食品安全

某市生鲜物流冷链运输动态监管建设

案例简介

某市是区域农副产品集散重地，辖区内大型农贸市场超20余座，覆盖果蔬、鲜肉、水产等高频流通品类，日均吞吐量巨大。随着冷链运输网络日益复杂，传统监管手段难以满足对全流程温控、品质追溯及风险预警的精细化管理需求。该市希望借助智能感知和多维数据融合技术，建设一套全链路、可追溯、能预警的冷链动态监管体系，提升监管效能与商品品质保障能力。

核心挑战

冷链链路长、环节多，涉及多个主体的跨域协同，传统监管方式覆盖能力弱，难以保障全程监控，且溯源链条容易断裂。同时，现有的温度记录手段无法识别紫外辐照、红外热泄漏等隐性风险，导致果蔬、水产等产品产生“暗伤”而难以及时发现。尤其在山区、隧道等弱信号地带，传统设备易失联、数据断流，形成监管盲区。随着多维指标采集与动态数据上报的需求增加，现有设备面临体积、能耗和算法轻量化的巨大挑战，需要更加智能和高效的技术解决方案来确保冷链全程的安全与可追溯性。

合作方案

海清智元联合本地冷链生态单位共建“冷链动态监管平台”，在冷库与冷链车内布设AI多光谱感知终端，通过可见光、红外、紫外三路融合影像识别果蔬表面状态、温度均匀性及潜在污染。终端自带轻量化自监督算法，可自动校正因缺失帧、反光或模糊导致的图像干扰，关键帧经多通道压缩上传至边缘节点存储。车队系统借助AI调度算法和多基站协同，实现隧道和山区等复杂地形的断点续传与补帧处理。监管平台对接政府与企业双端，企业侧通过开放API集成平台数据，实现智能调度和质量预警，政府侧则通过完整数据链条实现精准执法。

成果价值

全过程监管可视

实现对冷链运输各环节状态的持续、稳定、精准采集，构建透明化流程监管机制。

风险识别更前置

提前发现“暗伤”、失温等潜在风险，降低退货率与客户投诉概率。

管理效率提升

减少人工抽检负担，优化企业调度策略与能源使用效率，增强整体运营水平。