质检文化

随着新一代信息技术的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称“AI”）已成为引领新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正深刻改变着传统产业的生产方式和管理模式。

AI技术的发展，为破解产品质量监督抽查中的痛点难点提供了全新思路。从智能抽样、自动化检测到大数据分析、风险预警，AI技术正全方位赋能产品质量监管的各个环节。在此背景下，深入探讨AI时代产品质量监督抽查的变革与创新，具有重要的理论价值和实践意义。

产品质量监督抽查现状分析

多年来，我国产品质量监督抽查已形成较为完善的管理体系，且成效斐然。然而，随着近年来新兴产业的不断兴起与消费模式的快速迭代，我国产品质量监管形势面临挑战。

2024年，市场监管总局在31个省（自治区、直辖市）组织开展147种产品的国家产品质量监督抽查。从区域分布看，东部地区抽查批次占总量的77.9%，中部地区占13.9%，西部地区占8.2%，该分布情况与我国产业集聚区的格局基本一致，既体现了监管资源对重点产业区域的倾斜，也反映出区域间监管力量分布不均的现状。

在企业规模分布上，小型企业占抽查企业总数的93.2%，其产品不合格率达15.2%，显著高于大型企业的2.5%和中型企业的4.5%，小型企业产品质量仍需改善。这一数据揭示了小型企业质量管控能力的薄弱，也反映出传统监管模式在精准覆盖方面的不足。

从抽查领域看，生产领域不合格率为6.7%，流通领域（实体店）为15.1%，流通领域（电商）为23.5%（较上年上升1.8个百分点）。电商领域抽查不合格率的居高不下，凸显了网购平台产品质量监管的复杂性和艰巨性。电商等新型消费业态的快速发展，对传统监管模式产生较大挑战。

传统监管模式下，抽查结果的应用基本限于事后处置，缺乏前瞻性的风险预警和系统性的质量改进建议。因抽查质量数据分散在生产、流通、消费等各个环节，缺乏有效整合和深度分析，监管部门难以把握质量风险总体态势，导致监管针对性受到一定限制。

AI技术在产品质量监督抽查中的应用潜力

在产品质量监督抽查中，AI技术基于机器学习的智能抽样算法，可以整合企业信用信息、历史抽查数据、消费投诉记录、产业特征等多维度数据，构建风险评估模型。通过借助决策树算法量化质量影响因素权重，联动抽样人员移动端推送任务、记录数据，并结合企业原材料供应商与生产批次关联定位问题源头，进而优化抽样策略，实现“靶向抽样”。此举有助于提高监督抽查的科学性和针对性，有效改善传统抽样方式因经验判断或随机选择带来的样本代表性不足、重点不突出等问题。

在电商领域，AI技术可实时监测网络交易数据，精准识别异常销售行为与高风险商品。通过分析商品描述、销售数据、用户评价反馈等信息，AI系统能及时发现潜在质量问题，为监管抽查提供精准指引，进而有效降低电商产品不合格率。例如，AI可对用户评价开展情感分析与关键词提取，识别负面反馈，从中锁定存在质量隐患的商品，并及时将相关商品信息推送至监管部门。某电商平台曾通过AI监测到某品牌护肤品存在大量包含“红肿”“过敏”关键词的用户反馈，监管部门据此开展专项抽查，最终查实该产品重金属含量超标，及时遏制了问题产品的流通。

同时，AI技术与区块链技术的结合，为产品质量追溯和证据存证提供了创新解决方案。AI的数据分析能力与区块链的去中心化、不可篡改、全程留痕等特性形成天然互补，二者通过智能赋能与可信存证的协同效应，全面提升抽样、检测等环节的规范性、透明度与管控能力。

在抽样环节，一方面，区块链依托其不可篡改特性，可将采集的抽样信息实时上链存证，同步记录抽样人员行动轨迹，杜绝样本替换、信息造假等人为干预，确保样本来源真实可追溯。在对食品、药品等敏感产品，还可搭配温湿度传感器实时监控环境，超范围自动报警，更好地保障样本有效性。另一方面，AI基于区块链沉淀的企业历史抽查数据（如不合格记录、生产规模等信息），通过分类算法智能确定抽样优先级，对曾出现质量问题的小微企业、电商热销产品自动提高抽样频次，同时智能匹配企业注册信息与实际抽样地址，避免企业通过异地经营等方式规避抽查，提升抽样精准度与覆盖面，保障抽样环节的公正性。

在检测环节，AI自动提取检测设备测得的原始数据，如光谱分析数值、物理性能测试结果等，无需人工录入，可直接上链，并同步关联检测机构资质、设备检定（校准）有效期，确保检测数据全程留痕、不可篡改。AI还可通过自然语言处理（NLP）解析检测标准，自动比对上链的检测数据与合格指标值，快速判定检测结果并提示异常项，提升检测流程智能化水平。检测数据出具后，监管部门、企业可通过AI智能核验模块，一键比对区块链上的检测数据与抽样信息的关联性，快速确认样本一致性，为质量责任认定提供可靠依据，强化监督抽查全流程的透明性与可信度。

结语

AI时代的到来，为产品质量监督抽查带来了革命性变革。从智能抽样、自动化检测到大数据分析、风险预警，AI技术正全方位赋能监管工作，显著提升监管效率和精准度，在提升监管效能、优化营商环境、保障消费安全等方面具有巨大潜力。与此同时，AI技术在监管领域的应用仍面临诸多挑战，需要通过技术创新、政策支持、制度完善等多种手段加以应对。目前，市场监管总局正在加快推进人工智能领域国家标准研制工作，这将有力推动AI技术在产品质量监督抽查中的深度应用。

展望未来，随着技术的不断进步和应用的持续深化，AI将重塑产品质量监督抽查模式，实现从事后监管向全程监管、从经验监管向数据监管、从分散监管向协同监管的转变。这不仅将大幅提升产品质量水平，保障消费者权益，还可为我国经济高质量发展提供有力支撑。

（作者单位：重庆市计量质量检测研究院）