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酒类产品仅靠包装赢市场行不通******

　　本报记者 孟刚 文

　　近期，上海市市场监管局对该市酒类产品进行了商品包装监督抽查，发现标称贵州茅台酒厂(集团)保健酒业有限公司生产的茅台不老酒(配制酒)包装空隙率不合格。事实上，2021年小糊涂仙、郎牌、杜康4批次酒类产品也因为包装空隙率项目不合格，被上海市市场监管局通报。

　　记者梳理发现，空隙率不合格成为酒类产品包装不合格的主要问题。业内人士认为，酒类产品过度包装是酒业阶段性的产物，随着法律法规不断完善以及酒类消费趋向品质化、理性化，酒类过度包装问题将加速得到解决。

　　空隙率不合格问题常见

　　上海市市场监管局近日在官网公布了《2022年上海市酒类商品包装物减量(过度包装)监督抽查结果》，本次监督抽查依据GB 23350—2009《限制商品过度包装要求 食品和化妆品》(以下简称2009版标准)、JJF 1244—2010《食品和化妆品包装计量检验规则》等标准要求，对包装空隙率、包装层数、包装成本与销售价格比率项目进行了检验。结果显示，50批次抽检中有1批次不合格：标称贵州茅台酒厂(集团)保健酒业有限公司生产、上海文峰千家惠超市发展有限公司销售的的茅台不老酒(配制酒)包装空隙率不合格，规格型号为500毫升，生产日期为2021年7月9日。

　　记者了解到，贵州茅台酒厂(集团)保健酒业有限公司是茅台集团全资子公司，其官网显示，公司成立于1984年。

　　茅台集团近日回应《中国消费者报》记者称，此批次产品系保健酒业公司此前生产的总经销产品，已经对该批次检验不合格产品全部召回处理，并将整改后的包装重新送检。

　　近年来，酒类过度包装问题不时出现，且多为包装空隙率不合格。例如，2021年5月，上海市市场监管局公布的2020年上海市酒类商品(过度)包装监督抽查结果显示，四川省古蔺郎酒厂有限公司、汝阳杜康酿酒有限公司、贵州小糊涂仙酒业有限公司等厂商生产的酒，包装空隙率均被查出不合格。而在2016年、2017年，原上海市质量技术监督局多次发布的饮料酒商品包装监督抽查结果也显示，多批次名酒品牌旗下产品因包装不合格被通报，不合格项目均为包装空隙率。

　　所谓包装空隙率，是指商品包装内不必要的空间体积与商品销售包装体积的比率。根据2009版标准规定，饮料酒的包装空隙率应≤55%。另外，根据规定，当内装产品所有单件净含量均不大于30毫升或30克，其包装空隙率不应超过75%；当内装产品所有单件净含量均大于30毫升或30克，并不大于50毫升或50克，其包装空隙率不应超过60%。

　　过度包装是阶段性产物

　　记者发现，此前，一些名酒企业的主打产品也会出现过度包装问题。但市场监管部门近年来发布的抽检结果显示，酒类过度包装问题多见于非名酒或者名酒的贴牌开发产品。

　　中国酒业智库专家蔡学飞表示，酒类过度包装现象长期存在，原因并不复杂，因为酒类产品重要的消费场景就是社交，在社交场景下，“高大上”、新奇的包装在一定程度上被认为是产品本身价值的体现，所以，过度包装问题在酒类收藏市场和礼品市场上长期存在。

　　酒类营销专家肖竹青也认为，食品行业过度包装主要体现在月饼、保健品行业，尤其是养生保健产品过度包装现象更为严重。而一些酒企为彰显品牌价值，也喜欢用“高大上”的包装博取顾客眼球，特别是在贴牌定制酒领域。

　　资料显示，20世纪90年代，一些名酒企业开始在包装上进行创新，酒类产品的包装造型、结构呈现出差异化的新态势。

　　蔡学飞表示，对于一些品牌影响力不强的企业来说，可以通过较为繁复的外部包装设计来提升整个产品的价值感，从而提高产品溢价，支撑较高的价格。“但确实应该看到，通过过度包装实际上解决不了产品价值问题，只能是白酒发展阶段性的产物。随着理性消费意识崛起，过度包装外显性价值其实在大幅下降，酒类过度包装已经成为非理性消费的代表，正在逐渐被市场淘汰。”蔡学飞说道。

　　包装附加值将大幅降低

　　目前，酒业特别是白酒行业进入总量萎缩、消费需求迭代升级、市场竞争逐步加剧的新发展阶段，对酒企和产品提出了更高的要求。

　　2021年，市场监管总局、国家标准化管理委员会联合发布了新修订的GB23350—2021《限制商品过度包装食品和化妆品》，新标准涵盖31类食品、16类化妆品，包括茶叶、酒类等，将于2023年9月正式实施。具体到酒类产品包装上，规定酒类包装层数应≤4层、包装空隙率≤30%、必要空间系数为13。

　　蔡学飞告诉《中国消费者报》记者：“随着国家相关政策的调整，以及消费者理性消费、环保意识不断增强，酒类过度包装问题正在不断改善，比较有代表性的就是简装酒或者光瓶酒的出现。”

　　肖竹青也认为，如今，消费者购买行为趋于理性，更多消费者越来越认同可以省略酒包装，选择光瓶好酒成为一种潮流。

　　蔡学飞表示，酒类消费最终还是会回归到产品品质本身，包装的附加值将大幅降低，这也是符合酒类品质化消费、理性消费的一个大趋势。

　　肖竹青则认为，消费者指定购买和持续复购，一定是对产品有良好的消费体验。只有重视品质体验和品牌提升的酒企，才能真正满足消费者的需求，才能走得更远。

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******

　　聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口

　　“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？

　　本报记者 时斓娜

　　阅读提示

　　全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

　　产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

　　人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。

　　“真正像人类一样聊天交流”

　　“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

　　随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

　　中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。

　　实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

　　创新交互为AIGC带来新启发

　　随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

　　以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。

　　在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。

　　目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

　　根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

　　“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

　　商业化落地需克服技术和伦理问题

　　尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

　　中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

　　“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

　　在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”

　　在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）