清華跳高冠軍邵雨琪因高顏值出圈
2025-11-02 14:30 9,962次浏览22歲女孩被誘導抗衰變「幼態臉」 記者調查部分醫美機構炮製「幼態審美」陷阱 22歲的張婷(化名)站在醫療美容機構諮詢室的門口，短短十米的距離，她卻感覺「像是走過了一個世紀」。她踏進這裡的本意只是想做個基礎護膚，卻被引導進了面診室。諮詢師對著她年輕的臉龐，竟給出了「皮膚松需要抗衰」「鼻翼寬要切除」的診斷，然後提出打造「幼態臉」的方案。 作為剛考上研究生的應屆畢業生，身高170釐米的她皮膚白皙透亮，眼神裡還帶著校園生活的神採奕奕。而走出門時，被判定為「不合格」的臉讓她心情沉重，「我才22歲啊」。直到親友點醒，她才恍然：「我好像被製造焦慮了。」 《法治日報》記者調查發現，隨著暑期來臨，不少年輕女性希望利用這段相對空閒的時間進行美容護理，提升個人形象。而在「幼態審美」風靡醫美市場的當下，部分醫美機構瞄準這一群體，他們鼓吹「衰老無關年齡」，以「打造幼態臉」為名，誘導消費者，背後隱藏的則是標準混亂的「診斷」和深埋的消費陷阱。 五家機構方案各異 「幼態臉」究竟是什麼？記者走訪多家醫美機構發現，它通常被描述為接近兒童特徵的臉型：圓潤、飽滿、無稜角。然而，如何「打造」它，往往全憑機構「一張嘴」。 記者以消費者身份暗訪了北京5家宣稱精於打造「幼態感」的醫美機構。令人啼笑皆非的是，這5家機構對記者同一張臉的「診斷」和改造方案竟然南轅北轍。 在第一家機構，諮詢師拿著工具在記者臉上比畫後，提出要「掃除疲憊感」：填淚溝、填充太陽穴、填鼻基底、打瘦臉針放鬆下頜線，最後還要豐個「嘟嘟唇」。「五官骨相沒問題，但精神狀態很重要，你現在看著像『睡不醒』，需要調整五官的比例。」諮詢師說。 到了第二家，重點變成了眼睛：填臥蠶、加寬雙眼皮、填眉弓和三角區，「眼睛是心靈的窗戶，得讓它更精神」。這家機構還拋出一堆新名詞：「撒嬌星星眼」「蝴蝶眼」「精靈耳」「嬰兒嘟嘟唇」，「這些部位的變美思路一致，比如眼睛無非就是用『童顏針』做收緊，或者用玻尿酸加膠原的方式作支撐」。 第三家機構更是發明了「幼態辨識度」的概念。儘管記者年齡不到30歲，還算年輕，卻被指「辨識度不夠」：唇不夠飽滿、鼻子不夠高、下巴不夠尖、眉弓平，導致「面部摺疊度不夠，五官不夠立體，沒有深邃感」。諮詢師甚至聲稱「90多歲都有做幼態臉的」。「年輕人是增加辨識度，年長者是抗衰。」見記者猶豫，對方立刻「關切」地問，「是不是總熬夜累呀？預算不足可以先做部分項目，有些項目今天注射完即刻就會有效果。」 第四家和第五家機構則各有側重：一家要縮鼻翼、延長下巴、豐唇，並以個別演員的「幼態臉」為例說明微翹嘴唇的重要性；另一家則要尖下巴、填太陽穴、墊高鼻子和眉弓，甚至拿出小狗圖片類比「頭包臉」的審美，暗示記者做完後「追求者會排長隊」。 話術精密風險輕描 記者在採訪中發現，支撐這些五花八門方案的，是一套精心設計的話術體系，核心直擊消費者軟肋——對衰老的焦慮和對即時變美的渴望。 記者以「幼態」為關鍵詞在某社交平臺上檢索，跳出大量相關帖子，有博主通過「骨相老化」和「飽滿幼態」的強烈反差營銷「幼態臉」，還有博主直接宣傳「童顏針」「少女線提升」等項目。 「人每一天都在衰老，明天又比今天老，如果不抗衰，那就會一直變老」「打造幼態臉之後，你找的男朋友肯定比現在好，追你的人數量肯定大幅增加」……這些說辭在記者走訪多家機構時被反覆提及，而對於可能存在的風險卻被隻言片語模糊帶過。 張婷就是被這樣一套組合拳精準誘導的。她向記者回憶，諮詢師先是拿著高倍放大鏡在她臉上仔細檢查，然後對著屏幕上的模擬圖，逐一「分析」她面部的「不足」：太陽穴不夠飽滿顯得「刻薄」、鼻基底輕微凹陷帶來「苦情感」。這些被刻意放大的「瑕疵」，與「幼態臉」的圓潤、飽滿、緊緻標準形成了鮮明對比。接著，諮詢師便拋出了那套「衰老無關年齡」「20歲就該開始抗衰」的理論，並描繪了打造「幼態臉」後「桃花運爆棚」的美好前景。 在這種氛圍下，原本只打算做基礎護膚的張婷，心理防線被一步步擊破，開始認真考慮對方推薦的注射填充方案。而當她詢問注射玻尿酸、肉毒素等項目的風險時，對方輕描淡寫道「風險很低啦」「我們是大醫院(微創科)，幾乎沒風險」「材料選對就沒問題」，甚至戲謔地說「如果有風險，那就是讓你變美的風險」。 要想打造一張「幼態臉」，價格並不便宜。 記者走訪發現，有些機構的報價動輒數萬元，高端材料或「套餐」可達十幾萬元。為了促成交易，銷售們使出渾身解數，營造稀缺感和緊迫感。 有銷售以自身「慘痛」經歷現身說法：用了特價產品下巴出問題，最後花萬元補打「童顏針」才解決，暗示「一分價錢一分貨」。有銷售利用促銷節點，「6支玻尿酸打包價12800元，限時！交500元定金就能鎖定，過半個月就恢復19800元了」，更多銷售則是以「長遠帳」說服消費者選擇高價材料，「預算高些，維持久，少修復，長遠看更划算」。 為何「幼態審美」能如此輕易地撬動消費，甚至製造焦慮？ 西南政法大學一位負責學生心理健康教育的老師分析道，容貌焦慮容易引發模仿衝動，人在焦慮時容易失去理性判斷，傾向於「隨大流」。網絡上精心修飾的「完美幼態圖」天然帶有引發焦慮的傾向。一些商家深諳當下社會人們追求「即時滿足」的心理，承諾快速變美變年輕，正是投其所好。而追求幼態外貌的深層心理，其實是渴望被喜歡、被接納的安全感，就像在社交平臺上精心修圖求贊一樣。 在北京某知名醫美機構長期擔任美容顧問的李女士坦言，「幼態臉」等概念本質是營銷工具。一些機構利用這些詞彙製造焦慮，讓顧客覺得自己不夠美，它巧妙地模糊了年齡界限，讓任何年齡段的消費者都能被納入「需要改善」的範疇。與此同時，這些機構對於「輕醫美」安全性的過度強調，也誤導了部分消費者。 「實際上，強行套用流行模板，尤其對骨骼定型的成年人進行過度填充，可能適得其反，導致『饅化臉』(面部過度填充症候群)，表情僵硬不自然。」李女士說。 系統化精細化治理 記者調查發現，圍繞「幼態審美」的營銷亂象只是醫美行業問題的冰山一角。虛假宣傳盛行、服務邊界模糊、消費者維權困難等問題相互交織。 記者在第三方投訴平臺檢索「幼態臉」等關鍵詞發現，相關投訴有500多條，投訴內容多為：所做項目涉嫌虛假宣傳，加量加價注射，誘導消費者購買項目，做完項目後面部不協調甚至毀容等。 上海市消保委曾發布通報稱，受理美容、醫美等相關投訴9000件，美容抗衰、輕醫美服務水平良莠不齊，消費者維權舉證難，主要問題包括機構誇大效果、以低價為噱頭吸引消費者，實際消費時卻以多重話術誘導加價下單；機構存在經營資質不全、資質缺乏、收費不透明、價格不對外公示等情況。 北京交通大學法學院副教授付新華指出，大量醫美廣告使用「打造幼態臉」「改善疲憊感」等模糊且無醫學依據的表述，用「無創」「零恢復期」等淡化風險，已涉嫌違反廣告法。更棘手的是社交平臺上的「種草筆記」「變美心得」等軟文，常無顯著廣告標識和風險提示，形成「內容即廣告」的灰色地帶，監管面臨取證難、定性難、處罰輕的困境。 「《醫療機構管理條例》、執業醫師法等已對醫療美容設置了『機構持證、人員持證』的雙重門檻，但現實中既存在非醫療機構超範圍經營，又存在無證人員違規手術的隱患。」付新華說，無論是受虛假宣傳誤導還是遭遇手術失敗，消費者都面臨「舉證難、認定難、追責難」的三重困境。一些醫美機構常利用厚厚的「知情同意書」規避責任，而參與營銷的博主、平臺等責任歸屬模糊，易致追責鏈條斷裂。 面對亂象，付新華建議，醫美行業治理亟須走向系統化與精細化： 嚴管廣告，清朗環境。明令禁止非醫學術語、情緒化話術和模糊效果承諾，嚴查風險提示缺失。壓實平臺責任，對社交平臺上的「軟廣」必須顯著標識，杜絕隱形營銷。 暢通維權，強化保障。司法實踐中應降低消費者對「廣告誤導—消費決策—實際損害」因果關係的舉證門檻，限制「知情同意書」被濫用於免責。將營銷鏈條上的機構、博主、MCN機構、平臺等均納入責任主體，探索「鏈條共責」。 協同監管，提升效能。清晰界定「輕醫美」項目屬性，嚴格核查機構資質與人員執業資格。建立市場監管、衛健、網信、消協等跨部門協同機制，加強信息互通，完善項目備案、事故報告和信用懲戒體系，建立統一可追溯的資料庫與高效投訴平臺。 稿件來源：法治日報法治經緯 本報見習記者 丁一 本報記者 趙麗 本報實習生 張茗
前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
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