【中国食品安全报12月20日】当前，生鲜电商线上消费渗透率持续提升，实体商超与垂直电商的竞争聚焦于供应链效率与质量安全的双重升级。然而，行业发展仍受困于结构性矛盾：占农业经营主体98%的中小农户数字化率不足30%，生产端标准化缺失导致农药残留超标占比达37.66%；中小主体引发的生鲜农产品安全事件占比超62%，供应链质量安全呈现“长尾风险”特征。这两大困境相互交织，既制约了生鲜农产品供应链的数字化转型，也为食品安全埋下隐患。轻量化大模型凭借低算力需求、低成本接入、精准决策的核心优势，正在成为破解中小农户数字化鸿沟与供应链长尾风险的关键抓手，有望推动行业实现全域协同与安全可控的高质量发展。
轻量化大模型赋能的核心机遇：直击双重困境痛点
降低数字化门槛，破解中小农户“不会用、用不起”难题。中小农户数字化率偏低的核心症结在于传统数字化工具算力要求高、操作复杂、成本昂贵，与中小规模农户生产经营特点不匹配。轻量化大模型无需高端硬件支持，可在智能手机、小型服务器等简易终端部署，通过语音交互、图形化界面降低操作难度，让农户“一看就懂、一用就会”。针对生产端标准化缺失问题，模型可整合气候数据、土壤条件、品种特性等信息，为农户提供精准的种植指导，包括农药使用剂量、施肥时间、采收周期等标准化方案，从源头降低农药残留超标风险。例如，农户通过移动端App上传地块信息与作物长势，模型可实时输出病虫害防治建议，避免盲目用药导致的超标问题，助力中小农户快速接入数字化生产体系。
精准管控长尾风险，筑牢全链条质量安全防线。生鲜农产品供应链质量安全“长尾风险”源于中小主体分散、监管覆盖不足，传统监管模式难以实现全流程管控。轻量化大模型可构建“源头可溯、过程可控、风险可预警”的智能化监管体系，实现风险精准识别与动态监测。在生产端，模型联动物联网设备（如土壤传感器、农药残留快速检测仪），实时采集生产数据，自动标记违规操作；在流通端，通过整合物流轨迹、仓储环境等数据，预警冷链断裂、包装破损等风险；在销售端，自动识别虚假宣传、假冒产地等违规行为。这种全链条风险管控模式，既降低了对中小主体的监管成本，也让分散的 “长尾风险” 变得可防可控。
优化产销匹配，缓解中小农户“卖难”与市场“买贵”矛盾。中小农户因缺乏市场信息研判能力，常陷入“跟风种植、滞销积压”的困境，而市场则面临优质农产品供给不足的问题。轻量化大模型可整合产区种植数据、市场消费趋势、价格波动规律等多维度信息，为农户提供低成本的供需预测服务。模型无需海量数据训练即可快速输出区域性、品类化的市场需求报告，帮助农户合理规划种植品类与规模，减少盲目生产导致的损失。同时，模型可搭建简易化产销对接通道，让偏远产区的中小农户直接对接电商平台与经销商，省去中间环节，既解决“卖难”问题，也降低市场流通成本，缓解“买贵”矛盾，实现产销高效协同。
强化协同治理，缩小城乡供应链数字化差距。城乡数字鸿沟加剧了生鲜农产品供应链发展失衡，农村地区中小农户数字化能力薄弱，成为供应链质量安全的薄弱环节。轻量化大模型可适配农村网络与硬件条件，通过离线运行、低流量消耗等优化设计，为农村经销商、合作社提供库存管理、物流规划、质量检测等智能化服务。例如，针对农村冷链资源不足的问题，模型可结合产品特性与运输路线，优化包装方案与配送路径，降低流通损耗率；同时，模型可整合城乡监管数据，推动监管资源向农村下沉，实现城乡供应链质量安全治理均等化，从根源上减少不安全食品向农村转移的风险。
轻量化大模型赋能落地过程中的现实挑战：双重困境的延伸制约
数据“碎片化”与标准不一，制约模型精准度。中小农户生产数据多为纸质记录或碎片化电子数据，缺乏统一格式与规范；物流企业、电商平台、监管部门的数据分散存储，“一地一平台、一部门一系统” 的格局导致数据共享困难。轻量化大模型虽对数据量要求较低，但对数据质量与标准化程度要求较高，当前数据“孤岛化”问题导致模型训练数据不足、准确性受限。例如，不同地区农药残留检测标准不一，数据无法跨区域互通，模型难以形成统一的风险预警机制，影响对中小主体生产行为的指导精度。
技术适配性不足，中小主体接受度偏低。现有轻量化大模型应用多面向大型企业，缺乏针对中小农户生产场景的定制化开发。部分模型操作界面复杂、专业术语过多，与农户认知水平不匹配；同时，模型应用需配套基础硬件（如传感器、智能手机），部分偏远地区农户缺乏相关设备，或因操作能力不足导致模型“用不好”。此外，农村地区技术培训与运维服务缺失，农户遇到问题难以获得及时支持，进一步降低了技术接受度，加剧了数字化鸿沟。
监管机制滞后，难以覆盖长尾风险。当前生鲜农产品供应链监管仍以事后处罚为主，事前预警与动态监管能力不足，难以应对中小主体分散的长尾风险。一方面，针对轻量化大模型的数据采集、算法公平性、追溯信息真实性等缺乏明确规范，可能出现数据泄露、算法偏差等问题；另一方面，监管部门与模型应用平台数据互通不足，难以实现风险的实时监测与快速处置。例如，模型识别出农户农药使用超标风险后，因缺乏与监管部门的联动机制，无法及时介入干预，导致风险向供应链下游传导。
场景化研发不足，适配性与实用性受限。生鲜农产品品类繁多（蔬果、海鲜、禽肉等），不同品类生产流程、保鲜要求、风险点差异显著，对模型场景化适配性要求极高。当前轻量化大模型多为通用性解决方案，缺乏针对中小农户生产特点的定制化训练，例如，针对叶菜类农药残留风险的预警模型，难以直接应用于海鲜产品的冷链质量管控；针对规模化种植的数据分析功能，与小农分散种植的生产场景不匹配，导致模型应用效果打折扣，难以真正解决中小农户的实际问题。
优化赋能路径：构建“技术赋能+制度保障”的双重支撑体系
构建统一数据生态，夯实模型应用基础。由行业协会牵头、政府引导，制定生鲜农产品供应链数据统一标准，规范中小农户生产数据（如种植记录、农药使用情况）、物流数据、检测数据的格式与采集规范。搭建跨主体、跨区域的轻量化数据共享平台，采用“脱敏共享+分级授权”模式，鼓励电商平台、物流企业开放非涉密数据，同时通过简易化数据采集工具（如语音录入、拍照上传），帮助农户便捷录入生产数据。建立数据质量审核机制，确保模型训练数据的准确性与完整性，为精准决策提供支撑。
开发普惠性应用工具，提升中小主体适配性。聚焦中小农户“低成本、易操作”的核心需求，开发定制化轻量化大模型应用工具。推出适配智能手机的移动端App，采用语音交互、图形化界面，提供种植指导、市场查询、物流预约等一站式服务，支持离线运行功能，适配农村网络条件。通过政府补贴、企业让利等方式，降低农户硬件采购成本（如免费发放简易传感器、补贴智能手机费用）；建立县乡村三级技术培训体系，组建专业团队上门指导，提升农户操作能力与问题处置能力，让数字化工具真正“用得上、用得好”。
完善监管协同机制，破解长尾风险管控难题。建立“技术赋能+制度约束”的双重监管体系。一方面，将轻量化大模型纳入生鲜食品安全智慧监管体系，推动模型与监管部门数据互通，实现风险事前预警、事中动态监测、事后快速处置。例如，模型识别出农药残留超标风险后，自动推送预警信息给监管部门与农户，监管部门可及时介入指导整改；另一方面，加快出台数据安全、算法监管相关法规，明确模型研发企业、平台方、农户的权责边界，规范数据采集、模型训练、结果应用全流程行为。建立中小主体信用评价体系，将模型记录的生产经营数据纳入信用档案，实行分级分类监管，提高违规成本。
强化场景化协同创新，提升技术实用性。推动企业、科研机构、行业协会与农户深度合作，开展场景化研发。针对不同品类生鲜产品的生产特点与风险点，开发定制化解决方案，例如，针对蔬果类的农药残留预警模型、针对海鲜类的冷链质量管控模型、针对小农种植的精准种植指导模型。加强模型与物联网、区块链技术的融合应用，通过区块链实现数据不可篡改，提升追溯信息可信度；通过物联网设备实时采集生产、流通数据，为模型提供实时输入，提高决策精准度。建立试点示范机制，在农产品主产区选择部分中小农户、合作社开展试点，总结成熟经验后逐步向全国推广。
加大政策支持力度，构建全域协同生态。政府层面加大对轻量化大模型赋能生鲜供应链的政策支持，将相关技术研发与应用纳入乡村振兴、数字农业发展专项规划。设立专项基金，支持企业开展普惠性应用工具研发与农村数字基础设施升级；对采用轻量化大模型的中小农户、合作社给予补贴，降低技术接入成本。鼓励电商平台、物流企业与产区建立长期合作，搭建“模型+平台+农户”的协同模式，平台为农户提供技术支持与销售渠道，农户为平台提供优质农产品，形成互利共赢的生态体系。同时，加强跨区域协同，推动不同地区数据共享与技术互通，破解区域发展失衡问题。
中小农户数字化鸿沟与供应链质量安全长尾风险，是制约生鲜农产品供应链高质量发展的核心症结，二者相互交织、相互强化，难以通过传统手段破解。轻量化大模型以其低门槛、低成本、精准化的核心优势，为破解双重困境提供了全新技术路径。然而，技术赋能并非孤立存在，需构建“数据统一、工具普惠、监管协同、场景适配”的支撑体系。通过完善数据生态、开发普惠工具、强化监管协同、推动场景创新，才能让轻量化大模型真正扎根生鲜供应链各环节，实现中小农户数字化能力全面提升、供应链质量安全全域可控。这不仅能推动生鲜电商行业高质量发展，更能助力乡村振兴与城乡融合发展，让城乡消费者共享数字化转型成果，最终实现生鲜农产品供应链的效率革命与安全升级。
本文来源：中国食品安全报http://paper.cfsn.cn/content/2025-12/20/node_2.htm
原文链接：http://paper.cfsn.cn/content/2025-12/20/content_183837.htm
