（活力中國調研行）霞浦，如何讓遊客感受「常來常新」
2026-03-07 12:04 7,281次浏览近期，市場監管總局在北京、上海、廣州、深圳等全國24個大中城市，對200餘家大眾關注度高、網絡點評活躍的網紅餐廳開展專項抽檢，涵蓋中餐、西餐、火鍋、燒烤等多種業態。抽檢結果顯示，網紅餐廳食品總體安全狀況穩定。 在當今這個信息化、網絡化飛速發展的時代，網紅餐廳如雨後春筍般湧現，成為餐飲界一道獨特的風景線。它們憑藉精美的裝修、獨特的菜品和巧妙的營銷手段，在社交媒體上迅速走紅，吸引了大量消費者前來打卡、就餐。然而，在生意興隆的背後，一些問題也逐漸浮出水面。對網紅餐廳進行抽查，成為讓流量轉化為「留量」的關鍵之舉。 網紅餐廳的興起，無疑是「網紅效應」在餐飲領域的生動體現。它們如同磁石一般，吸引著眾多食客的目光，為城市帶來了巨大的流量。以一些知名網紅餐廳為例，開業初期，門口常常大排長龍，人們為了品嘗那一口美食，不惜花費大量時間等待。這種火爆的場景，不僅為餐廳自身帶來了豐厚的收益，也帶動了周邊商業的發展，成為城市經濟新的增長點。 可是，流量如潮水，來得快，去得也快。部分網紅餐廳在經歷短暫的輝煌後，便迅速走向衰落。其根源在於，一些餐廳過於追求流量快速變現，反而忽視了產品品質和服務質量的提升，在享受流量紅利的同時變得「飄飄然」。一些媒體曝光的食品安全事件令人觸目驚心，涉事餐廳不僅嚴重損害了消費者的利益，也讓消費者對網紅餐廳產生了信任危機。還有一些餐廳，菜品價格過高，卻與品質不符，難以滿足消費者的期望，使得一些消費者在嘗鮮之後，便不再光顧。 面對這些問題，抽查網紅餐廳就顯得尤為必要。通過抽查，可以及時發現餐廳在食品安全、服務質量、價格等方面存在的問題，督促餐廳進行整改，保障消費者的合法權益。對於抽查中發現的問題餐廳，要依法進行嚴肅處理，絕不姑息。同時抽查結果要及時向社會公布，讓消費者了解到餐廳的真實情況，引導他們理性消費，而對於那些品質優良、服務周到的網紅餐廳，要給予肯定和宣傳，鼓勵更多的餐廳向其學習。 要將流量轉化為「留量」，網紅餐廳自身也需做出努力。一方面，餐廳要注重產品品質的提升，以優質的食材、精湛的廚藝，為消費者提供美味可口的菜品。另一方面，要加強服務質量管理，提高員工的服務意識和專業素養，為消費者提供舒適、愉悅的用餐環境，此外，餐廳還應不斷創新，推出新的菜品和服務，滿足消費者日益多樣化的需求，增強消費者的黏性。 只有多方共同努力，才能推動網紅餐廳從「網紅」走向「長紅」，為人們的生活增添更多美好。 (張連洲)
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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