文 | 疯了快跑，作者｜侯丹 文 | 疯了快跑，作者｜🙄侯丹 “又贵又难吃，还xx全是预制菜。” 三天前🚀，罗永浩的一句吐槽，将西贝和预制菜推上了舆论的风口浪尖。西贝🌟创始人贾国龙立即强硬反驳，称其“100%不可能是预制菜”。 😘 这次事件几乎再次刷新了公关行业的灾难现场。无论是恩仇快💯意，还是就预制菜本身的理论讨论，时至今日已经非常充足。 😢 这次，我想跟个热点，探究一下在这场舆论喧嚣的背后，预制菜行😍业的真实生态如何？业内人员如何看待这场争议？未来又将何去何从⭐？ 带着对行业的追问，我走访了几位从业者，听他们道出了🎉争议之外的真实困境。 争议背后：一场没有交集的对线 👍 "这场争论根本不在一个频道上。贾国龙一上来就自爆，虽然是🥳说西贝没预制菜，但这句话反而一棒子打死——预制菜不好，人家罗😅永浩说的是消费者认知，是要立标准。" 李维从事预制菜供😅应多年，主打高端预制菜，合作的多是一二线城市的漂亮饭餐厅和一😘些连锁粤菜餐厅，罗永浩吐槽西贝全是预制菜时，他发了个朋友圈说😊， “西贝是中央厨房的模式，按我们行业定义，属于预制调❤️理品，但按现行国标，可能不算‘预制菜’—— 这就是问题的根子🤯。” 他的办公室摆放着各种行业奖项和认证证书，其中最显😉眼的是烹饪协会颁发的"中央厨房创新实践基地"牌匾。作为在这个😀行业深耕多年的老兵，他见证了预制菜从被餐饮业排斥到被广泛接纳🥳的全过程。 “根据现有的说法，预制菜其实是有定义的，以🤯一种或多种食用农产品及其制品为原料，添加或不添加调味料等辅料😁，经预处理、调制、包装、熟制等工序，在冷链或常温条件下贮存、👍运输、销售，可直接食用或经简单加工后食用的菜品...这个定义😜很专业，但问题在于——普通消费者根本不这么理解。” 在💯大众认知里，只要不是厨师在现场从头开始制作的，就都是预制菜。😁这种认知差异导致了双方各说各话，完全不在一个对话层面上。 😉 “贾国龙说‘不是预制菜’，在法律上站得住脚，但在消费者眼🤔里，‘提前做好的就是预制菜’。”李维无奈地说，这种标准与认知🤯的错位，让供应商成了夹心饼。 李维以自己公司的客户为例😍进一步说明，他们有个客户是知名连锁餐饮品牌，使用的只是提供的😅切配好的净菜和预处理过的肉类，在门店仍然需要厨师烹饪调味。但🎉在消费者眼里，这就已经被归入预制菜范畴了。 "行业追求😢的是标准化和效率，消费者看重的是体验和价值感。"李维认为，这🤗场争论反映出餐饮工业化进程中必然要面对的认知冲突。 预🚀制菜本身其实没有绝对的错，错在行业没有做好消费者教育，没有建😆立起透明的沟通机制。 展开全文 "我们从2010🤗年就开始做预制菜，那时和现在的问题也差不多。现在十几年过去了😀，这些问题仍然没有解决。" 罗永浩这次引发的讨论，实际😍上给了行业一个正视这个问题的机会。 在李维看来，解决问🥳题的关键不在于争论谁对谁错，而在于建立行业与消费者之间的信任👍桥梁——需要更透明的标识制度，更清晰的行业标准，以及更坦诚的💯沟通态度。只有这样，才能缩小这个认知鸿沟。 预制菜是不😂是"妖魔鬼怪"？ "外界对预制菜有很多误解，其实这个行😅业已经相当成熟和技术化了。"李维向我们展示了他们的生产车间视😴频。 视频中，全自动化的生产线正在运转，从原料处理、调😀味配制到包装杀菌，全部在密闭环境中完成。"我们的卫生标准甚至😎会比大多数餐厅后厨都要高。每个环节都有严格的控制点，包括菌落😘总数、添加剂使用。" 高品质预制菜的安全性往往高于现场😆制作，中央厨房的环境控制、原料检测、工艺标准通常比餐厅后厨更🙌加严格。规范化生产的预制菜在微生物控制、添加剂等方面反而更可😴控。" 但他也坦言，像这样的高标准生产，在行业里十分罕😊见。 餐饮企业使用预制菜最主要的原因有两个：成本控制和😴标准化需求。 另一位供应商王磊告诉我们，"现在人工成本🤩越来越高，一个好厨师月薪起码上万，而且还不稳定。预制菜能够大😘大降低对人力的依赖。" 连锁餐饮需要保证不同门店的口味🚀一致性，预制菜是最好的解决方案，很多知名连锁品牌都是靠预制菜😉实现了快速扩张和品质统一。 “这是预制菜最开始要解决的😂根本性问题。” 相比供应商，每当预制菜成为热点话题，餐😍饮老板都会是首当其冲的角色。 "我们其实很纠结。"某地😀方性连锁餐饮品牌创始人陈静坦言，一方面，预制菜确实帮助他们解🌟决了标准化和扩张的问题；另一方面，他们又不敢公开承认使用预制😂菜，因为消费者会有负面看法。 "如果不使用预制菜，我们👍根本不可能保持这么多门店的口味一致。但如果我们公开承认，又担🤯心影响品牌形象。" 这次罗永浩与贾国龙的冲突，后者的潜😆意识里也是这种顾忌，但话一说出口，味道就变成了一种默认——预💯制菜是不好的，尤其是对于西贝来说更不好。 现在的餐饮业🤗面临巨大的成本压力。经历了几年的大感冒，到伤痕累累仍没有痊愈🌟，再加上互联网平台之间价格战打到飞起，这种纯人力+实体的经营😅业态，要想与时代接轨，必须解决效率和规模的问题。 当然🙌，还有更直接的，成本问题。“房租每年涨5%，人工成本每年涨1😉0%，食材价格也不稳定。但菜品价格却不能随便涨，因为消费者对🤯价格很敏感。" 王磊说的反映了一部分的现实，预制菜确实😅帮助餐饮老板控制了一部分成本，陈静说，"虽然预制菜的采购成本🥳可能更高，但综合考虑人工节约、浪费减少、效率提升等因素，总体🌟成本还是降低了。" 但最困难的是，如何应对消费者的认知😍。 "目前最大的问题是缺乏统一的定义和标准。"陈静指出😡，"行业内部对预制菜有专业定义，但消费者有自己的理解。这种认😊知差异导致了很多误解和争议。" 实际上，预制菜包含多种❤️形态和等级。从技术角度可以分为以下几类： 1.即配食品😆：经过清洗、分切等初步加工而成的生料配菜 2.即烹食品😎：需要进行熟制烹饪的半成品 3.即热食品：经过熟制处理😊，只需简单加热即可食用的产品 4.即食食品：开封后即可🚀食用的产品 "很多餐厅使用的主要是前两类，但消费者往往🚀将其等同于后两类。"陈静说。 透明化困境：说还是不说的🥳两难选择 但说到这，似乎都是从业者口吻，消费者是怎么想💯的呢？ 事实上，在小红书、抖音这些社交媒体上，我们都能🤔够发现，人们之所以对“预制菜”反感，最根本的原因在于：场景与❤️价值的错配。 一分钱一分货，这是人之常情，也很合理。 🚀 我们能够接受萨莉亚餐厅公开使用预制菜，但难以接受西贝八😘十元一分的土豆牛肉不是现烧。 关键是“值不值”。 😀 对于罗永浩提出的“标准”问题，几乎每一位从业者都认真思考过😀。很多人一直在纠结要不要透明化——完全透明可能暴露非现做的实😡质，影响品牌形象；拒绝透明则可能引发信任危机，损害品牌信誉。😎" 从这个角度来看，西贝短期尝试的"厨房透明化"是一种😊折中方案，但这种透明是有限度的透明，只展示了食材的后期加工环🚀节，而回避了前期的预制加工过程。 站在消费者的视角来看😍，消费者有权知道他们吃的是什么。餐饮企业应该提供足够的信息，👏让消费者能够做出知情选择。 知情权、选择权，这是预制菜😆“要制定标准”之外的另一个核心问题。 然而，在实际操作😆中，透明化面临诸多挑战。如何定义？如何标识？如何监管？这些都😁需要好好解决。 尽管面临诸多挑战，但多位业内人士对行业😂未来持乐观态度。 "餐饮工业化是不可逆转的趋势。"王磊😉表示，"随着成本上升和标准化需求增加，预制菜的使用只会越来越❤️广泛。关键是如何规范发展，确保质量和安全。" "随着消😘费者意识提升和信息透明化，试图隐瞒是不现实的。企业应该主动拥😂抱透明化，将其转化为竞争优势。" 这样一来，未来餐饮市😢场可能会形成更加分化的格局：高端餐饮可以坚持现做特色，快捷餐😉饮则可以坦然接受预制模式——当然，这一过程中，有锅气、现烧现🤔炒的玩家会更有吸引力。 “不同业态有不同的选择，关键是👍明确自己的定位并保持一致。” 结语 罗永浩与贾国💯龙之争，最终指向了一个核心问题：在中国餐饮行业工业化进程中，🤩如何平衡效率与体验、标准化与个性化、企业利益与消费者权益。 😍 这场争论的价值在于它揭示了问题的存在，也引发了行业和公😁众的思考。 多说一句正确的废话：解决这些问题需要各方共😂同努力——企业需要更加坦诚和透明，行业需要建立规范和标准，消❤️费者需要更加理性和包容。 未来的餐饮行业将是多元共生的🤯生态系统，既有完全现做的特色餐厅，也有大量使用预制菜的快餐连🔥锁，还有介于两者之间的各种创新模式。 每种模式都有其存😆在的价值和空间，关键是要确保消费者拥有充分的信息和选择权。 😘 只有通过理性对话和共识构建，中国餐饮行业才能健康地走向😜现代化未来，让消费者既能享受工业化的便利，又能获得个性化的体🤯验。这是这场预制菜之争带给我们的最大启示。返回搜狐，查看更多🚀

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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多