宗馥莉提出食品安全智慧管理模式有巨大潜力并建议加速人工智能基础设施建设是具有前瞻性和积极意义的观点。
食品安全智慧管理模式潜力方面
从监管效率角度
在传统的食品安全监管中，主要依赖人工抽检、实地检查等方式。这种方式耗时耗力，而且难以做到对海量食品生产、加工、流通环节的全面覆盖。例如，一个大型城市每天有无数的食品交易发生，从农贸市场的小摊贩到大型连锁超市，人工监管难以做到实时监控。
智慧管理模式借助人工智能技术，如物联网传感器、图像识别等，可以对食品生产的各个环节进行24小时不间断监测。例如在食品生产车间，可以通过传感器监测温度、湿度、微生物指标等，一旦出现异常能够即时预警，大大提高了监管的及时性和全面性。
从风险预警角度
传统方式下，食品安全风险往往是在问题已经发生并造成一定危害后才被发现。例如一些食源性疾病的爆发，往往是先有消费者患病，然后通过追溯调查才发现食品存在问题。
智慧管理模式能够通过大数据分析，对食品安全风险进行提前预警。收集来自各个环节的数据，包括原料供应地的环境数据、食品加工过程中的操作数据等，通过分析数据中的异常模式，可以提前预测可能出现的食品安全风险，如预测某种食品在特定储存条件下可能发生变质的时间，从而提前采取措施。
从供应链管理角度
对于复杂的食品供应链，传统管理方式很难做到精准追溯。一旦出现食品安全问题，很难快速定位问题源头，导致召回困难和损失扩大。
智慧管理模式利用区块链等技术，可以为食品建立从农田到餐桌的全程可追溯体系。每一个环节的数据都被记录且不可篡改，方便在出现问题时迅速定位问题环节，精准召回问题产品，同时也有助于提升消费者对食品安全的信心。
加速人工智能基础设施建设的意义
技术支撑方面
人工智能基础设施包括高性能计算设备、大数据存储设备等。只有具备强大的计算能力，才能满足食品安全智慧管理模式中对海量数据的快速处理需求。例如，在分析大规模的食品抽检数据时，需要高性能的计算机集群来运行复杂的算法，以准确识别潜在的食品安全风险。
大数据存储设备是存储海量食品安全相关数据的基础。从各个食品企业的生产数据到政府部门的监管数据，这些数据的存储和管理需要可靠的基础设施。如果没有足够的存储能力，数据可能会丢失或者无法有效整合利用。
人才吸引与培养方面
良好的人工智能基础设施建设能够吸引更多的人工智能专业人才投身到食品安全智慧管理领域。例如，拥有先进的人工智能研究实验室和设备的地区，更容易吸引到数据科学家、算法工程师等高端人才。
同时，这也为人才培养提供了实践环境。高校和科研机构可以利用这些基础设施开展相关的教学和研究工作，培养出更多适应食品安全智慧管理需求的专业人才，如培养既懂食品安全又懂人工智能技术的复合型人才。
行业协同发展方面
加速人工智能基础设施建设有助于食品行业内部的协同发展。大型食品企业可以利用这些基础设施构建更先进的食品安全管理体系，而中小食品企业可以通过共享基础设施或者依托行业平台，提升自身的食品安全管理水平。
在整个产业链上，从农业生产到食品加工、销售等环节，都可以基于人工智能基础设施实现数据共享和协同管理，提高整个食品行业的食品安全保障能力，推动行业的数字化转型和可持续发展。
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