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

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新🙄一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-🔥R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队🤩共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发🎉大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na😅ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的😀主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🤯可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大😊模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek❤️打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😘自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终👍缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡🙄有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🎉 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D😆eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本🙄平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今🙄，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R👍1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🤗的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方🤔法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😅和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep🤩Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😜主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep🌟Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器🙌学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😢文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这😡种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的😅潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤔e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🤯不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细😂节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😴提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行😂了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R⭐1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8😀0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的👏总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30🤯万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可👍谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏🚀”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😀然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😜的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型😘输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O😀penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😁来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 😍 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D🙄eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对😎于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2💯的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有👍关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🤩eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🚀向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🚀，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同🤗时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🙄时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新😜模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R🥳1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路🎉上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🤯强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc🚀ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代🙄国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推🌟理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🎉态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指😘出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了😎其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟😅制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，😁DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale😅参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😉的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😜拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😍换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：👏万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😡e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创⭐内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关🙌行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助👍理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty👏pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多