本文提出面向消费者与零售的人工智能选榴莲方法，通过手机或便携设备采集视觉、声学、气味与近红外等多模态特征，并以模型融合输出成熟度与风味判断及风险提示。核心做法是拍照分析壳色与尖刺、轻敲录音识别空腔共振、电子鼻检测挥发物、近红外估计糖度，再综合评分给出“可即食/需后熟/过熟风险”的建议。在设备与场景上，消费者采用“手机+轻量模型”，门店与仓内可用多传感器与边缘计算实现规模化分级；多模态可把准确率提升至90%+，且具可解释性。文章强调数据标注与合规治理的重要性，并预测多传感集成与跨域自适应将使AI选榴莲成为零售与日常选购的常态。