神舟二十號航天員乘組將於近日擇機實施第三次出艙活動
2026-01-25 13:50 5,492次浏览作者：李璐（中國宏觀經濟研究院社會發展研究所社會治理室主任、研究員），李琦（中國宏觀經濟研究院社會發展研究所副研究員）健康消費是居民為滿足多樣化高品質健康需求所進行的各類產品和服務的消費，涉及全產業鏈條、全生命周期、全齡段人群，是增進民生福祉與推動經濟增長的重要引擎。近年來，在健康觀念升級、人口結構變動、多元業態融合、科技創新賦能、政策環境加力等機遇條件下，健康消費呈現出市場規模加速攀升、質量效益持續升級的新特點。健康觀念增強疊加消費升級，推高健康消費新能級隨著健康中國戰略深入實施，我國人均預期壽命不斷延長，居民健康素養水平持續提升。中國居民健康素養監測結果顯示，2012年至2024年，居民健康素養水平由8.8%顯著提高到31.9%，居民對健康的需求正由被動的看病就醫向健康促進、預防保健、康復護理等多元化主動健康轉變。與此同時，我國正處於人均GDP在1—2萬美元之間、消費結構升級的關鍵階段，居民消費能力和潛力不斷提高。2020年至2024年，居民人均可支配收入年均增長5.5%，超過GDP平均增速（5.3%）；居民人均消費年均增長5.4%，消費結構呈現出服務消費穩步增長，商品消費智能化、綠色化等升級態勢。健康消費融服務與商品、傳統與新型、智能與綠色於一身，增速快、潛力大。國家統計局數據顯示，2013年至2024年，我國居民人均醫療保健消費支出從912元增至2547元，年均增速達9.8%，增速明顯快於其他7大支出品類。以此計算，2024年全國居民醫療保健消費總額近3.6萬億元，其中健康管理、保健養生、康復護理等主動健康細分領域展現出巨大發展潛力。人口轉型推動銀髮經濟發展，催生健康消費新藍海2024年末，我國60歲及以上人口首次突破3億人。我國人口老齡化形勢與經濟社會發展過程深度融合，銀髮消費正成為影響國內需求的重要因素。隨著身體機能下降，健康消費成為銀髮群體的剛需。不論是健康人群延緩衰老、增強體質的健身運動、保健預防、身心調理等主動健康消費，還是帶病或失能失智人群的醫療保健、康復護理等消費，都構成銀髮經濟發展的核心驅動力。銀髮人群健康消費的品質化、多元化、個性化、便利化偏好漸成氣候，孕育健康消費新藍海。國家稅務總局數據顯示，2025年上半年，適老類健身器材製造、康復輔具製造、營養保健食品製造銷售收入同比分別增長14.7%、12.1%、6.9%；助行助聽產品、老年營養和保健品、健康監測設備銷售收入同比分別增長32.2%、30.1%、7.5%。復旦大學老齡研究院預測，2035年，中國銀髮經濟規模將達到19.1萬億元，到2050年將增長至49.9萬億元。科技賦能聯動產業創新，打造健康消費新生態新一輪科技革命和產業變革加速演進，一批前沿數智技術與生物技術、材料技術、製造技術深度融合，深度賦能健康產業，牽引健康消費快速發展。近年來，以生物醫藥企業、網際網路平臺企業、科技企業為核心，包含保險公司、傳統製造業企業等多方經營主體加速布局健康科技賽道。在多層次資本平臺的助推下，健康科技產品不斷從生物技術、腦機接口、AI輔助診斷等技術產品的單點突破向智能康復、遠程診療等整體解決方案跨越。在健康科技製造業帶動下，智能化膳食、運動、心理、睡眠等調適與指導服務加速與產品融合發展，成為健康消費市場新熱點。在科技賦能下，健康消費在智慧診療、智能監測、智能生活等領域加快了升級換代。《中國網際網路發展狀況統計報告》顯示，近4000萬老年網民使用數字健康、智能健康設備App等服務。《2025中國家電健康趨勢白皮書》顯示，健康生活的消費意識不斷深入人心，83%的消費者願意為除菌冰箱、除甲醛空氣淨化器等智能健康家電買單。國家稅務總局數據顯示，2025年一季度，我國智能手環等健康監測設備銷售收入同比增長41.6%，帶動智能消費設備製造銷售收入同比增長26.4%。多元服務消費融合發展，拓展健康消費新空間隨著健康生活方式日漸流行、身心協同健康的理念漸入人心，從康養旅遊、運動健身到國潮養生、健康管家，不同年齡人群不斷賦予「健康+」新內涵，尤其是求新求變的年輕人成為連結傳統與潮流、引領跨界創新的橋梁，推動多元融合的健康消費呈現出蓬勃發展的態勢。「健康+」與各類服務業融合發展，演繹出一場「雙向奔赴」的消費升級「大戲」。2025年一季度，我國體育健康服務銷售收入同比增長12.3%，健康保險銷售收入同比增長5.5%，心理諮詢、健康諮詢業銷售收入同比分別增長20.7%、5.4%。比如，我國經常參加體育鍛鍊的人數超過5億人，隨著徒步、登山、騎行以及滑雪、衝浪、攀巖等戶外運動參與人數增加，戶外裝備市場規模2023年已達872億元，較2019年增長近30%。另外，國家衛生健康委將106種中藥材納入食藥目錄後，催生出旺盛的藥食同源賽道，年輕人成為養生茶飲、藥膳、健康零食等中醫養生市場的生力軍。支持政策密集出臺，營造消費市場新場景近年來，健康消費相關支持政策密集出臺。中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《提振消費專項行動方案》，明確提出「開展健康消費專項行動」。國務院《關於促進服務消費高質量發展的意見》提出培育壯大健康體檢、諮詢、管理等新型服務業態。商務部、國家衛生健康委等12部門《促進健康消費專項行動方案》提出了針對重點領域、典型區域、關鍵群體的創新政策舉措，在培育健康消費理念、完善消費基礎設施、營造消費場景等方面發揮了重要作用。政策支持是健康消費市場潛力持續釋放的能量站，政策與市場「雙輪驅動」是實現健康擴內需的強大引擎。對消費者來說，面向智能手錶、運動手環、血壓血糖儀等健康設備以及居家適老化改造等補貼政策，充分放大了消費需求。對企業來說，對中藥材種植加工、醫藥研發製造等行業實施稅費減免和研發費用加計扣除等政策優惠，持續壯大市場供給。從投資角度看，通過完善體育公園、社區運動健身中心等基礎設施，營造文旅康養等融合業態，不斷優化消費場景。從行業發展看，政策持續強化相關行業標準規範的搭建和監管制度的完善，為健康消費持續保駕護航。持續釋放健康消費潛力是利國利民的大好事。下一步，宜抓住當前健康消費快速發展的勢頭，落實好中央擴內需政策要求，發揮好健康消費貼近生活、高頻次、多場景等特點，進一步將健康消費打造為滿足人民美好生活需要、提升人口綜合紅利以及惠民生、促消費和穩預期的強大支撐。
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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