看圖學習丨抓生態文明建設 總書記要求正確處理這對關係
2025-12-08 22:13 4,281次浏览瑞幸再次「爆了」。8月7日立秋這一天，在外賣大戰疊加「秋天第一杯奶茶」的營銷節點，瑞幸咖啡交出了銷售超過2000萬杯的爆單成績，是目前已公布戰績的現制茶飲品牌中的第一名，就此，瑞幸專門發布公告「感謝所有夥伴」。 據悉，8月7日瑞幸「秋一杯」當天銷量最高的門店是上海陸家嘴正大廣場1F店，單日杯量高達2691杯！而當天銷量TOP5城市是上海、深圳、北京、廣州、杭州。 外賣平臺的促銷大戰本質是「資源爭奪戰」，而「秋天第一杯奶茶」作為流量高地，進一步放大了品牌實力的差距。頭部品牌(如瑞幸、霸王茶姬等)如能與平臺深度綁定，可以拿到更大力度的補貼資源。 根據公開信息，餓了麼與淘寶在杭州邀請了頭部茶飲品牌，協調提前備貨和運力支持，應對爆單後配送延遲的問題。美團則與多家茶飲品牌推進「新品首發」合作，包括星巴克、瑞幸咖啡、蜜雪冰城、庫迪咖啡、茶百道、滬上阿姨等茶飲品牌，通過新品首發強化與品牌商的關係。 有咖啡專家分析稱，外賣平臺的促銷大戰既是「秋天第一杯奶茶」情感溢價的放大器，也考驗品牌在平臺規則中平衡數位化管理和供應鏈的能力。瑞幸的供應鏈體系(原料採購、門店備貨、中央工廠生產)和數位化管理體系恰恰具備「瞬時擴容」能力，在外賣大戰中，其供應鏈韌性功不可沒。 瑞幸能夠在立秋節點實現單日2000萬杯的爆單規模，其背後的數位化管理體系是核心支撐。這套體系覆蓋了「需求預測-供應鏈響應-門店履約-用戶服務」全鏈路的動態協同系統，通過數據驅動決策，將爆單壓力轉化為可控的運營效率。 此外，在原料端，瑞幸深入廣西橫州共建茉莉花基地，採用優質茉莉花茶用於輕乳茶系列產品製作，讓產品自帶 "優質原產地" 背書。今年3月，瑞幸又「包下」印尼邦蓋群島作為專屬生椰島，未來5年聯合合作夥伴計劃採購約100萬噸椰子原料，保障現象級大單品生椰拿鐵的原料供應。近期投建的廈門超級工廠更是行業標杆，這座計劃年烘焙產能5.5萬噸的工廠，將與崑山、屏南、青島基地構成年產能15.5萬噸的中國最大咖啡烘焙網絡，進一步強化瑞幸供應鏈自主掌控能力。 根據最新財報，在2025年第二季度，瑞幸咖啡實現總淨收入123.59億元(17.23億美元)，同比增長47.1%；營業利潤同比增長高達61.8%至17億元，營業利潤率進一步提升至13.8%。二季度新增交易客戶數超2870萬，月均交易客戶數同比增長32%，達到近9170萬，再創歷史新高。截止到第二季度末，瑞幸累計交易客戶數突破3.8億。
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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