寧夏出臺《全區養老服務資源優化布局實施方案》
2026-01-29 04:29 1,439次浏览服務業的消費熱潮，從立夏一路穿越至立秋。在多平臺良性競爭新格局下，多品類、多線城市、多層級品牌和商家再迎交易新高，騎手就業與收入持續雙增長。 淘寶閃購及餓了麼最新數據顯示，8月7日當天，有30多萬餐飲小店在淘寶閃購平臺上成交突破峰值，餓了麼騎手數量達到去年的3.5倍，平均收入是去年的1.4倍。 「今年外賣市場更大了，我們樂於擁抱這樣的變化」 「秋天第一杯奶茶」點燃了新一輪消費熱情。 令人意想不到的是，在淘寶閃購平臺上，檸檬水首次超過珍珠奶茶，位居人氣單品第一。多品類的全面爆發也讓商家收穫了可觀的新客，茶飲商家新客數量周環比增長達255%。 從城市消費數據來看，上海位列第一名，杭州緊隨其後，而成都超過北京、蘇州超過廣州，均躋身前十。 除了人們熟知的全國性連鎖品牌，一些中小型、區域性的茶飲品牌增勢喜人，帶動下沉市場整體增速顯著高於一二線城市。 在淘寶閃購平臺上，「秋奶」活動訂單增速前20強城市，三四線城市佔據18席，增速最高的5個城市分別是：承德、淮北、淮南、蕪湖、滁州；而全國銷量最高的10個單店，有4個來自浙江湖州、吉林通化、江西撫州和廣東揭陽。 幸運咖運營總監張雅銘表示，自淘寶閃購上線以來，幸運咖外賣訂單快速增長，收入和利潤穩步提升，尤其在下沉市場，7月訂單同比去年增長近9倍。 源自遼寧瀋陽的區域茶飲品牌700CC，立秋當天營收同比去年增長230%。品牌創始人王冠淮表示，今年淘寶閃購的加入，帶來生意的大幅增長，推動外賣市場規模增長的同時，改變用戶的消費習慣，幫助品牌緩解獲客難、新品推廣難等問題。 「今年外賣市場比往年更大了，我們樂於擁抱這樣的變化。」茶飲連鎖品牌檸季外賣負責人王羽曄介紹，今年立秋，檸季與淘寶閃購平臺密切合作，對產品口味、出餐標準等進行了全面升級，品牌最看重的各項指標都有顯著增長，例如復購人數同比增長近6倍，下單新客增長超11倍，老客留存與新客轉化均創新高，給品牌可持續經營注入了巨大信心。 30多萬家夫妻小店迎來成交破峰 茶飲訂單也帶動餐飲和非餐品類銷售提升，中小商家實現增收。 立秋當天，有超過30萬家餐飲夫妻老婆店在淘寶閃購迎來成交破峰，同時有8萬家非餐小店成交增速超過100%。 河南鄭州的王天浩和妻子原本都是室內裝修設計師，2021年轉行開咖啡奶茶店創業，一度陷入低潮，一天營業額不到百元。今年5月上線淘寶閃購後，小店扭虧為盈，訂單翻了10倍，月營收突破10萬元，入帳利潤也達數萬元。夫妻倆看到了希望，又新開了一家果茶店。 非餐商家的生意規模也不斷擴大。淘寶閃購7月整體數據顯示，月成交突破10萬元的非餐商家達1089個，月成交突破100萬元的非餐品牌商家達395個。 快消品牌蒙牛、伊利、農夫山泉，酒水品牌雪花啤酒、青島啤酒、優布勞精釀、魔女喝喝，超市便利店品牌全家、美宜佳，水果品牌百果園、鮮豐水果、切果NOW，休閒零食品牌趙一鳴、薛記炒貨、零食很忙、良品鋪子等都在淘寶閃購實現增單增收。 「切果NOW」入駐淘寶閃購後，日均單量從4萬單迅速提升至8.5萬單，峰值衝上單日15.7萬單。「增長遠超我們的預期。」切果NOW聯合創始人耿斌發現，大量電商新客湧入，尤其增加了男性、中老年用戶和此前從未點過果切的外賣餐飲用戶，拉動單日成交額實現45%-55%的增長，為品牌長期經營打下堅實的基礎。 騎手就業人數多了、收入漲了 新業態帶動新興市場擴大，穩就業、促增收的潛力還在持續釋放。 在餓了麼北京合生匯站點，僅在6月，就有5位騎手月收入超過3萬元，超過70%的騎手收入過萬。同時，站點還新招了50名騎手，為更多人提供了就業機會。「騎手們都很開心，每天都像過年一樣。我們也做好後勤保障，7、8月的收入只會越來越好。」合生匯站點齊站長說。 數據顯示，淘寶閃購上線以來，截至7月底，騎手月活數量整體增長181%，其中眾包騎手整體增長236%；同時，7月收入超過1萬元的騎手數量同比去年增長了184%。 立秋當天更加顯著。8月7日，餓了麼騎手整體數量達到去年的3.5倍，在直營城市，騎手平均收入達到去年的1.4倍。 淘寶閃購聯合餓了麼，通過加碼訂單獎勵、加大新人權益，提供天氣補貼與防暑保障，在惡劣天氣下進行超時免責、匹配靈活配送時間等多項舉措，以及智能裝備升級、實惠騎士餐、話費換電補貼、藍騎士親子暑期研學營等多方面關懷，全面改善騎手的工作和生活環境。 這個夏天，江蘇常州的餓了麼騎手李園園，帶著女兒一起去看了「蘇超」；福建廈門的騎手謝志宏，從業8年憑藉腦海中的「活地圖」和月均4000多單的業績，成為全國「跑單王」；山西平陸騎手王佳皓，高考後送外賣勤工儉學，收到了北大錄取通知書，也收到了平臺2萬元助學金。
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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