將“我要測”設為“星標?”，第一時間收獲最新推送

在數字化與智能化的全球浪潮中，第三方檢測實驗室正快速推進從傳統檢測模式向智能化、數字化的轉型。在ACCSI2025第八屆檢驗檢測產業峰會，梅里埃營養科學中國區運營總監付萌博士發表了“梅里埃檢測實驗室數智化應用全解析”的主題演講，從數字化的歷程和實際落地兩個角度，揭示了食品第三方檢測領域在智能化浪潮中的創新實踐。

梅里埃營養科學中國區運營總監 付萌博士
數字化演進：從流程整合至智能化提升的進階之旅

作為專注于食品檢測的第三方機構，梅里埃深知數字化是實物流、信息流與數據流的有機結合。其數字化進程始于2004年引進國外品牌的LIMS系統，最初僅實現了從樣品接收至報告出具的主流程管理，線上線下協同工作的效率尚有局限。至2011年，面對進口系統的高昂成本與本地化適配的挑戰，梅里埃開始重新評估技術路線，經過技術選擇與流程重構，實驗室轉向了“主流程貫通與質量體系整合”的升級路徑，將“人機料法環”全要素納入數字化管理框架，為后續的智能化探索奠定了基礎架構。

《梅里埃檢測實驗室數智化應用全解析》報告精選

近年來，本實驗室在LIMS（實驗室信息管理系統）的基礎上，積極推進流程優化并引入人工智能技術，為實現智能化奠定了堅實的基礎。依據梅里埃集團全球統一的“Framework”框架要求，本實驗室在LIMS的基礎上構建了“AI + 自動化”的雙引擎模式：一方面，通過機器學習技術對檢測流程進行優化；另一方面，依托集團全球130余家實驗室所構成的數據網絡，形成了一個覆蓋全球的質量控制和技術協同體系。

智能化實踐：技術在檢測全鏈條中的多維應用

在檢測技術的創新領域，人工智能與機器學習的應用成果顯著。以礦物油檢測積分復雜這個難題為例，通過機器學習訓練自動積分模型，隨著學習次數的不斷增加，可精準的模仿正確的積分行為，相較于人工操作，效率顯著提升且結果一致性得到顯著優化。

此外，基于20多年的LIMS數據積累，實驗室構建了多維度機器學習模型，實現了檢測結果的合理性預判。在微生物檢測場景中，系統可根據歷史數據預測樣品的“檢出/未檢出”狀態，當實測結果與預測不符時，通過實時預警檢測人員復核，降低人為漏判風險。在農殘檢測中，模型則聚焦于特定樣品基質的高頻檢出項目，對首次檢出異常項目觸發警覺機制，助力實驗室快速定位潛在質量問題。

關于自動化，盡管國內工業化水平已能支撐自動化設備研發，在引入時仍需保持審慎態度。付博士以微生物自動化檢測設備為例，建議引入自動化應用時需考慮更多因素：足夠大的樣品量以支撐比較好的性價比、比較合理的故障發生率、且設備效率的確優于人工。目前，盡管實驗室部分自動化設備提升了標準化程度，但在食品檢測附加值較低的行業特性下，實驗室仍需平衡初期投入與長期效益。

目前，人工智能技術已深度融入梅里埃檢測實驗室的日常運營。通過引入AI大模型本地化，實現了郵件總結、會議記錄、多語言翻譯等功能，顯著提升了辦公及協作效率。在法規審核領域，結合RAG技術，對產品標簽進行合規性校驗，盡管面臨360度曲面標簽識別精度的技術挑戰，但在文本清晰場景下審核成功率還是可以達到較高的水平。

《梅里埃檢測實驗室數智化應用全解析》報告精選未來已至：智能化與人類協作的辯證思考

付萌博士在演講中提出：“數智化的終極目標在于使檢測服務更加理解客戶需求。” 從消費者網購時追求的“多快好省”，到食品企業對風險控制的“精準高效”，本質上均是對服務價值的深度挖掘。

在展望行業未來時，付萌博士指出，智能化的發展將集中于人機料法環的各個方面，例如：設備的智能化，光譜技術因其無損檢測特性與大數據模型的深度融合，有望成為下一代檢測技術的關鍵；再比如，AI與檢測方法的結合，通過多維數據驅動可實現檢測方法的智能推薦等。同時，付萌博士強調，AI本質上是工具，其發展需要人類的正確引導——正如ChatGPT的創始人Sam Altman所言，AI應用時，“請”與“謝謝”等提示詞的頻繁使用雖然增加了成本的投入，但這是在為AI植入倫理框架的預演，是必須的也是值得的。檢驗檢測行業員工應積極擁抱AI，從重復性勞動中解放出來，轉向策略制定與創新研發等更高價值的環節。

從LIMS系統的流程整合到AI驅動的全鏈條智能化，梅里埃檢測實驗室的實踐展現了食品檢測行業轉型的核心邏輯：以場景需求定義技術價值，以數據資產鞏固創新基礎，以審慎態度平衡效率與安全。付萌博士的分享不僅為行業同仁提供了寶貴的實踐經驗，也為行業帶來了新的啟示，在智能化浪潮中，唯有將技術的溫度與專業的深度相結合，才能構建真正服務于“食品安全”這一終極目標的檢測新生態。

【免責聲明】：轉載自其他平臺或媒體的文章，本平臺將注明來源及作者，但不對所包含內容的準確性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保證，僅作參考。如有侵權，請聯系本平臺并提供相關書頁證明，本平臺將更正來源及作者或依據著作權人意見刪除該文，并不承擔其他任何責任。

↑關注我們獲取更多行業資訊↑

| 轉載：須本號授權，有需要可后臺聯系小編

| 投稿： zhangshb@woyaoce.cn

| 來源：我要測網

| 責編 ：不晚

| 關注我要測公眾號，添加我要測小助手“測老哥”（celaoge1019）

| 備注“學習”進入檢測員知識共享群

| 備注“行業”進入檢驗檢測行業新聞分享群

| 備注“食品”進入食品領域行業分享群

| 備注“認證”進入認證領域行業分享群

第一時間獲取最新資訊，和優秀同仁們近距離交流，快來關注吧！

查看更多精彩資訊