梅里埃“智能提速”：食品检测突围新范式

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在数字化与智能化的全球浪潮中，第三方检测实验室正快速推进从传统检测模式向智能化、数字化的转型。在ACCSI2025第八届检验检测产业峰会，梅里埃营养科学中国区运营总监付萌博士发表了“梅里埃检测实验室数智化应用全解析”的主题演讲，从数字化的历程和实际落地两个角度，揭示了食品第三方检测领域在智能化浪潮中的创新实践。

梅里埃营养科学中国区运营总监 付萌博士
数字化演进：从流程整合至智能化提升的进阶之旅

作为专注于食品检测的第三方机构，梅里埃深知数字化是实物流、信息流与数据流的有机结合。其数字化进程始于2004年引进国外品牌的LIMS系统，最初仅实现了从样品接收至报告出具的主流程管理，线上线下协同工作的效率尚有局限。至2011年，面对进口系统的高昂成本与本地化适配的挑战，梅里埃开始重新评估技术路线，经过技术选择与流程重构，实验室转向了“主流程贯通与质量体系整合”的升级路径，将“人机料法环”全要素纳入数字化管理框架，为后续的智能化探索奠定了基础架构。

《梅里埃检测实验室数智化应用全解析》报告精选

近年来，本实验室在LIMS（实验室信息管理系统）的基础上，积极推进流程优化并引入人工智能技术，为实现智能化奠定了坚实的基础。依据梅里埃集团全球统一的“Framework”框架要求，本实验室在LIMS的基础上构建了“AI + 自动化”的双引擎模式：一方面，通过机器学习技术对检测流程进行优化；另一方面，依托集团全球130余家实验室所构成的数据网络，形成了一个覆盖全球的质量控制和技术协同体系。

智能化实践：技术在检测全链条中的多维应用

在检测技术的创新领域，人工智能与机器学习的应用成果显著。以矿物油检测积分复杂这个难题为例，通过机器学习训练自动积分模型，随着学习次数的不断增加，可精准的模仿正确的积分行为，相较于人工操作，效率显著提升且结果一致性得到显著优化。

此外，基于20多年的LIMS数据积累，实验室构建了多维度机器学习模型，实现了检测结果的合理性预判。在微生物检测场景中，系统可根据历史数据预测样品的“检出/未检出”状态，当实测结果与预测不符时，通过实时预警检测人员复核，降低人为漏判风险。在农残检测中，模型则聚焦于特定样品基质的高频检出项目，对首次检出异常项目触发警觉机制，助力实验室快速定位潜在质量问题。

关于自动化，尽管国内工业化水平已能支撑自动化设备研发，在引入时仍需保持审慎态度。付博士以微生物自动化检测设备为例，建议引入自动化应用时需考虑更多因素：足够大的样品量以支撑比较好的性价比、比较合理的故障发生率、且设备效率的确优于人工。目前，尽管实验室部分自动化设备提升了标准化程度，但在食品检测附加值较低的行业特性下，实验室仍需平衡初期投入与长期效益。

目前，人工智能技术已深度融入梅里埃检测实验室的日常运营。通过引入AI大模型本地化，实现了邮件总结、会议记录、多语言翻译等功能，显著提升了办公及协作效率。在法规审核领域，结合RAG技术，对产品标签进行合规性校验，尽管面临360度曲面标签识别精度的技术挑战，但在文本清晰场景下审核成功率还是可以达到较高的水平。

《梅里埃检测实验室数智化应用全解析》报告精选未来已至：智能化与人类协作的辩证思考

付萌博士在演讲中提出：“数智化的终极目标在于使检测服务更加理解客户需求。” 从消费者网购时追求的“多快好省”，到食品企业对风险控制的“精准高效”，本质上均是对服务价值的深度挖掘。

在展望行业未来时，付萌博士指出，智能化的发展将集中于人机料法环的各个方面，例如：设备的智能化，光谱技术因其无损检测特性与大数据模型的深度融合，有望成为下一代检测技术的关键；再比如，AI与检测方法的结合，通过多维数据驱动可实现检测方法的智能推荐等。同时，付萌博士强调，AI本质上是工具，其发展需要人类的正确引导——正如ChatGPT的创始人Sam Altman所言，AI应用时，“请”与“谢谢”等提示词的频繁使用虽然增加了成本的投入，但这是在为AI植入伦理框架的预演，是必须的也是值得的。检验检测行业员工应积极拥抱AI，从重复性劳动中解放出来，转向策略制定与创新研发等更高价值的环节。

从LIMS系统的流程整合到AI驱动的全链条智能化，梅里埃检测实验室的实践展现了食品检测行业转型的核心逻辑：以场景需求定义技术价值，以数据资产巩固创新基础，以审慎态度平衡效率与安全。付萌博士的分享不仅为行业同仁提供了宝贵的实践经验，也为行业带来了新的启示，在智能化浪潮中，唯有将技术的温度与专业的深度相结合，才能构建真正服务于“食品安全”这一终极目标的检测新生态。

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