在防疫网络中,冷链管理一直是大众担心的环节,尤其在“新冠三文鱼”、“新冠冻虾”等新闻频频爆出后,民众一度陷入食物恐慌。冷链为什么会成为防疫薄弱环节?

中国疾病预防控制中心流行病学首席专家吴尊友曾指出,冷链的低温环境为病毒提供了一个很好的存活条件。在零下20摄氏度的环境中,病毒一般可以存活数月之久,即使是普通的冷链运输,病毒也可存活好几周。

另外,在整个冷链体系中,货品数量庞大,又涉及运输、贮存、加工分装、经营销售等复杂环节,管理记录难度非常大。因此,冷链监管时常会出现一些漏洞,如无运输资质货车运输、车间工人行为不规范、消毒工作不到位等。这些漏洞存在极大的安全隐患,一个小小细节就可能导致防疫工作前功尽弃。

作为防疫工程的重难点,冷链防疫手段也逐渐智慧化,全国多地在冷链体系部署智慧防控应用。亚略特数据中台解决方案大观视界城市综合治理平台也开始在食品安全领域提供能力和综合落地方案。

2020年12月,亚略特与合作伙伴一道,为江西省食品安全溯源系统“赣溯源”提供智慧化的食品安全监管能力,该系统通过分布式的AI边缘计算单元,将生物识别算法、行为分析能力与云端大数据平台相结合,以大观视界数据中台的方式为江西省冷库智慧监管及风险管控平台赋能,经过半年多的建设和推广,全面提升了当地冷库食品行业全时段防疫及风险管控能力。

全时段监管,杜绝人、车不规范行为

亚略特为江西省市场监督局提供的冷库智慧监管及风险管控平台建设方案,由AI边缘计算感知单元、智慧监管大数据可视化平台等组成。整套解决方案旨在解决冷链系统中人员、车辆的监管漏洞问题,尽可能消除一切可能人为引起的新冠肺炎病毒传播风险。

在人员监管方面,传统的冷库管理过度依赖人力,需要相关工作人员全天不间断的巡逻或视频巡检,来提高工人作业的规范性。当冷库面积较大,或者监管人员人手不足时,监管环节就会非常吃力,个别不规范行为很容易被忽视、漏查,从而为病毒传播埋下隐患。

亚略特大观视界冷库智慧监管及风险管控系统,通过部署在冷库中各环节的AI边缘计算感知单元,能够智能分析管理范围内的人员行为。当非授权人员的闯入、授权人员发生行为违规时,系统通过对目标对象的行为分析,会自动做出判别、记录、标记和预警,保障作业人员的个人行为规范化,从而消除病毒传播的隐患。

运输车辆管理是冷链防疫的另一个重点。冷库每日增减库存量巨大,进出运输车辆数量众多。在这个过程中,国家规定运输车辆和司机必须具有相关资质。而各地对食品安全和溯源体系建设日趋严格,不少地区已经要求做到首站赋码、进出扫码、一码到底、扫码查询”的管理模式,对相关票据不全、来源不明、证物不符的冷链食品坚决不让进库。

亚略特的方案中,对出入冷库的运输车辆的识别预警能力有力保障了国家的相关管控要求。通过AI边缘计算单元的全时段的监测,系统能快速实时识别车辆所属公司、货柜号编码、车牌号等信息,并针对数据快速分析判断,当发现运输车、货柜不合规便会自动预警,为整个管控平台提供全天候无死角的管理能力。另外,系统还可精准记录进出车辆信息,做到“来源可追,去向可查”,不放过任何一辆存在存在食品安全风险的车辆。

(亚略特AI边缘计算单元 TB100)

“机”“智”结合,监管效能提升3000倍

相较传统的冷库监管手段,亚略特冷库智慧监管及风险管控方案可大幅提高监管效能。通过分布在冷库各个角落的AI智能设备,系统能够实现24小时不间断监查,且不放过任何一个细节,每天视频识别和智能分析超过8万次,是人工巡查效能的3000倍。

除了解决冷库工人、运输车作业不规范作业等问题,亚略特冷库智慧监管及风险管控方案还具备人脸识别、AI测温、大数据分析可视化等能力,在捕获监管数据之后,中台化的系统会自动输出违规数据,并汇总成报表数据自动分析,从而提高决策层管理效率。

面对用户需求的不断迭代变化,亚略特大观视界的数据中台化也具备了灵活的部署性,能够以最低开发工作量与现有的监管系统(如市监管局现有的冷链运输系统、应急指挥中心、安防监管系统)进行数据融合,并不断赋予应用场景的可拓展性,以满足客户的个性化需求,并建成统一的AI监管体系,提高监管统一性、一致性、实时性、有效性、多样性,形成强有力的防疫监管网络,完善市场监管局安全风险整体感知把控。

现阶段,我国疫情防控已趋于常态化,但海外疫情仍十分猖獗,保持抗疫力度,加强薄弱环节监管,是后疫情时代我国必须坚守的原则。一直以来,亚略特不断以实际行动为支撑,用科技为市场监管工作赋能,为赢得这场战疫贡献自己的社会责任和力量。

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