基于人工智能的地理标志产品质量保证体系建构

一

问题的提出：如何保证地理标志产品的质量

地理标志作为重要的知识产权，其保护与实践目前已在农产品、手工艺品等领域取得显著成效。但是随着生产工艺、加工模式的不断更迭，地理标志产品的质量保证问题日益凸显，各类欺诈乱象频发，不仅损害了消费者权益、破坏生产者的公平竞争秩序，更导致地理标志产品的品牌价值受到影响。根据《地理标志产品保护办法》（下称《办法》）第三条的规定，地理标志产品须具备真实性、地域性、特异性和关联性。牛津大学教授德夫 · 甘杰（Dev Gangjee）指出，地理标志产品保护法律制度可以保证（guarantee）产品的质量，其底层逻辑是因为地理标志确保了两个核心要素，即“原产地”（provenance/origin）和“质量 / 品质”（quality）。[1]

近日，广西某地因陈皮造假事件登上热搜，导致消费者对地理标志产品新会陈皮的真实性产生怀疑。根据江门市地方标准DB4407/T 69―2021《地理标志产品 新会柑》、DB4407/T 70―2021《地理标志产品新会陈皮》的规定，“在地理标志产品保护范围内栽培的茶枝柑（新会柑）的果皮经晒干或烘干，并在保护区域范围内贮存陈化三年以上”称为新会陈皮。也即，正宗的新会陈皮，有三大验证标准：“新会柑”“新会陈”“陈三年”。《办法》要求地理标志产品所在地人民政府统筹规划并推进标准体系、检测体系和质量保证体系等保护体系建设工作。新会陈皮从生产到加工、供应到溯源，都严格遵循地方标准，并通过二维码溯源技术实现全链条质量管控，以保障产品品质与真实性。新会陈皮此举为地理标志产品质量保证提供了可供参考的实践案例，但其采用二维码进行溯源的传统技术手段存在缺陷，无法应对频发的原材料溯源问题和年份欺诈行为。事实上，原材料是否为新会柑，以及是否在新会晒（烘）干并储存陈化，很难通过肉眼（感官）分辨，甚至也难以通过检测技术（理化）判断。这时，采用智能化的追溯和检测技术就十分必要。

人工智能技术有望简化合规流程，提供复杂供应链中的产品严格追溯性保障，并打击试图利用地理标志价值的欺诈行为[2]。在实际运用过程中，人工智能技术的使用必须合规。如何将人工智能技术合法合规地运用到地理标志产品质量监管过程中，是亟待解决的重要问题。为此，必须制定相关法律法规，为技术落地提供保障，从而有效保障地理标志产品的质量。

二

人工智能在地理标志产品质量保证体系中的应用

人工智能很难被准确定义[3]。但在技术不断发展的今天，凭借数据处理、智能分析的核心优势，加上大数据、机器学习、物联网等技术的配合使用，人工智能已逐步应用到地理标志产品质量保证的流程中，有效解决了传统质量管控中依赖人工经验、效率低等问题。

在原产地的溯源保证方面，对地理标志产地的真实性进行监控，可以采用元素分析结合机器学习算法的技术路径实现精准的产地鉴别。例如，借助特征选择算法与机器学习模型构建鉴别体系，通过对铝、硼、铷、钠四种元素进行分析，实现大米产地分类100%准确率[4]。这一研究成果为地理标志产品的产地溯源提供了可靠的技术方法支撑。

在检测环节，机器学习结合微生物群数据分析，不仅可准确鉴别地理标志产品的产地[5]，还能保证检测过程的透明度，增强监管部门和消费者的信任度。该技术路径可有效应用于我国地理标志产品的产地真伪检测，对打击假冒伪劣行为具有重要作用。例如，武夷岩茶已采用融合整体与局部信息的卷积神经网络模型进行鲜叶分类，在包含9个品种、7330张图像的数据集上，分类准确率达96.68% ；同时，通过卫星定位与DNA识别技术搭建起完善的山场溯源体系，消费者扫描溯源码即可查看茶叶生长的微气候环境等关键信息[6]。

在品质保证方面，《办法》第十七条规定，“地理标志产品所在地人民政府规划并实施标准体系、检测体系和质量保证体系等保护体系建设”。在加工和检测环节，人工智能技术重点解决产品品质分级和真伪鉴别问题，通过人工智能视觉识别和智能分拣设备提升分级效率与精准度，避免人工分拣标准不一的问题。要保证地理标志产品的质量，人工智能技术就要在产品生产环节通过物联网设备实时收集农作物的生长环境数据，并结合大数据和机器学习进行分析。例如，新会陈皮通过整合物联网、区块链技术建立溯源系统，将柑果种植地块、加工企业、生产日期等信息录入系统，生成溯源二维码，实现从柑树到陈皮的全程可查，落实了地理标志产品全链条质量管控的要求。另如，安溪铁观音通过卫星遥感结合人工智能技术，提取茶园海拔、土壤墒情等40余项指标，形成可追溯的数字身份证，保障茶叶品质符合地理标志产品保护要求[7]。 

人工智能技术与DNA溯源技术的协同保证是现今流行的质量保证方式。DNA溯源技术在地理标志产品保护中能够精准识别并追溯产品的来源、品种及生产过程，从而保证产品的真实性和独特性。

随着科技的发展，目前区块链和DNA溯源技术已经开始广泛运用于质量保证中。区块链技术以其去中心化、不可篡改的分布式账本特性，为农业品牌的溯源体系提供了前所未有的透明度与可信度，重塑了品牌质量管理与市场信任机制，有力推动了品牌竞争力的提升[8]。DNA溯源技术因其稳定性、高分辨率、可重复性、速度、低成本、自动化和规模化而受到青睐[9]，成为最具应用价值的快速溯源技术。但是这些技术在运用过程中，仍需健全的法律为其合规实施提供保障。

三

人工智能技术在地理标志质量保证应用中的法律风险和挑战

第一，地理标志人工智能技术的准确性和真实性风险。优质数据驱动的证据生成依赖海量高质量数据支撑。而人工智能系统所训练的数据本身会随时间的推移发生显著且不可预测的变化，这将直接影响系统功能与可信度。人工智能技术虽然有长足发展，但应用于地理标志产地溯源和品质分级等领域的人工智能技术仍处于发展阶段，其模型性能表现出较强的数据依赖性。地理标志高质量训练数据还很有限，现有数据集的覆盖面有限，可能无法完全涵盖产区内复杂的自然变化与生产实践，导致模型存在学习不充分的问题。这种“数据饥饿”现象[10]，使得人工智能系统在面临边缘案例或新型侵权模式时，可能出现泛化能力不足、判断准确性下降或输出不稳定的情况。在法律实践中，这种技术上的不确定性直接转化为鉴定结论的可靠性风险，可能影响行政执法的公信力或司法裁判的准确性，并引发关于自动化决策错误的责任归属难题。

第二，地理标志数据权属争议。人工智能技术应用涉及大量的环境、种（养）植、生物特征数据，在产地溯源和品质分级中获得的数据权属存在分歧。特别是涉及地理标志国际贸易的时候还会产生加密算法冲突、数据跨境流动风险和数据主权博弈。数据治理的核心在于明确数据的权限归属及管控方式，通过制定数据相关决策来实现。著名的FAIR（findable, accessible, interoperable and reusable）原则是数据治理的典范，其核心目标是确保数据具备可发现性、可访问性、可互操作性和可复用性（FAIR）。[11]其中，可发现性包含元数据――即描述数据特征的描述性信息。数据及其元数据对人类和机器的可用性与可访问性至关重要，尤其涉及敏感数据时（如食品安全数据），需通过身份验证或授权机制加以保障。数据的控制者和数据处理者可能是不同的主体，获得的数据如何进行存储和利用，未来将成为新的法律问题。

第三，地理标志数据隐私风险。人工智能在农业食品领域的应用可能涉及多种风险，包括数据获取、访问、质量及可信度等方面的数据限制。溯源系统需要采集大量的数据，如生产记录、地理位置、农户信息，消费者在扫码验证产地时还会涉及个人信息保护问题。人工智能技术的实际应用中存在伦理困境和法律规制空白，[12]进一步制约了数据的可获取性与可复用性。

四

欧盟地理标志质量保证的智能化实践

欧盟经过多年实践积累，已经搭建起了技术与法律深度融合的成熟的制度体系，精准地回应了技术创新与合规治理的法律需求，为我国提供了极具价值的实践样本。

机器学习算法能识别与特定地理区域相关的模式和关联性。例如，意大利对奶酪受保护的原产地名称（PDO）样本微生物群落组成数据进行模型训练。借助先进的分类或聚类算法，这些模型可学会区分不同地理来源的微生物群落特征，并利用萨莱诺和卡塞塔地区莫扎里拉奶酪PDO样本的微生物群落数据，构建可解释的人工智能框架。[13]

欧盟打造了法律保障与技术赋能的协同治理模式，意大利特级初榨橄榄油（EVOO）的智能化监管就是最好的例子。该产业通过多元方差分析（MANOVA）和人工神经网络（ANN）两种人工智能技术，实现了全链条的品质保证。[14]一方面，依托欧盟共同农业政策（CAP）网络支持的GeOEVO App项目，整合橄榄油、果实及土壤的化学元素数据。该工具能根据地理来源对产品进行分类，可评估EVOO样本的产地，精准锁定产品产地。另一方面，通过近红外光谱仪收集产品成分信息，经过人工神经网络模型分析，对本土产品与外来产品的分类准确率高达94.6%，有力遏制了以次充好的欺诈行为，既守住了地理标志产品的地域独特属性，又大幅提升了质量保证的实际效果。

目前，DNA溯源技术已经在欧盟地理标志质量保证中广泛使用。比如在意大利帕尔玛火腿产业中，DNA溯源技术主要用于生猪品种认证和全链条追踪。通过建立意大利本土猪种的基因数据库，对每头生猪进行基因标记，确保原料来源符合地理标志条例要求。不仅如此，DNA溯源技术还能进行有效的市场监控，保障地理标志产品的质量控制和品牌保护。

这些技术实践能顺利落地，离不开欧盟完备的法律保障体系作为支撑。欧盟《人工智能法案》采用风险分级的监管方式，第5条规定，禁止特定人工智能应用行为，主要涉及生物识别、人格分析、情绪推断等伦理问题；在第6条“高风险人工智能系统”类中将相关系统划定为高风险领域，要求相关主体需依法履行风险评估、留存技术文件、开展上市后监测等合规义务，对高风险系统采取全生命周期监管，要求从开发前的风险管理、投放前的符合性评估，到投放后的持续监测，形成完整监管链条。欧盟《人工智能法案》对高风险人工智能系统提出严格的质量要求，强调数据需具备高质量、准确性和相关性，且需严格遵循数据保护规则。欧盟《人工智能法案》首创“应用领域+技术特征+社会影响”三维评估模型，建立动态化风险分级监管框架[15]，并根据技术迭代速度建立季度更新机制。这一风险分级思路对地理标志产品领域极具参考价值。[16]

此外，欧盟地理标志条例为技术识别出的造假行为提供执法依据。《2024年4月11日欧洲议会与理事会关于葡萄酒、烈酒及农产品的地理标志以及传统特色产品和农产品可选质量术语的2024/1143号条例，修订第1308/2013号、第2019/787号和第2019/1753号条例，并废除第1151/2012号条例》[ 下称《（EU）2024/1143号条例》][17] 和《2023年10月18日欧洲议会和理事会关于手工艺和工业产品地理标志保护的2023/2411号条例，以及修订欧盟2017/1001号和2019/1753号条例》[ 下称《（EU）2023/2411号条例》][18]分别针对农产品和手工艺品，进行了质量保证和网络侵权防范的相关规定。

《（EU）2024/1143号条例》序言（16）和第3条“ 数据保护”、《（EU）2023/2411号条例》序言（10）和第5条“数据保护”分别规定，数据主体可通过向欧盟委员会提交意见、提出疑问或投诉，就个人数据的收集与使用行使相关权利。需要特别说明的是，欧盟委员会在个人数据处理程序中，被视为数据控制者 (data controller)。在维护和更新欧盟地理标志注册登记册时，欧盟知识产权局（EUIPO）应作为数据处理者（data processor），不得擅自改变个人数据处理的目的和核心要素。

五

基于人工智能的质量保证体系建构路径

（一）体系框架的优化完善

构建适配人工智能的地理标志产品质量保证体系，需立足技术应用实际与产业发展诉求，同时吸纳国际成熟立法的有益经验。地理标志产品的人工智能质量保证，可依据“是否影响产品真实性、是否关联消费者权益”划定风险等级。例如，用于产地精准鉴别的人工智能系统可归为“高风险”，需设定严格的技术标准；而用于初级分拣的人工智能系统可归为“有限风险”，侧重透明度管理。

针对人工智能在质量检测与溯源场景中的具体应用，法律应明确技术实施的核心准则。这类技术实践需要法律进一步界定质量检测的精度标准与溯源数据的采集规范。通过学习借鉴欧盟的立法，我国法律可明确地理标志产品溯源数据需确保真实完整，避免因数据问题导致产地误判或品质误分级。法律设计还应兼顾不同规模生产主体的实际情况，为中小型生产者引入智能质量控制与溯源系统提供灵活的合规路径，在保障技术应用效果的同时，为产业创新预留充足空间。

（二）实施机制的强化构建

现有的全产业链可视化大数据平台，溯源系统通过“一品一码”建立电子身份证。所以，在法律实施中可要求这类人工智能系统在开发前提交风险评估报告，投放市场前要通过第三方机构的符合性检测，投放后需定期向监管部门提交运行监测报告，确保技术持续符合产品保护要求。

在执法层面，需要推动监管部门提升智能技术应用能力。在多元共治框架下，人工智能、区块链等技术正成为平衡治理效率与公平的关键支柱。[19]监管部门可通过对接相应产品的人工智能监测平台、溯源系统，实时核查产品质量检测数据与溯源信息的一致性。同时，建立跨区域数据共享机制，让不同地区监管部门能够同步获取地理标志产品的智能监测数据，实现从产地到销售终端的全供应链监管，保障质量标准在流通环节的统一执行。

六

结语

地理标志产品质量保证，不仅要依靠人工智能技术，更要有法律制度保障其实施。无论是新会陈皮的原产地和品质溯源，还是武夷岩茶的山场溯源，都是人工智能技术在地理标志产品质量控制中迈出的一大步。未来，随着人工智能技术的不断进步，地理标志产品质量保证体系将朝着更智能、更精准、更透明的方向发展。法律制度要顺应其发展，及时回应技术创新带来的问题，并作出适当的改变。只有技术和法律协同作用，才能发挥人工智能在该领域更大的潜力，才能彻底遏制欺诈假冒行为，才能为地理标志产品的质量保驾护航，为地方经济发展与文化传承注入持久动力。

参考文献

[1] Dev S. Gangjee.Proving Provenance? Geographical Indications Certification and its Ambiguities[J].World Development,2017,98:12-24.

[2] Federico Domenico and Enrico De Silvo. Brief Notes on the European GI Law:Among Sustainability Implications and AI Appications[J]. International Journal of Management, Knowledge and Learning, 2024, 13:105-111.

[3] 郝春亮,张妍婷,许晓耕等.标准化视角下的人工智能定义及现实意义[J]. 信息技术与标准化, 2025, 12(6):100–107.

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