我們每天食用的水果和蔬菜中都可能存在農藥殘留物——人工智慧正試圖為應對這一「隱形威脅」提供新的解決方案。傳統的清洗和加熱等方法在處理農藥殘留方面有其限制。在2025年即將結束之際，讓我們共同探索由科技引領的食品安全未來。
2025年12月24日發表於《分子》（Molecules）雜誌的一項題為「確定和減少食品中農藥殘留的策略」的研究，分析了食品鏈中農藥殘留的形成、檢測、監管和減少過程。研究指出，減少農藥暴露需要在農業實踐、食品加工、家庭烹飪、監管和數位化工具等各個環節協調行動。
在家庭層面，流水沖洗可以減少表面殘留，但對內吸性農藥的效果有限。在工業層面，臭氧水清洗、超音波處理和冷等離子體處理等技術正在測試中。人工智慧已成為農藥殘留管理的新工具，人工智慧驅動的模型可以分析農藥特性、作物類型、環境條件和加工方法等數據，從而預測殘留行為。人工智慧正被用於優化精準農業中的農藥施用，並加強法規中的風險評估。
從： 
人工智慧可以彌補傳統食品安全措施的不足。
【社論】
這項研究表明，農藥殘留的「隱形威脅」並非僅僅是農業問題，而是影響整個全球糧食系統的複雜問題。不同國家對農藥殘留的最高限量標準各不相同，即使在收穫時農藥殘留濃度符合標準，但經過漫長的供應鏈最終到達我們餐桌的食物，其農藥濃度在運輸過程中也可能發生變化。
最值得注意的是，氣候變遷正在加劇這個問題：氣溫升高和降雨模式改變正在增加害蟲壓力和我們對殺蟲劑的依賴，而同樣的氣候條件也在影響殘留物的行為——因此我們面臨雙重挑戰。
人工智慧技術正開始在此發揮重要作用。研究表明，人工智慧的優勢不在於檢測和減少農藥殘留本身，而在於預測和最佳化。人工智慧可以從大量資料集中學習農藥特性、作物類型、環境條件和處理方法之間的關聯，並發現傳統統計方法無法捕捉到的規律。
以精準農業為例，人工智慧正在計算農藥噴灑的最佳時間和用量，以從源頭上最大限度地減少農藥殘留。監管機構也開始運作相關係統，分析來自各個地區和整個供應鏈的數據，以便及早發現違規跡象。
更令人興奮的是新興的消費應用，例如人工智慧輔助分類系統能夠有效識別受污染的農產品，以及正在開發中的能夠為家庭烹飪提供循證建議的工具。然而，需要注意的是，這些技術是對現有食品安全框架的補充，而非取代。
然而，挑戰也同樣存在。由於人工智慧的準確性很大程度上取決於數據質量，因此對於監測系統不足的地區，例如發展中國家，可能難以從中受益。未來另一個重要問題是如何確保演算法的透明度及其與公共衛生目標的一致性。
對日本讀者而言，從確保進口食品安全的角度來看，這是一個重要議題。日本的食品自給率較低，許多農產品依賴進口。加強全球食品體系中的農藥殘留管理，直接關係到我們食品的安全。
本研究提出的綜合路線圖表明，食品安全管理正從傳統的被動管理轉向預防性管理，而人工智慧將作為加速這一轉變的催化劑，在塑造食品安全的未來方面發揮關鍵作用。
[術語]
農藥殘留<br>這指的是作物收穫後，噴灑在作物上的農藥仍以某種形式殘留在食物中。殘留的持續時間和濃度取決於化學結構和環境條件。這是食品安全監測的重要課題。
內吸性殺蟲劑<br>一種能夠滲透並殘留在植物組織內部的殺蟲劑。與僅附著在植物表面的殺蟲劑不同，它們很難透過水洗去除。當害蟲取食植物時，它們非常有效。
食物鏈<br>指從農場到餐桌，食品生產、加工、分銷和消費的整個過程。在每個階段，都需要對農藥殘留進行管理。
精準農業<br>一種利用感測器、GPS和數據分析等技術，根據農地狀況施用最適合農資的耕作方法。這可以減少農藥的過度使用，並減輕環境負擔。
最大殘留限量（MRL）
食品中農藥殘留的最大允許濃度。該標準由各國監管機構制定，國際標準可能有所不同。這是進出口過程中合規性的重要指標。
人工智慧驅動模型<br>一種人工智慧系統，能夠從大量資料中學習，並進行模式識別和預測。在農藥殘留管理中，它用於預測殘留行為並制定最佳噴灑方案。
冷等離子處理<br>一種利用低溫等離子體分解農藥殘留的技術。活性氣體與農藥相互作用，促進其分解。該技術能夠在減少農藥殘留的同時，並保持食品品質。
供應鏈<br>從原料採購到生產製造、分銷和銷售的一系列供應鏈。全球化使其變得更加複雜，而各環節的農藥殘留管理已成為一個問題。
合規性<br>符合法律法規和標準的狀態。就農藥殘留而言，這指的是遵守各國規定的最大殘留限量。國際貿易需要遵守多個監管體系。
[參考連結]
分子（學術期刊） （外部連結）
這是由 MDPI 出版的開放取用學術期刊，這項農藥殘留研究就發表在該期刊上。
世界衛生組織（世衛組織）農藥評估計畫（外部）
世界衛生組織的一項評估農藥對健康影響並制定國際標準的計劃。
聯合國糧食及農業組織（糧農組織）農藥管理（外部）
糧農組織在農藥的合理使用和殘留標準所做的國際努力。
[參考文章]
土壤和水中農藥殘留的綜合評估（外部）
最新研究利用人工智慧和機器學習來預測農藥在環境中的行為。
從田間到餐桌：確保食品安全（外部）
從農場到餐桌，全面回顧農藥殘留減少方法。
食品農藥的創新分析方法（外在）
一篇介紹生物感測器和SERS等創新分析技術的綜述。
[編者註]
你有沒有想過，每天吃的蔬果裡究竟殘留了多少農藥？這個問題比我們想像的要複雜得多，因為有些內吸性農藥僅靠清洗無法去除，而且農藥的濃度在運輸過程中也會改變。
如今，人工智慧正開始承擔從優化農藥噴灑到預測殘留量等各種角色，讓我們來看看這項技術如何為食品安全做出貢獻。身為消費者，您認為我們能做些什麼？
