格产品流入市场的概率。 在流通与销售环节，面向跨区域运输、仓储周转、门店销售等场景，大模型可汇聚物流、仓储、交易与温控等数据，对新鲜度变化、超期风险、异常流向进行研判，提示可能的变质、过期或不规范储运问题，推动监管从静态抽查转向动态监控。同时，借助数字化溯源体系，将生产、加工、流通、销售等信息进行链式记录与存证，消费者扫码即可查询关键环节信息；监管部门发现问题后也能快速锁定源头和路径，提高召回处置与风险阻断效率。 对策——业内认为，建设智能监管体系不应停留在“上系统、装设备”，关键在于形成可复制、可推广的治理机制。一是夯实数据基础，统一编码规则与数据标准，推动投入品、批次、主体、地块（圈舍）等核心要素可记录、可对齐、可校验，提高数据真实性与可用性；二是突出风险导向，围绕高风险品类、重点区域、关键时段建立风险模型，推进“预警—核查—处置—反馈”闭环管理，提升监管精准度；三是完善协同机制，打通部门与区域间信息壁垒，推动监管、检测、执法、市场端联动，提高跨环节、跨地域处置效率；四是强化合规与安全，明确数据边界与使用规范，压实企业主体责任，确保数据采集、存储、调用全过程可追责、可审计；五是注重基层可用，优化平台操作与移动端应用，减少重复填报，提升一线使用体验，让技术更好服务监管与生产经营。 前景——随着农业数字化基础设施完善、质量安全标准体系健全，智能监管有望从局部试点走向规模化应用。据有关企业介绍，江苏叁拾叁打造的农产品质量安全智能监管平台已在多个省市落地，带动农产品质量安全抽检合格率提升5%以上，不合格农产品溯源效率提升60%以上。业内普遍认为，若能在更大范围推进标准统一、数据共享与制度衔接，智能监管将深入增强风险预测与异常识别能力，推动监管模式向主动化、智慧化升级，并为优质农产品品牌建设与消费信心提升提供支撑。
从传统抽检到智慧监管，技术创新正在改变农产品质量安全治理方式；这不仅为食品安全提供了更有力的保障，也为数字技术与农业生产经营的深度融合打开了更大空间。在乡村振兴持续推进的背景下，如何深入释放技术价值、完善现代化治理体系，仍需各方持续探索。