作者:邵旭辉,Foothill Ventures管理合伙人,😜在机器学习、大数据系统和软件系统工程领域从事研发和管理工作多🥳年,曾任雅虎广告及大数据平台工程副总裁、Turn CTO及I🤔D Analytics副总裁。他持有清华大学自动化学士学位及🤗明尼苏达大学EECS博士学位。 上个月的GTC后,生成⭐式AI相关的讨论久久不能平息,这个月Gen AI领域刚刚宣布😢的两个高额融资消息也引发了大量关注:Augment以近10亿😅美金的估值融资2.27亿美金,Cognition则以20亿美🌟金估值融资1.75亿美金。从文字chatbot到视频生成、机😴器人,生成式AI的能力不断拓展,应用潮已经开始,行业内外,大😉家都很关心这个话题:AI将会带我们到何处去? 作为AI😜、深度学习领域多年的从业者,曾经的大公司管理者、创业者以及如❤️今的深科技领域投资人,我在此抛砖引玉,谈谈我对生成式AI发展😂的个人判断。 本质上,我认为生成式AI的竞争力根植于这😁三个维度: 一是算力及基础设施,这也是许多大公司优势明⭐显的地方。 二是算法,当然也意味着算法背后的人才。 😊 第三则是数据及应用场景,对创业公司来说,这一部分仍存在着🤩大量机遇。 我们下面可以从这三个维度来生成式AI的未来👏。 【小标1:Gen AI并非算力竞赛,创业公司的机会😂在这些领域】 在算力方面,Nvidia是GPU的领头羊😴、CUDA生态的开创者,具有巨大的优势,但其实,未来的生成式🤔AI并非绝对以算力定成败。 算力有限的创业公司或者科研🤔机构,机遇主要在哪里呢? 首先,创业公司可以打造生成式🎉AI的基础设施,解决底层的问题。 几乎所有的领域的公司😉,都在考虑自身在生成式AI方面的竞争策略。在数据隐私/计算安🤩全、 准确性/可靠性、商业逻辑等等领域都会有很碎片化的🤔的要求。而大厂的工具链服务链只能解决一部分需求,其他的就需要🤗初创企业来填补。Lepton.AI、Corvic.AI、Fa👏irly.AI 等都属于这个范畴。这些创业企业搭建了机器学习😅领域的基础架构,比如Corvic.AI,他们提供的解决方案让⭐复杂数据能较为简便地转化为可用的企业级AI,提供预测分析、A🚀I助手、数据标签等功能。 其次,虽然大公司在算力方面拥😜有优势,创业公司可以将目光投向专业领域——对于这些领域来说,😆持续积累的专业数据将会有着不可替代的价值,其中的行业壁垒、合😴规等方面的积累也能形成一定的护城河。 而更重要的是,不🙄少领域(比如生物医药、网络安全、科研、制造)的底层逻辑和大模👏型擅长的语言文字视频并不相近,无法直接套用,也不容易简单的做👏二次开发就能获得好的结果。 从另一个角度来说,大模型也😘同样打开了许多新机遇,过去一些离商业化较远的领域可能忽然就有💯前进的动力了,其中往往会有创业公司的机会。 展开全文 🎉 文初提到的AI写代码就是一个新出现的机遇,这两家企业都😍是近年来发展迅速的AI公司,Cognition的创立时间才刚😜刚半年。我们也投资了一个同类别的公司Metabob,通过AI😁来帮助人们找程序中的bug并修复它们。这类企业在AI与软件工❤️程的交叉点找到了自己的市场。 近期机器人的热潮也是个很❤️好的例子。 过去传统机器人往往只能解决单个任务,机器人🙄的传感器、成本投入都有限,也限制了它的发展。 随着LL😜M的发展,机器人能够在虚拟空间通过强化学习(reinforc⭐ement learning)来进行学习、迭代、完成复杂任务😎,带来了一系列连锁反应——企业愿意开发拥有成本更高、能力更强🤔机器人,这一行业也有了更多的想象空间与投入。斯坦福大学李飞飞🌟教授参与的团队也构建了类似于当年ImageNet的针对虚拟空🤯间训练测试机器人的基于物理模型的大规模训练场景。 今年🤯3月,机器人公司Figure与OpenAI合作发布的视频引发🎉了很多关注:金属覆身的机器人接入了OpenAI的大语言模型,😀能够迅速理解人类的意图并做出相应的动作,包括整理、准确放置物😁品以及完成一些相对模糊的指令——一名男子对Figure01“😎给我找个吃的”,机器人略思索后,拿起了桌上的苹果,并递给了他😆。值得注意的是,桌上还有四散的碗盘、沥水架等,苹果是唯一一个😂可食用的物品,这个简单的动作涉及了推理与思考过程,加上之前整😜理、收纳,机器人展现了完成多个复杂任务的能力。 除了F⭐igure01外,ChatGPT引领的大模型风潮下,各类引入🚀了LLM的机器人正在涌现:University of Mic❤️higan的学者也发布了基于大语言模型,能够更好地理解3D环🥳境的家用机器人。在工业、农业、医疗等领域,可以想象,新型的 😍机器人会带来很多的新变化。 【小标2:新型芯片及算法可😆能会重写垄断格局】 目前,在生成式AI的算法方面,呈现🔥NVidia、OpenAI、Microsoft三巨头垄断的格👍局。不过在我看来,这样的情况也会在技术进展下面临变化。 😀 这并非我一家之言,可以说,几乎是一个行业共识,只是很难预测😜它具体的时间点。 今年GTC上,Transformer⭐的原作小组首次聚集,八位作者中的七位与黄仁勋对话,而核心观点😉就是:Transformer已经够老了,期待看到更新的模型。🌟 作者之一、Cohere的创始人及CEO Gomez评🌟论道:我想看到比Transformer好十倍的模型来替代它…😎…Transformer在内存占用和许多架构方面都有优化的可😴能性,比如一个非常长的context是很昂贵、无法扩展的,它😍的parameterization可能不必要那么长 ,我们可🚀以压缩许多倍,带来指数级的缩小。 从仿生学的角度来说,⭐这个观点也很站得住脚——目前算法的功耗算力,跟自然界还有很大😀差距。 人的大脑功耗几十瓦。昆虫的大脑功耗是毫瓦/微瓦🙌级的,神经元数量极少,也能完成特别复杂的立体视觉、三维控制、🌟捕猎逃生等感知相关的行为。同等情况下,如果让电脑复现小动物在💯自然界里识别、控制、捕猎、求生的能力,需要更先进的模型,也一😢定会逐步出现更先进的模型。 而未来更好的算法与模型也很🤯可能意味着更多专用的、小型的芯片会迎来发展。 比如我们🤗此前投资的D-matrix,主打存内计算,预计将在2024大🌟规模量产,目前已经有大量订单。另一个模拟计算芯片设计企业Te😊tramem也备受关注,已经发布了多篇Nature论文, 😂 除此之外,开源的相对小型的transformer 模型(😂如Microsoft's PHI-2 and Mistral⭐ 7B)也会迎来快速发展。在我看来,这些开源的小模型对于AI🚀行业持续、健康的发展是很有必要的。这次AI的热潮与以往的科技👍潮不同,大公司并未占据所有重要的研究方向——谷歌上市时,许多🎉大学就停止了对搜索算法的研究,因为谷歌已经有了很好的团队和资🙄源来推进搜索算法。而生成式AI则不是,对于研究机构而言,这些😡开源的小模型中还有很多值得探索的地方,目前所有名校的计算机系😆也都在积极研究开源模型。 甚至可以说,文初我提到的、未🤩来我们期待的新的算法很可能就会从这些科研人员的工作中涌现。 💯 【小标3 GenAI发展的背后是人才之争】 这个👏对更新、更好的生成式AI算法的期待,也意味着另一件事:生成式🤯AI的竞争也意味着人才之争。 目前,中美是在AI人才方💯面占据全球一二位置的两个国家。 从绝对人数来说,中国占😘据了第一位——今年三月,纽约时报报道了一个追踪AI相关人才的💯报告,中国有着全世界最多的AI本科生人才,而与三年前相比,如😆今在美国的顶级AI人才中,中国人的比例也已经超过了美国人。比😎起过去,这些中国人才在美攻读学位后,也更多地“回流”中国。 😍 当然,美国有着世界数量最多的一流大学,与创新气氛浓厚的🔥科技企业,也孕育出了将LLM石破天惊带入大众视野的Open 😁AI,对各国的AI人才仍旧有着强烈的吸引力。 不可否认🌟,基于天时地利人和等方面考虑,中美牢牢占据了未来AI发展综合😴最优的前二宝座。 在这个背景下,还有一个值得注意的趋势⭐:人才的两极分化。 由于AI+ 的杠杆作用越发明显,创😁立一个优秀的AI企业所需要的技术人才的数量比几年前已经显著减😀少了。企业接下来对人才的竞争,会越来越集中于少数顶尖人才的争💯夺。 无论在硅谷还是在北上杭,我们已经看到顶级AI人才💯被高价争抢,而普通大学生找不到工作的这种两极分化,而这样的趋😴势未来也会更加明显。 【小标4 Gen AI将成万亿美🤩元市场,投资人如何入局?】 从我和我身边的创投从业者的🎉角度看来,我们的共识是Gen AI的未来是光明的——Bloo❤️mberg Intelligence报告预测,GenAI将成😢为未来十年发最迅速的市场之一,市场总量超过万亿美元,复合年增😅长率超过40%。它变革性的能力会影响各行各业。 对于投🤗资人而言,如果想要投资这个市场,我有以下建议: 首先,😎投资生成式AI项目,本质上仍旧是在深科技技术中寻找那些具有商😊业化潜力的项目。投资人最好能具备AI相关技术背景,并且保持持👏续学习及市场敏锐度。目前生成式AI的技术变化、突破、市场都在🙌迅速发展。比如此前一些挂着大模型名号的项目,也许在ChatG😉PT某次更新后就会完全失去市场,能够识别这些项目,可以帮助规🚀避许多风险。 其次,正如文初分析的,目前生成式AI的支🤔柱分为人才/算法、算力、应用/数据三大方向。作为投资人,前两🤗者的投资难度较大,然而应用/数据中,有着大量的未来机遇,可以🤔考虑投资一些相关资源。 比如应用场景和应用场景相关的数😊据——对于中国投资人来说,半导体 、新能源、先进制造都是不错😀的方向。以制造业为例,拥有大量垂直行业内的数据,才能做出好的😢AI,指导未来的先进制造。 从时间上来看,技术上如果不🌟能特别确定 ,也可以等一下商业落地的信息,付出一些增值成本来🙌换取更稳定的信号。 有关AI,这个问题我常听到:AI能😉最终代替人类吗? 我认为这要从不同尺度上去理解——我们🙌究竟在讨论的是AI从什么程度上在挑战人类进化?如果是生物体层🙌面,这有着百万年以上的积累,是最难的;从人类认知层面,也至少😍有10万年进化横亘在AI面前;而出现数千年的人类语言相对更容😂易;出现仅100年的计算机语言则最简单。 这个问题的答🤯案当然没有定论。不过在这个最终将达万亿美元、改变人类生活的市😆场里,我很期待看到更多来自华人参与者的身影,不管是创业、投资⭐,还是积极地拥抱生成式AI让生活、工作变得更高效,它将前所未🎉有地改变我们与世界交互的方式。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，罗永浩因质疑西贝使用预制菜而引发的争议再次将预制菜的相🎉关话题推向风口浪尖。 作为一场关乎现代餐饮业发展模式的😉争论，却不幸沦为简单的"对与错"的二元对立。这种非黑即白的思🎉维方式不仅无法推动行业进步，更是一种对工业文明成果的盲目抗拒🙄。 2025年9月10日，罗永浩在个人社交媒体平台上发🎉帖称："好久没吃西贝了，今天下飞机跟同事吃了一顿，发现几乎全🥳都是预制菜，还那么贵，实在是太恶心了。此言一出，立即引发网络😉热议。 罗永浩的指控核心在于两点：一是西贝餐厅使用了大🔥量预制菜，二是这种做法在不知情的情况下进行。他随后公开悬赏1😢0万元征集西贝预制菜线索。 面对质疑，西贝创始人贾国龙🔥迅速回应称："按照国家的规定，我们没有一道菜是预制菜。"他强🤯调西贝遵循"中央厨房预处理+门店现做"的模式，并非简单的预制🙌菜经营。这一争议迅速升级为法律纠纷，贾国龙表示将起诉罗永浩，🚀并宣布西贝全国门店将开放后厨参观。 这场争议暴露出公众😢对预制菜概念的模糊认知，以及对餐饮工业化进程的深层焦虑。 🌟 什么是预制菜？ 2024年3月，市场监管总局联合教👍育部、工业和信息化部、农业农村部等印发《关于加强预制菜质量安👍全监管的通知》，首次在国家层面明确预制菜的定义和范围：预制菜😜是指以食用农产品、食品原料和/或其半成品为原料，添加或不添加🤯调味料和/或添加剂，经预加工制成的或未经加工可直接使用的预包🤔装菜肴、风味菜点或营养餐食，不包括生食水产品、生食畜禽肉及生😆食果蔬等未经加热的食品。 总结来看，根据加工深度和食用🤯便利性，预制菜可分为四大类。 即食食品：开封后即可食用🙄的预制食品，如真空包装的即食米饭、即食酱菜等。 即热食😊品：需加热后食用的预制食品，如速冻水饺、汤圆等。 即烹😍食品：需烹饪后食用的预制食品，如速冻鱼糜制品、腌制好的牛肉片😁等。 即配食品：即配生鲜，如预洗切的蔬菜、预腌制的肉类🌟等。 为了更准确地理解预制菜，有必要区分几个相关但不同😊的概念。 预制菜与半成品菜：预制菜经过更深度的加工，而🎉半成品菜通常只经过初步加工。 预制菜与净菜：净菜通常指😜经过清洗、去根、去皮等简单处理的蔬菜，不属于预制菜范畴。 😍 预制菜与中央厨房产品：中央厨房制作的菜肴不纳入预制菜范围💯，前者属于餐饮服务环节的集中制作，后者是工业化生产的成品。 🤔 预制菜是怎么来的？国际上有无参考案例？ 预制菜的🙄发展历程实质上是食品工业化的进程。这一概念起源于20世纪60🥳年代的欧美，当时主要是为了提高餐饮业的效率和一致性。日本在7😢0至80年代将预制菜产业推向新高度，实现了每年20%的高速增💯长，期间诞生了神户物产和日冷集团等大型预制菜企业。 展😀开全文 日本政府在60年代开始大力扶持速冻食品行业并积👍极建设冷链物流，为预制菜发展奠定了基础。到70年代，随着日本🤯经济的快速发展和餐饮连锁经营模式的普及，预制菜产业迎来了爆发😅期。 日本是全球预制菜发展最成熟的国家之一。2024年🙌，日本的冻品市场规模达35000亿日元，其中家庭用预制菜占比👍高达40%。日本政府早在20世纪60年代就开始大力扶持速冻食🌟品行业，并积极建设冷链物流系统，为预制菜产业的发展奠定了坚实😡基础。 值得注意的是，日本的社区小吃店80%都是连锁品🥳牌，这些小店通常只有15至20个菜品，大多采用预制菜或半预制🚀菜模式。这种模式既保证了食品质量的稳定性，又满足了消费者对便😊利性和性价比的需求。 国际经验表明，预制菜的兴起与经济🔥发展、城市化和生活方式变化密切相关。 中国预制菜产业起👍步是相对较晚的，在20世纪90年代，预制菜以净菜配送为主，属😢于食品工业化的初步探索。2000年以后，随着冷链产业发展，出🙌现了专业的预制菜企业和半成品菜、深加工预制菜企业。在2020😅年之后，疫情期间"宅经济"兴起，预制菜需求激增，产业发展进入😘快车道。 目前，中国预制菜行业已形成B端和C端并行发展🔥的格局，在餐饮供应链数字化、工业化趋势推动下持续扩容。202🚀4年中国预制菜市场规模已达4850亿元，同比增长33.8%，😅预计2026年将突破7490亿元。 预制菜产业的发展程😁度与一个国家或地区的工业化水平密切相关。从农产品加工比例来看😅，发达国家普遍高于发展中国家，这反映了食品供应链的成熟度差异🤯。虽然中国餐饮行业近几年呈现高速发展的态势，但从渗透率这一指😢标来看，中国预制菜的渗透率还明显低于美国、欧洲、日本等发达国😜家。 预制菜会影响食物的营养成分吗？ 关于预制菜😉与现制菜品在营养价值上的差异，多项研究表明，两者之间虽然存在🤩一些差异，但并非想象中的天壤之别。 从主要营养成分来看🤔，预制菜在蛋白质、碳水化合物和脂肪等宏量营养素的保存方面表现😊良好。中国农业大学食品科学与营养工程学院朱毅教授指出："肉类🤗经过加热后，蛋白质流失不超过5%"。 但预制菜在维生素😴和矿物质方面确实存在一定损失。预制菜经过热加工处理后，流失的👍主要是蔬菜中的维生素C和少量矿物质，但膳食纤维没有很大损失。🎉以维生素C为例，新鲜蔬菜炒制时维生素C一般会流失20%-30😘%，如果炖得久很烂，损失会超过50%。然而，这与个人家庭烹饪😴时的营养损失实际上差别不大。 从某些角度来看，预制菜在🤯营养方面甚至还存在一些优势。 许多预制菜在开发过程中经😴过营养师的科学配比，能够更好地满足人体对各种营养素的需求，标👍准化的生产过程有助于控制油、盐、糖的用量，而家庭烹饪往往难以😢精确控制。 预制菜使人们能够轻松获得不同地域、不同风味😡的美食，有助于膳食多样化。通过现代化工艺，某些预制菜能够保留🤔传统美食的营养成分，如"锁鲜"技术可以最大限度保留营养素。 💯 预制菜是“科技与狠活”？ 一方面，工业化生产意味😉着更加严格的生产环境控制、更完善的质量管理体系和更严格的监管🚀标准。另一方面，预制菜需要经过预处理、包装、储运等多个环节，😅每个环节确实也可能存在食品安全风险。 消费者对预制菜的😅担忧主要集中在以下几方面：食材新鲜度与品质，添加剂使用，生产😅卫生状况，冷链运输与储存条件。 除了菜品本身，部分消费😍者还会认为预制菜是"假冒伪劣"的代名词，他们对工业化食品有天😊然抵触感，担心餐饮企业因为考虑降低成本而隐瞒使用预制菜。 🤔 其实大部分消费者对预制菜的质疑来自对食材新鲜度和生产卫生🤗状况表示担忧。然而，这种担忧更多源于信息不对称和认知偏差，而😍非预制菜本身不可克服的技术难题。 尽管社交媒体上对预制😍菜的反对声音很大，但完全不接受预制菜的消费者只是少数。 😘 公众对预制菜的负面情绪可能被过度放大了。 预制菜产业👍是农业现代化与食品工业深度融合的产物，代表了农产品精深加工的💯发展方向。 从农业产业链来看，预制菜连接了农业种植、畜😅禽养殖、冷链物流等多个环节，推动了一二三产业的融合发展。 😂 预制菜为农业生产提供明确的标准和规范，推动农产品标准化、🤯规模化生产，通过深加工提高农产品附加值，增加农民收入，通过稳🚀定的采购合同，降低农业生产的风险。 不仅如此，预制菜产🤔业还能推动农业新品种、新技术的开发和应用。 从这个意义😊上说，支持预制菜的发展就是支持农业现代化，反对预制菜实际上是😉在抵制农业产业升级。 餐饮业工业化是不可逆转的潮流。 🎉 餐饮业的工业化是与城市化进程相伴相生的。从社会发展的角🥳度看，当一个社会的城市化率超过50%以后，餐饮业必然要走向工🤯业化、规模化和标准化。 餐饮业工业化会通过标准化生产和😊规模效应提高生产效率的同时，保证产品的一致性和稳定性。集中采😡购和规模化生产可以大幅度降低单位成本。 从手工业到工业😴化是人类社会生产力发展的普遍规律，餐饮业也不例外。 正😁如我们不再用手摇纺车替代现代化纺织设备一样，餐饮业也不能固守😴低效率的手工烹饪模式，而应拥抱工业化的进步。 面对预制😉菜，公众的态度应该是在理性认知基础上的审慎选择，而非情绪化的🔥全面否定。合理的担忧应该聚焦于具体的风险点，如食品安全监管、🥳营养标签透明度等，而无脑抵制则往往源于对工业化生产的偏见和恐😉惧。 罗永浩质疑西贝使用预制菜的事件，从商业争议演变为🤔公共话题，是社交媒体时代的舆论放大效应所导致。 在这个😀过程中，情绪常常先行而理性后置，舆论初期往往被情绪主导，理性🤩分析被置于次要位置，一些复杂的产业问题被情绪裹挟后简化为"对😢错"二元对立。在公众对于预制菜的认知存在偏差时，公共讨论可能😊被流量逻辑绑架，偏离问题本质。 我们不该将所有中央厨房🤯生产的食物都视为"预制菜"。实际上，按照国家标准，中央厨房制😎作的菜肴不纳入预制菜范围。 我们也不该认为餐厅使用预制😂菜必然构成欺骗。事实上，消费者真正的关切点在于知情权是否得到😎保障，而非预制菜本身。 我们更不该将食品工业化的必然趋🚀势视为"伪劣"的同义词。这种认知忽视了工业化生产在食品安全、😀效率提升等方面的优势。 回望人类食物发展的历史，从原始⭐的生食到火的使用，从手工制作到工业化生产，每一次技术进步都推🚀动了人类文明的发展。 预制菜作为食品工业化的产物，代表😘着农业生产、食品加工和餐饮服务融合发展的新方向。 反对🔥一切形式的预制菜，本质上是对工业文明进步成果的拒绝。在现代社😡会，我们不能回到完全依赖手工生产的时代，正如我们不会放弃电力😢、信息技术等其他工业文明成果一样。理性的态度应当是批判性地接🤩受技术进步，在享受便利的同时，通过完善监管、加强创新来解决出😉现的问题。 面向未来，预制菜产业将继续快速发展，关键在💯于我们以何种态度面对这一变革。是坚持开放包容、推动进步，还是😡固守传统、拒绝变革？答案不言而喻。 工业文明的发展方向🎉不可逆转，预制菜作为其在食品领域的重要体现，也将成为人们生活😁的重要组成部分。我们的任务不是抵制这一趋势，而是引导其健康发🤗展，让它更好地服务于人们的美好生活需要。 在这个过程中🎉，理性、开放、建设性的态度将推动产业、消费者和整个社会共同进🥳步。（本文首发于钛媒体APP，仅代表个人观点，作者｜马金男 😆）返回搜狐，查看更多