80年前今天日本宣布投降
2025-11-10 01:22 2,145次浏览全省推行無堂食外賣聚集區組團式管理模式 無堂食外賣髒亂差？浙江有新解法 「點外賣優先選有堂食的商戶，沒堂食的髒亂差。」這句在消費者中廣為流傳的「經驗」，反映了無堂食外賣的現實問題。 為節省成本，無堂食外賣大多只有一個廚房檔口，經營場所隱蔽，缺乏顧客監督，易形成監管盲區，存在食品安全隱患。 據不完全統計，浙江省目前無堂食聚集區內有3000多家無堂食外賣檔口。面對這一新興業態的監管挑戰，今年7月，浙江首創的《無堂食外賣聚集區管理規範》團體標準正式實施，融合「政府引導+專業運營+平臺助力+商戶自治」，在全省推行無堂食外賣聚集區組團式管理模式，為行業規範發展提供了新思路。 農貿市場轉型「無堂食外賣聚集區」 走進杭州新天地農貿市場2樓的無堂食外賣聚集區，21家商戶門前亮證亮照，內部設施乾乾淨淨。各商戶的出餐口設計為上下兩層，外賣騎手可以直接在取餐口取餐，整個流程井然有序。 「這裡屬於傳統農貿市場轉型升級的無堂食外賣聚集區。」杭州市拱墅區市場監督管理局東新市場監督管理所所長朱浩回憶，2023年，市場2樓只有寥寥幾個賣菜攤位，1樓則全是無堂食的外賣商戶。當時農貿市場的管理方只負責蔬菜攤位，卻不管理外賣商戶，外賣商戶環境髒亂差問題尤為突出。 對於外賣商戶而言，後廚衛生是重中之重。「但一些商戶生意好的時候沒空搞衛生，生意差的時候又沒心情搞衛生。」朱浩介紹道，為改變這一情況，2024年11月，市場2樓進行拆除改造，按食品加工的要求重新鋪設煙道、水電和下水，將菜攤調整到1樓，外賣搬到2樓，並在2樓專門開設小哥驛站，供外賣騎手休息、充電、淋浴等。 為有效改善市場環境，市場還將容易髒亂的物資集中起來。聚集區配套2個共享倉庫，存放預包裝食材，還配備1間共享粗加工間，商戶可以在智能水錶上插卡計量，殺魚洗菜。 「商戶們囤放材料原本需要佔用不少檔口面積，租金成本也隨之增加。共享倉庫的設立正好給檔口『減負』，讓他們能把更多精力放在經營上。」朱浩表示，從去年9月至今，當地街道的3個無堂食外賣聚集區沒有發生過一起顧客投訴，外賣訂單的平均響應時間也比其他區域快3分鐘。 規範化管理延長商戶生存周期 然而，要把零散的無堂食外賣集中起來管理，並非易事。浙江隨即引入第三方專業管理，由具備資質的機構承擔起聚集區的日常運營規範、衛生巡查、商戶協調等工作。位於拱墅區萍水街太合商業中心地下1樓的閃電廚房美食城，由餐飲管理公司建成並負責管理運營，入駐商戶也以知名連鎖品牌為主，已逐漸形成品牌餐飲外賣「衛星店」聚集區。 「以前我們更像『二房東』，只負責收房租。現在變成管理者，日常工作也大不相同，增加了巡查、消殺、消防安全檢查、食品安全培訓等內容。」閃電廚房甄選杭州區域負責人岑浩說道。 如今，閃電廚房美食城從多方面強化管理，線下建立了完善的食品追溯體系，主動收集商戶臺帳、督促做好進貨查驗，線上平臺也同步開通了「外賣在線」功能，消費者可以在後臺實時查看後廚情況。 「職責雖然多了，工作反倒輕鬆不少。」太合閃電廚房店長王婕深有感觸，「每周五我們都會下發培訓文件，普及相關知識。以前大家沒這個意識，現在通過培訓都能自覺做到了。」 規範化管理也顯著延長了商戶的生存周期。「開一家堂食店的成本，或許可以開十幾家外賣店。」岑浩告訴記者，無堂食外賣試錯成本低，市面上通常3個月就換一批商戶。「一年下來，11個出租檔口中七八個品牌都沒變動。」 良好的市場環境下，不僅有小商戶轉型做外賣，連鎖餐飲品牌為專注外賣業務也在設立輕量化門店。「我們希望借其成熟管理模式帶動其他商戶，並吸引更多優質商家入駐。」岑浩說。 讓監管透明化 「目前，無堂食外賣聚集區主要有改造提升型、品牌聚集型和新建示範型三種模式。其管理的核心都在於創新的『組團式』管理模式。」浙江省市場監督管理局餐飲處副處長邵慧群表示，打造「六統一」無堂食外賣聚集區，即統一檔口單獨辦證、統一設有管理人員、統一公示商家信息、統一檔口功能布局、統一公開後廚環境、統一設置小哥驛站。 浙江還引導外賣平臺主動參與無堂食外賣聚集區的建設和管理工作，通過提供政策支持、紅包補貼和流量傾斜等幫扶舉措，引導分散商戶向合規聚集區遷移，形成規模化組團管理效應。 同時，指導平臺方、外賣聚集區管理方及商戶、通信運營商等共同成立網絡餐飲自治聯盟，統一制定食品安全管理規範，建立自查和互查機制，互相借鑑經驗成果，形成「食安引領、服務融合、互促共贏」發展新格局。 據統計，浙江省共排摸出無堂食外賣聚集區161個，涉及無堂食外賣商家3040家。目前，已完成14個無堂食外賣聚集區規範化治理。預計年底前，浙江將通過「組團式」管理模式，規範一批、改造一批、淘汰一批，實現無堂食外賣聚集區的全面提升。 本報記者 鄒倜然《工人日報》(2025年08月05日 01版)
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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