这项由meta FAIR和UC Berkeley联合进行的研😂究于2025年1月发表在arXiv预印本平台上，研究团队由J😆athushan Rajasegaran、Ilija Rad⭐osavovic等多位学者组成。有兴趣深入了解的读者可以通过🤗论文标题"An Empirical Study of Aut😂oregressive Pre-training from 👏Videos"在arXiv平台上找到完整论文。 当我们🌟看电视时，大脑会根据前面的画面预测接下来可能发生什么。如果一😘个人正在跑步，我们能预测他的下一个动作；如果一辆车正在转弯，😢我们能预测它的行驶轨迹。现在，研究人员想让人工智能也具备这种😜能力，不仅能理解单张照片，还能像人类一样理解连续的视频画面。❤️ 这项研究的核心在于训练一个名为Toto的AI模型，让😂它通过观看大量视频来学习预测下一个画面。就像教孩子看图说话一💯样，研究团队让Toto观看了超过十万小时的视频内容，包括日常🤩生活、运动、各种活动场景。通过这种训练，Toto不仅学会了识😊别图像中的物体，还学会了理解动作、预测物体的运动轨迹，甚至能💯在复杂场景中持续跟踪特定目标。 这种训练方式被称为"自👏回归预训练"，本质上就是让AI通过"看前面猜后面"的游戏来学💯习理解世界。研究团队发现，尽管这种方法看起来很简单，没有复杂😉的规则和约束，但训练出的AI在各种视觉任务上都表现出色，包括😅图像分类、视频理解、物体跟踪，甚至机器人操作。 更有趣🤔的是，研究人员发现AI学习视频的规律和人类学习语言的规律非常🎉相似。当我们增加更多的计算资源和训练数据时，AI的能力会按照👍一定规律持续提升，就像语言模型随着规模增大而变得更聪明一样。🙌不过，视频AI的提升速度比语言AI稍慢一些，这可能是因为视频😉信息比文字信息更加复杂和冗余。 一、让AI学会"看前猜💯后"的训练秘诀 要理解这项研究的核心方法，可以想象教一😂个孩子看连环画的过程。当孩子看到前几幅画后，我们会遮住后面的🤩画面，让他猜测接下来会发生什么。Toto的训练过程本质上就是🤯这样一个巨大规模的"看图猜后续"游戏。 研究团队首先需😢要将视频转换成AI能够理解的"语言"。就像我们需要将复杂的想🎉法转换成文字来表达一样，视频也需要被转换成数字符号。他们使用🥳了一种称为dVAE的技术，将每一帧视频画面转换成256个离散😀的"视觉单词"。这样，一个16帧的短视频片段就变成了4096🎉个"单词"组成的"句子"。 展开全文 在这种转换😉下，一张256×256像素的图片被分解成16×16个小块，每😎个小块用一个特定的数字代码表示。这个过程就像将一幅拼图分解成😡小块，然后用数字给每个小块编号。通过这种方式，原本连续的视频🤩画面变成了离散的数字序列，为后续的AI训练奠定了基础。 😀 Toto的核心架构采用了类似GPT语言模型的transfo😅rmer结构，但专门针对视频内容进行了优化。这种结构让AI能🌟够同时关注画面中的多个位置和时间点，就像人类看视频时能同时注🙄意到画面中不同区域的变化一样。研究团队构建了三个不同规模的模😆型，参数量分别为1.2亿、2.8亿和11亿，就像训练三个不同😆"智力水平"的AI学生。 训练数据的规模令人惊叹。研究😡团队收集了包括ImageNet图像数据集、Kinetics-👍600动作视频、Ego4D第一人称视频，以及HowTo100🙄M教学视频在内的海量数据。这些数据总共包含超过十万小时的视频🚀内容和约1万亿个视觉"单词"。相当于让AI观看了几千年的电视😢内容，涵盖了人类生活的方方面面。 在训练过程中，每个批😡次的数据按照特定比例混合：20%是静态图像，10%是第一人称😡生活视频，10%是动作识别视频，60%是教学类视频。这种搭配🙄就像给AI提供营养均衡的"视觉餐"，确保它能够学习到不同类型🎉的视觉模式和规律。整个训练过程使用了AdamW优化器，学习率🤗设置为0.0003，并采用余弦衰减策略逐渐降低学习率。 😍 二、从像素到智能：视觉信息的魔法转换 将连续的视频画🤔面转换成AI能够理解的离散符号，这个过程充满了技术巧思。研究🚀团队面临的第一个挑战是选择合适的"翻译器"，将丰富的视觉信息🥳转换成数字代码，同时尽可能保留重要信息。 他们比较了三😴种主要的转换方法。第一种是dVAE方法，将每个图像块转换成8😴000个可能符号中的一个，就像用8000种不同的"积木块"来😀重建图像。第二种是VQGAN方法，提供了1000到16000😊种不同的选择。第三种是连续块标准化方法，不使用离散符号，而是🙄保持连续的数值表示。 实验结果显示，在相同分辨率下，d😍VAE和VQGAN的表现相当，都能达到约61%的图像分类准确😅率。然而，dVAE有一个重要优势：它的符号使用更加均匀。通过❤️分析1-gram分布发现，dVAE几乎使用了所有8000个可😅能的符号，而VQGAN只使用了不到50%的符号。这就像一个词🎉汇丰富的作家使用了更多样化的词汇来表达思想，而不是反复使用同👏样的词语。 分辨率选择也是一个关键考虑。更高分辨率意味🙄着更多细节，但也意味着更多计算成本。研究发现，从低分辨率开始😴训练，然后微调到高分辨率，这种策略不仅节省了计算资源，还获得🙄了更好的最终性能。128×128分辨率训练后微调到256×2❤️56分辨率的模型，表现甚至超过了直接用256×256分辨率训🤔练的模型。 这种现象的原因在于RoPE位置编码的使用。😊RoPE允许模型在训练后适应更长的序列，就像一个学会了短篇写⭐作的作者可以逐步适应长篇创作。当研究团队调整RoPE的基值参😀数从10000到50000时，模型对高分辨率的适应能力进一步🤯提升。 在架构选择方面，研究团队比较了三种不同的模型结🤯构。LLaMA架构表现最佳，达到53.2%的准确率，而传统的😢GPT2架构只有48.5%，新兴的Mamba架构为40.7%👏。这说明LLaMA的设计更适合视觉信息的处理，可能因为它使用😜了RMSNorm标准化、SwiGLU激活函数和RoPE位置编😍码等先进技术。 三、解码AI的"视觉大脑"：不同层级的👍智能表现 当我们深入研究Toto模型的内部工作机制时，🚀发现了一个有趣的现象：就像人脑的不同区域负责不同功能一样，A😅I模型的不同层次也展现出不同的能力特征。这个发现对理解AI如😊何处理视觉信息具有重要意义。 在对模型不同层次的探测中👏，研究团队发现了一个令人惊讶的规律。与传统的编码器-解码器结😁构不同，这种纯解码器模型的最佳表现出现在大约50%的深度位置🤔。换句话说，既不是最浅层，也不是最深层，而是中间层提供了最好🤩的视觉理解能力。 这种现象可以用一个生动的比喻来理解。🙌如果把AI模型比作一个复杂的视觉处理工厂，那么前半部分就像工💯厂的原料处理车间，负责将原始的视觉信息逐步提炼和抽象，形成越😍来越高级的特征表示。而后半部分则像产品组装车间，将这些抽象特🚀征重新组合，生成最终的预测结果。 这种结构特征在不同任👍务上表现一致。无论是图像分类、动作识别还是物体跟踪，所有模型🤗规模都显示出相同的规律：中间层表现最优。但有一个例外值得注意🤩，那就是机器人操作任务。在这类任务中，除了中间层表现良好外，🥳最后几层也显示出不错的性能。 这个例外现象揭示了一个深⭐刻的道理。机器人操作本质上是一个生成性任务，需要模型根据当前🔥观察生成具体的动作指令。因此，那些专门训练来生成下一个视觉符👏号的后期层次，恰好也适合生成动作指令。这就像一个既会画画又会🥳写字的艺术家，他用来创作文字的技能也能帮助他更好地创作绘画作😂品。 为了充分利用这些中间层的表示能力，研究团队采用了😊注意力池化技术，而不是简单的平均池化。原因在于，在自回归模型🌟中，序列中较晚位置的符号能够"看到"更多前面的信息，就像站在🤯山顶的人比站在山腰的人看得更远一样。注意力池化允许模型动态地😆给予这些"视野更广"的位置更多权重。 实验证明，注意力😢池化比平均池化的效果好7.9个百分点，这个提升相当可观。这种😍方法学习两个权重矩阵和一个查询向量，通过交叉注意力机制将所有😡位置的信息整合成单一的表示向量。虽然这增加了一些计算成本，但🤯显著提升了下游任务的性能。 四、从理论到实践：全面验证😊AI的视觉理解能力 研究团队设计了一系列全面的测试来验🎉证Toto模型的实际能力，这些测试覆盖了从基础图像识别到复杂😜视频理解的各个方面。每个测试都像是给AI学生出的不同类型的"💯期末考试"，检验它在不同领域的学习成果。 在图像识别这🤩个最基础的测试中，Toto在ImageNet数据集上的表现令🤔人瞩目。基础版本达到64.7%的准确率，大型版本提升到71.😆1%，而10亿参数的版本更是达到了75.3%。虽然这个成绩还😆无法与专门设计用于判别任务的模型相比（比如DINO的80.1🤯%），但在生成式模型中已经是相当优秀的表现。 更重要的💯是，当我们将Toto与同样采用自回归方式训练的iGPT模型对🥳比时，优势就很明显了。在相似的10亿参数规模下，Toto达到😘75.3%的准确率，而iGPT-XL只有72%。这个4个百分😍点的提升证明了Toto在模型设计和训练策略上的优势。特别值得🤯一提的是，Toto用1.1万亿视觉符号的训练数据就达到了与i😂GPT用更多数据训练的相当性能。 在视频理解方面，To😡to展现出了更加令人印象深刻的能力。在Kinetics-40😀0动作识别数据集上，基础版本达到59.3%，大型版本提升到6😜5.3%，10亿参数版本更是达到74.4%。这个成绩已经接近🤩专门设计的视频理解模型，比如VideoMAE的79.8%。考❤️虑到Toto是一个通用模型，这个表现相当不错。 视频预🥳测任务更能体现Toto对时间序列的理解能力。在Ego4D短期🌟动作预测任务中，模型需要观看一个人的动作，然后预测他接下来可🙌能与什么物体交互、进行什么操作，以及这个交互何时发生。Tot🎉o-large模型在这个任务上达到2.70的平均精度，超过了😴专门设计的StillFast模型的2.48分。 物体跟⭐踪是另一个重要的测试项目。在这个任务中，模型需要在视频序列中😘持续跟踪特定目标，即使目标被其他物体遮挡或部分消失也要保持跟😡踪。Toto在DAVIS数据集上的表现相当出色，特别是在51🎉2×512高分辨率下达到62.4的J&F分数，超过了DINO🔥等专门模型。 最令人兴奋的可能是机器人应用测试。研究团💯队在模拟环境中测试了四个不同的机器人操作任务：Franka机🔥械臂抓取、Kuka机械臂抓取、Franka机械臂开柜门和Ku😴ka机械臂开柜门。在所有四个任务中，使用Toto预训练特征的😍机器人都比使用传统MAE预训练特征的机器人学习得更快，达到目🤗标性能所需的训练步数更少。 真实世界的机器人测试更加严😴格。研究团队使用7自由度Franka机械臂进行立方体抓取任务😆，Toto-base模型达到了63%的成功率，虽然略低于专门⭐为机器人设计的MVP模型的75%，但考虑到Toto并非专门为😡机器人应用设计，这个成绩已经相当不错。 五、意想不到的🌟发现：AI也有"物体永恒性"概念 在所有测试中，最有趣❤️的发现之一是Toto在物体永恒性理解方面的能力。物体永恒性是🙌心理学中的一个重要概念，指的是即使物体暂时从视野中消失，我们🤩也知道它仍然存在。这是人类智力发展的一个重要里程碑，通常在婴😡儿8-12个月时开始显现。 研究团队使用CATER数据😊集来测试这种能力。在这个任务中，一个小球在场景中移动，但会被😴其他物体遮挡或隐藏。模型需要在看不到球的情况下，推测球的最终❤️位置。这就像玩杯中球游戏，需要在杯子不断移动的过程中记住球在😢哪个杯子下面。 Toto-large模型在这个任务上表😆现出色，在16帧测试中达到62.8%的准确率，在32帧测试中😉达到72.9%的准确率。这个成绩超过了专门设计用于这类任务的😁V3D和TFC-V3D模型。更有趣的是，更长的视频序列（32🙌帧vs16帧）带来了更好的性能，说明模型确实学会了利用时间信😂息来推理被遮挡物体的位置。 这种能力的出现是自然涌现的🤯结果，并非研究团队特意设计。Toto通过观看大量视频自然学会🌟了物体在空间中的连续性概念，理解了即使暂时看不到物体，它们依😍然遵循物理定律继续存在和移动。这种理解对于真实世界的应用至关🤯重要，比如自动驾驶汽车需要记住被其他车辆暂时遮挡的行人位置。🚀 除了基本的物体永恒性，Toto还展现出了更复杂的时空😀推理能力。在处理视频时，模型学会了预测物体的运动轨迹，理解不⭐同物体之间的交互关系，甚至能够推断出某些因果关系。这些能力都🤔不是通过明确的规则编程实现的，而是通过大量观看视频数据自然涌😍现的。 六、规模的力量：视觉AI的成长规律 就像🤔生物学家发现动物的大脑大小与智力水平之间存在某种关系一样，研🙄究团队发现了AI模型规模与性能之间的数学关系。这种关系被称为😁"缩放定律"，它揭示了增加计算资源和模型参数如何转化为性能提🙌升。 通过训练六个不同规模的模型（参数量从1480万到😆19亿），研究团队发现Toto遵循着明确的幂律关系：L(C)🎉 = 7.32 × C^(-0.0378)。这个公式告诉我们🤩，当计算资源增加时，模型的损失（可以理解为"错误率"）会按照😢特定比例下降。简单来说，投入更多计算资源确实能够带来更好的性🙌能，而且这种提升是可预测的。 有趣的是，这个缩放规律与😊大型语言模型的缩放规律既相似又不同。GPT-3的缩放公式是L😊(C) = 2.57 × C^(-0.048)，指数部分-0⭐.048比Toto的-0.0378更大，意味着语言模型对计算🤗资源的利用效率更高。换句话说，同样增加一倍的计算资源，语言模😎型的性能提升会比视觉模型更明显。 这种差异可能源于视频👏数据的特殊性质。视频帧之间存在大量冗余信息，相邻帧往往非常相🤩似，这使得"预测下一帧"这个任务比"预测下一个词"相对容易一🚀些。研究团队通过分析发现，在16帧视频序列中，第一帧的预测损🤔失最高，后续帧的预测损失逐渐降低并趋于稳定。这说明模型很快学😉会了利用时间冗余来简化预测任务。 尽管视觉模型的缩放效⭐率略低于语言模型，但这种可预测的缩放关系依然具有重要价值。它👏为研究团队和工程师提供了明确的指导：如果想要达到特定的性能目⭐标，需要投入多少计算资源；如果预算有限，能够期望达到什么样的😂性能水平。 为了找到最优的缩放策略，研究团队使用了μ参😂数化技术。这种技术确保了不同规模的模型都能使用相同的学习率（😴2^(-7) = 0.0078125），简化了训练过程。通过😘系统性的实验，他们证明了线性增加模型宽度和深度是一种有效的缩❤️放策略。 七、突破与局限：诚实面对研究的边界 每😊项研究都有其光辉的成就和诚实的局限，这项工作也不例外。在取得😊令人瞩目成果的同时，研究团队也坦诚地指出了当前方法的不足之处😊和未来需要改进的方向。 最明显的局限来自于训练数据的质😁量。由于使用了大量来自互联网的视频数据，不可避免地包含了质量😊参差不齐的内容。与精心策划的数据集相比，这种"野生"数据包含😍噪声、模糊片段、甚至错误标注的内容。这种数据质量的不一致性会😂影响模型的最终性能，特别是在需要精确理解的任务中。 另😴一个重要局限是对分词器的依赖。目前的方法需要先将连续的视频画😀面转换成离散的符号，然后再进行训练。这种转换过程不可避免地会🤔丢失一些信息，就像将高清照片压缩成低分辨率图像一样。更关键的🥳是，模型的表现上限受到分词器质量的制约。即使后续的AI学习过🌟程再完美，也无法超越分词器本身的信息提取能力。 视频数😜据的冗余性也带来了挑战。相邻视频帧之间的高度相似性虽然降低了🤯预测难度，但也可能阻碍模型学习更深层的时间模式。模型可能过度😀依赖简单的时间插值，而没有真正理解复杂的动态过程。这就像一个😴学生通过记忆相似题目的答案来应付考试，而没有真正掌握解题的原🤗理。 在任务覆盖范围方面，当前的评估主要集中在分类、识🙌别和跟踪等相对基础的任务上。对于更复杂的密集预测任务（如语义😡分割、深度估计）、细粒度识别（如区分不同品种的鸟类），以及长👍时间跨度的时间理解，模型的能力还没有得到充分验证。 研⭐究团队的设计选择评估也主要基于ImageNet分类任务的表现🌟。虽然这个任务具有一定代表性，但可能不是所有应用场景的最优配💯置。不同任务可能需要不同的架构设计、训练策略和数据配比，这些🥳都需要进一步的研究和优化。 八、未来展望：视觉AI的无🤯限可能 尽管存在这些局限，这项研究为视觉AI的发展开辟🙄了一条充满希望的道路。它证明了简单的"看前猜后"策略能够让A🥳I获得丰富的视觉理解能力，为构建更加通用的视觉智能系统提供了🌟重要启发。 从技术发展角度来看，这项工作最重要的贡献是😅证明了视觉领域也存在类似语言模型的缩放规律。这意味着随着计算😉能力的提升和数据规模的扩大，视觉AI的能力将继续按照可预测的🤩方式增长。这为未来的研究投资和技术规划提供了科学依据。 😎 在实际应用方面，Toto展现出的多任务能力特别有价值。一个😊模型能够同时处理图像分类、视频理解、物体跟踪和机器人控制等不😢同任务，这大大降低了系统的复杂性和维护成本。未来，我们可能看💯到更多基于这种通用视觉模型的应用，从智能监控到自动驾驶，从医❤️疗影像分析到增强现实。 对于机器人领域来说，这项研究特😂别具有启发意义。传统的机器人视觉系统往往需要针对特定任务进行🤩精心设计和调优，而Toto展现的通用视觉能力可能让机器人更容🔥易适应新环境和新任务。一个经过大规模视频预训练的机器人可能只🔥需要少量特定任务的训练就能胜任复杂的操作。 在创意应用😀方面，具备时间理解能力的AI模型开辟了全新的可能性。从自动视🤩频编辑、智能内容推荐，到沉浸式虚拟现实体验，这些应用都需要A😍I深刻理解视频内容的时空结构。Toto在这些方向上展现的潜力💯令人期待。 说到底，这项研究最重要的价值在于它的哲学启👍示：智能不一定需要复杂的规则和精巧的设计，有时候最简单的学习👏原理就能产生最强大的能力。就像人类婴儿通过观察世界就能自然发🌟展出丰富的认知能力一样，AI也能通过"观看"大量视频数据自然💯涌现出各种智能行为。这种发现让我们对构建真正通用的人工智能系🙄统更加乐观。 当然，距离创建能够像人类一样理解和互动世😢界的AI系统，我们还有很长的路要走。但这项研究无疑是朝着正确💯方向迈出的重要一步。它不仅推动了技术边界，更重要的是为整个领🔥域提供了新的思考框架和研究范式。在AI快速发展的今天，这样的😎基础性探索具有不可估量的价值。 有兴趣深入了解技术细节🌟的读者可以通过搜索"An Empirical Study o😴f Autoregressive Pre-training 😅from Videos"在学术平台上找到完整论文，其中包含了🙌详细的实验设计、数学推导和补充分析。 Q&A Q😘1：Toto模型是如何学习理解视频的？ A：Toto采🚀用"看前猜后"的训练方式，就像教孩子看连环画一样。它观看了超❤️过十万小时的各种视频内容，包括日常生活、运动场景等，通过不断🎉预测下一个画面来学习理解视觉世界的规律。这种方法被称为自回归😴预训练，让AI自然获得了图像识别、动作理解和物体跟踪等多种能😘力。 Q2：为什么视觉AI的缩放效率比语言模型低？ 😜 A：主要因为视频数据的冗余性更高。相邻的视频帧往往非常相🤔似，这使得"预测下一帧"比"预测下一个词"相对容易一些。研究🔥发现第一帧预测最难，后续帧预测逐渐变容易，说明模型很快学会利💯用时间冗余。因此同样增加计算资源，视觉模型的性能提升没有语言😜模型那么明显。 Q3：Toto在实际应用中表现如何？ 🤩 A：Toto在多个任务中都表现出色。在图像分类上达到7🥳5.3%准确率，在视频理解任务中达到74.4%，在物体跟踪和😀机器人操作中也超越了多个专门模型。特别值得一提的是，它展现出😢了"物体永恒性"理解能力，能够跟踪被遮挡的物体，这种能力是通😆过观看视频自然涌现的，并非特意设计。返回搜狐，查看更多

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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