撬動100倍！消費貸領域「國補」來了
2026-02-11 06:00 4,352次浏览商場裡，年輕人圍在潮玩櫃檯前挑選盲盒；寫字樓旁的療愈館內，上班族正體驗著芳香SPA；社交平臺上，玩家們分享著金屬玩具的改裝心得。這些看似分散的消費現象，實則指向同一個趨勢——情緒消費正在成為市場增長的新引擎。據《經濟日報》報導：從泡泡瑪特的潮玩熱銷，到老鋪黃金的文化賦能，再到療愈服務的興起，情緒價值正從消費市場的邊緣走向核心。 情緒消費的崛起絕非偶然，而是社會經濟發展到特定階段的必然產物。回顧歷史，上世紀的家庭「四大件」主要滿足人們的基本生活需求，而今天的潮玩、療愈服務則直指現代人的精神訴求。淘寶平臺「娃圈」商品成交同比增長超50%的數據，療愈服務搜索量激增428%的現象，都在訴說著同一個故事：當代消費者正在通過購買行為來應對孤獨感、壓力和焦慮等情緒問題。年輕人購買棉花娃娃，除了被其可愛造型吸引，更看重它提供的情感陪伴功能。這種消費行為的轉變，清晰地標誌著我們的社會正在經歷從「物質滿足」向「精神滿足」的重要升級。 情緒消費帶來的不僅是市場規模的擴大，更催生了全方位的產業創新。泡泡瑪特海外收益激增475%的亮眼表現，老鋪黃金成功將傳統文化與現代設計相融合的案例，以及EDC玩具巧妙融入國風元素的嘗試，都充分證明情緒消費正在推動產品設計走向文化回歸與技術迭代的雙重變革。現代商家已經超越簡單的商品售賣，轉而構建完整的情感生態系統——從為玩偶配套設計的娃衣、展示盒到安全座椅，從療愈SPA延伸出的冥想課程到配套產品，產業鏈的持續延伸使得情緒價值轉化為可量化、可複製的商業模型。這種創新不僅極大豐富了市場供給，也為傳統文化找到了與現代生活接軌的表達方式。 然而，情緒消費的快速發展也暴露出一系列問題。電商平臺上，各類主打情緒價值的商品琳琅滿目，價格跨度從幾元到數萬元不等。線下情緒服務項目銷量亮眼，但個人信息洩露、從業人員專業素質參差不齊、價格不透明、虛假宣傳誘導消費等亂象時有發生。例如，部分「療愈服務」誇大療效，宣稱「一次冥想治癒抑鬱症」。更值得警惕的是，盲盒的成癮機制設計、療愈服務的虛假承諾等現象，不僅直接損害消費者權益，擾亂了市場秩序，從長遠來看也會削弱市場的健康發展潛力。這些都提示我們，情緒消費在快速發展的同時，也需要建立相應的規範體系。 要確保情緒消費持續發揮積極作用，需要多方共同努力。首先，行業內部應儘快建立科學分類標準與效果評估體系，嚴格區分娛樂性產品與醫療性服務，杜絕任何形式的虛假宣傳。其次，電商平臺需要加強數據監管，優化算法推薦機制，避免過度放大消費者的衝動購買傾向。最後，消費者自身也需保持理性認知，明確情緒消費只是調節生活的一種方式。 面向未來真正的挑戰在於：如何讓情緒消費在規範發展中持續釋放「悅己能量」，避免淪為資本逐利的新工具。這需要商家堅守產品初心、平臺履行監管責任、監管部門完善制度保障、消費者保持理性判斷。只有當消費既能滿足物質需求，又能滋養心靈，社會才能實現真正意義上的高質量發展。這種平衡與和諧，正是情緒消費可持續發展的關鍵所在。(皖中客)
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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