年货摞出热气腾腾中国年******
新华全媒+｜年货摞出热气腾腾中国年
新春的脚步越来越近，年货市场红火迎春。今年年货怎样买得省时省力又省钱？线上线下又有哪些新玩法、新亮点？一起打开兔年春节年货新场景，看南来北往的年货，摞出一个热气腾腾的中国年。
不变的家乡味 是团圆的年味
最是团圆暖人心，年味更是团圆味。
“家乡的风味永远是我心之所向。”社交媒体上，“今年年货买点儿啥”成为热议话题，一位网友的评论说出了很多游子的心声。
“最爱家乡的米粉，南昌人的早晨往往是从一碗粉加一份瓦罐汤开始的，我太想念这个味道了。”在北京工作的张女士期盼着团圆，而她的爸爸在江西南昌早就备好了米粉等年货，给馋嘴的女儿接风。
家乡味牵人心，品尝各地特色年味也成为时下流行。在北京读博的翁同学早早预订了春运车票，回河北张家口过个团圆年，“买了些外地特产，和亲朋好友一起尝尝鲜。”
商务部会同有关部门指导的“2023全国网上年货节”自2022年12月30日启动，各平台企业在“轻松买到特色年味”上下足了功夫。
记者了解到，京东打造“年货春运”排行榜，依据区域“地道特产”和当地人“热门采买”甄选出众多好物，动动手指，螺蛳粉、盐水鸭、古法桃酥、秘制腊肉等极具区域特色年货便可“一网打尽”。
盒马推出上百款自研特色新品，云南铁脚麻鸡菌子汤煲、八宝糯米红膏蟹、招牌佛跳墙等地方美食、好寓意年菜，被搬上全国消费者的餐桌。盒马北京营运负责人高强介绍，目前北京年菜、年夜饭套餐热销，相比去年同期增幅近2倍，特色年味极受欢迎。
解锁年货新玩法 重品质买健康
在江苏南京的高淳老街尝鲜特色民俗小吃，观赏舞狮、武术等民俗表演；在黑龙江鸡西的兴凯湖现场围观凿冰冬捕，捕大鱼、置年货，冰天雪地中感受别样热情；在北京密云的古北水镇逛新春庙会，长城脚下品味八旗美食、体验非遗手作……
不仅要买得爽、吃得好，更要玩得尽兴、看得过瘾——“逛吃购玩”一条龙成为今年各地年货节活动的标配。传统又新潮的新春仪式感和红火且热闹的年味体验感，愈发成为老百姓的首选。
春联福字、米面粮油、瓜果蔬菜等传统年货固然不能少，但居民消费升级的欲望和能力逐步提高，高品质年货的需求也随之升温。“解锁年货新玩法”的背后是不断提升的消费品质和对美好生活的追求。
随着“90后”“00后”扛起年货消费大旗，银柳福桶、黄金果等装扮红火又别致的过年“气氛组”年宵花，车厘子、黑虎虾等美味生鲜，阿胶、西洋参等健康滋补用品，以及扫地机器人、筋膜枪等解放双手的智能小家电，实力抢占购物车。
据悉，盒马依托遍布全国超千个直采基地和全球近80个国家的供应链体系，从生鲜到休闲零食、酒饮等各个品类的年货可一站式购齐。各地盒马还通过周边基地，不断引入时令、好寓意的新品蔬菜。
值得关注的是，“新年健康礼”也成为今年的热门选择。家用电子血压计、可实时监测血压血氧的智能手环等产品出现在很多人的年货清单中。“在外工作，我最放心不下的就是父母的身体，总怕他们对自己的健康关注不够，这次买了血压计作为新春小礼物，希望他们能经常用得到，让我更放心。”即将回老家山西太原过年的王先生说。
“更精准地实现供需匹配，对提升消费品质和提振消费信心具有重要意义。”中国社会科学院教授、财经战略研究院互联网经济研究室主任李勇坚认为，创新驱动带来消费升级，在今年的年货市场已有很明显的趋势。
“年货春运”活力十足
所谓“年货春运”，是随着线上购买年货的方式成为主流，春节前年货也呈现出“大迁徙”的现象。正如网友所言，“年货春运中，我和年货都在路上”。“轻装上阵”返乡，心意满满当当，物流纵横，年货飞驰，交织着温暖喜庆的问候和挂念。
春节临近，居民消费需求加大释放、热情正在回归。线上消费保持较快增长，直播带货、即时配送等消费新业态、新模式动能不断释放。
置办年货，“不打烊”的直播间里人气越来越旺。不管是餐桌新宠预制菜、高颜值年货礼盒，还是实力圈粉的国潮文创、质优价美的助农直采，各式年货应有尽有，选择多、福利大，吸引众多消费者下单。
此外，“线上下单、年货1小时内送到家”的即时零售，也在今年成为年货消费的新流行。配送小哥充当“互联网腿替”，送礼省时又省力，加上年货节促销力度大，居民消费热情高涨。据悉，年货节期间，京东小时购销售额同比去年增长近7成。肉干、饼干、白酒、低温熟食等礼盒环比上月销售增长均超10倍。
“大街小巷热腾腾的烟火气回来了，正常生产生活秩序和线下消费场景加快恢复，年货经济有助于消费市场回暖。”北京大学经济学院教授、国民经济研究中心主任苏剑表示，年货消费需求在新春节点集中爆发，对经济起到拉动作用，同时年货供应过程有助于整个供应链的恢复和稳定，保障经济顺畅运行。(新华社 记者唐诗凝、阳娜)
ChatGPT搞钱行不行****** 一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。 免费服务仍将继续 “新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。 去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。 当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。 但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。 据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。 烧不起的模型成本 尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。 有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。 “这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。 但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。 “钱景”在哪 长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。 洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。 但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。 天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。 张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。 AIGC商业化，侵权与被侵权 AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。 张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。 此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。 郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。 北京商报记者 杨月涵 盈彩地图 |
