在传统农产品检测环节中，人工取样效率低、天气干扰大、样本易污染等问题长期制约着大型批发市场的运营效能。
以南京众彩市场为例，日均需完成数千批次农产品安全检测，但人工转运存在时间延迟、温控不稳定等痛点，尤其在雨雪天气或人流高峰时段，检测时效性难以保障。
针对这一行业共性难题，南京众彩检验检测有限公司与供应链管理团队展开技术攻关。
通过实地测绘市场内12公里主干道、37个重点采样点位，研发团队开发出适配复杂场景的无人驾驶解决方案。
该系统的核心优势体现在三方面：首先，搭载多传感器融合技术的L4级自动驾驶平台，可实时识别行人、叉车等动态障碍物，在日均5万车流的高密度环境中实现厘米级定位；其次，配备-18℃至4℃可调冷链舱，确保样品运输全程符合GB/T 27307食品安全标准；再者，智能调度系统能根据检测紧急程度自动规划最优路径，较传统人工转运效率提升3倍。
这一创新模式已产生显著经济效益与社会效益。
运营数据显示，无人车单次转运耗时较人工缩短67%，年均可减少因样本变质导致的复检成本约120万元。
更关键的是，检测数据上传时间从原来的平均4小时压缩至90分钟，为市场监管部门的风险预警提供了更及时的数据支撑。
中国物流与采购联合会专家指出，该案例首次验证了自动驾驶技术在农产品流通全链条的应用可行性，对行业智慧化转型具有示范意义。
目前，南京众彩正联合南京交通集团、上汽大通等企业构建更完整的智慧物流生态。
规划中的"空地协同"系统将整合无人机快速巡检、无人车地面运输、智能分拣机器人等模块，未来两年内实现市场80%物流环节的自动化覆盖。
值得注意的是，该模式已列入江苏省农产品冷链物流标准化试点项目，其技术标准有望在长三角地区推广。
从快检样品转运的无人化探索出发，南京众彩的实践折射出传统农产品市场在数字化、智能化转型中的现实路径：以食品安全为牵引，以流程再造为抓手，用可复制、可运营的场景改造提升治理效能。
把“跑得快”与“管得住”统一起来，既是对当下高频流通需求的回应，也为建设更安全、更高效、更有韧性的现代农产品供应体系提供了值得关注的样本。