广东河源烟草：以“人工智能+”重塑食堂食材验收“最后一公里”

  在数字化转型浪潮奔涌向前的今天，广东省河源市烟草专卖局（公司）将目光投向后勤管理的“细微之处”，用一项看似小巧却蕴含前沿技术的创新成果，生动诠释了“人工智能+”如何赋能传统业务、提升治理效能。

  近日，由该局“绿谷QC小组”自主研制的新型食堂食材智能验收装置成功投入试运行，以其“放置即识别、识别即核验、核验即存证”的全新流程，彻底改变了传统依赖人工的食材验收模式，为基层治理的数字化转型写下了鲜活注脚。

  痛点倒逼：当传统验收遭遇效率与廉洁双重考验

  食堂食材验收，看似日常小事，却是后勤管理中不容忽视的关键环节。长期以来，河源市局（公司）食堂依赖两名兼职人员全人工操作，从核对种类、搬运称重到手工记录，不仅效率低、投入大，更因缺乏有效的数字化留痕，导致追溯困难，成为后勤管理数字化转型的“最后一公里”短板。

  面对这一问题，小组没有选择采购市面上的现成产品。他们对基于传统计算机视觉（CV）技术的智能秤进行调研后发现，这类产品普遍存在“认不准、认不全、业务不闭环”的缺陷：识别对象仅限于蔬果，对形状多变的生鲜肉类束手无策；操作上仍需人工二次确认；且仅能完成称重计费，无法与食堂订单逐一核销，本质上并未解放人力。

  技术破局：引入视觉语言模型（VLM）让机器“看懂”食材

  既然传统技术路径走不通，就必须敢于打破常规。小组将目光投向了人工智能领域的前沿技术——视觉语言模型（VLM）。这项能同时理解图像和文字、具备强大逻辑推理能力的新一代多模态AI，成为破局的关键。

  小组立足“小、实、活、新”原则，将VLM的“看懂”能力与高精度工业传感技术深度融合，自主研制出集硬件集成、AI柔性识别、自动核验于一体的智能验收装置。该装置采用“全景+细节”双摄协同采集单元：顶部定焦摄像头记录物品全貌，侧面自动对焦摄像头精准捕捉标签细节。搭载VLM核心识别引擎后，系统不仅能识别“这是什么菜”，更能结合导入的采购订单进行语义比对，判断“这是不是订单上指定的那个规格”。

  在模拟实验中，VLM对食堂常见的肉类、蔬菜、干货等20种难辨食材的识别准确率达到100%，单个品类推理耗时在2秒以内，从技术上攻克了传统CV的识别瓶颈。

  流程重塑：从“人盯着单子”到“清单驱动”的自动闭环

  装置最核心的变革在于业务流程的再造。借鉴快递驿站“放置即出库”的自动化理念，小组设计了“清单驱动”的强制闭环核验流程。验收人员只需将食材放置在装置上，系统便自动完成重量读取、图像采集、VLM识别、订单匹配、误差判断，直至生成带有电子签章的验收报告，全过程无需人工干预屏幕或核对单据。

  （食材实时采集画面）

  （VLM推理结果展示界面）

  “以前两个人忙得团团转，还要担心记错账。现在配送员自己操作，我只需要在最后看一下报告。”食堂验收员感慨道。在为期三个月的试运行中，装置累计验收66批次，验收效率较活动前提升近5倍。

  价值延伸：小装置背后的廉洁防线与推广潜力

  这套装置，不仅节省了人力成本投入，更构筑了一道技术的廉洁防线。验收过程中的称重数据、原始图像、订单匹配结果全部自动存证、防篡改，从源头上杜绝了人为作弊和事后扯皮的可能。这项成果虽然诞生于食堂，但其技术逻辑和业务闭环设计具有很高的普适性。目前，该装置已引起系统内及地方单位的关注。2026年2月，在下属县局（分公司）的跨区域测试中，装置面对不同食堂的食材品类，同样表现出优异的识别精度。

  从一个小小的食堂验收场景切入，河源烟草以“人工智能+后勤”的创新实践，探索出一条业务数智化的实现路径。这不仅是对国家层面将“人工智能+”作为发展新质生产力重要抓手的积极响应，更是国有企业以数字化手段服务社会治理、助力降本增效和风险防控的责任担当。未来，河源烟草将继续深耕“人工智能+”应用场景，让更多“从0到1”的创新成果，在基层治理的沃土上开花结果。