预制菜的困局与出路:一场来自业内的真实对话
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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
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