酒类产品仅靠包装赢市场行不通******

　　本报记者 孟刚 文

　　近期，上海市市场监管局对该市酒类产品进行了商品包装监督抽查，发现标称贵州茅台酒厂(集团)保健酒业有限公司生产的茅台不老酒(配制酒)包装空隙率不合格。事实上，2021年小糊涂仙、郎牌、杜康4批次酒类产品也因为包装空隙率项目不合格，被上海市市场监管局通报。

　　记者梳理发现，空隙率不合格成为酒类产品包装不合格的主要问题。业内人士认为，酒类产品过度包装是酒业阶段性的产物，随着法律法规不断完善以及酒类消费趋向品质化、理性化，酒类过度包装问题将加速得到解决。

　　空隙率不合格问题常见

　　上海市市场监管局近日在官网公布了《2022年上海市酒类商品包装物减量(过度包装)监督抽查结果》，本次监督抽查依据GB 23350—2009《限制商品过度包装要求 食品和化妆品》(以下简称2009版标准)、JJF 1244—2010《食品和化妆品包装计量检验规则》等标准要求，对包装空隙率、包装层数、包装成本与销售价格比率项目进行了检验。结果显示，50批次抽检中有1批次不合格：标称贵州茅台酒厂(集团)保健酒业有限公司生产、上海文峰千家惠超市发展有限公司销售的的茅台不老酒(配制酒)包装空隙率不合格，规格型号为500毫升，生产日期为2021年7月9日。

　　记者了解到，贵州茅台酒厂(集团)保健酒业有限公司是茅台集团全资子公司，其官网显示，公司成立于1984年。

　　茅台集团近日回应《中国消费者报》记者称，此批次产品系保健酒业公司此前生产的总经销产品，已经对该批次检验不合格产品全部召回处理，并将整改后的包装重新送检。

　　近年来，酒类过度包装问题不时出现，且多为包装空隙率不合格。例如，2021年5月，上海市市场监管局公布的2020年上海市酒类商品(过度)包装监督抽查结果显示，四川省古蔺郎酒厂有限公司、汝阳杜康酿酒有限公司、贵州小糊涂仙酒业有限公司等厂商生产的酒，包装空隙率均被查出不合格。而在2016年、2017年，原上海市质量技术监督局多次发布的饮料酒商品包装监督抽查结果也显示，多批次名酒品牌旗下产品因包装不合格被通报，不合格项目均为包装空隙率。

　　所谓包装空隙率，是指商品包装内不必要的空间体积与商品销售包装体积的比率。根据2009版标准规定，饮料酒的包装空隙率应≤55%。另外，根据规定，当内装产品所有单件净含量均不大于30毫升或30克，其包装空隙率不应超过75%；当内装产品所有单件净含量均大于30毫升或30克，并不大于50毫升或50克，其包装空隙率不应超过60%。

　　过度包装是阶段性产物

　　记者发现，此前，一些名酒企业的主打产品也会出现过度包装问题。但市场监管部门近年来发布的抽检结果显示，酒类过度包装问题多见于非名酒或者名酒的贴牌开发产品。

　　中国酒业智库专家蔡学飞表示，酒类过度包装现象长期存在，原因并不复杂，因为酒类产品重要的消费场景就是社交，在社交场景下，“高大上”、新奇的包装在一定程度上被认为是产品本身价值的体现，所以，过度包装问题在酒类收藏市场和礼品市场上长期存在。

　　酒类营销专家肖竹青也认为，食品行业过度包装主要体现在月饼、保健品行业，尤其是养生保健产品过度包装现象更为严重。而一些酒企为彰显品牌价值，也喜欢用“高大上”的包装博取顾客眼球，特别是在贴牌定制酒领域。

　　资料显示，20世纪90年代，一些名酒企业开始在包装上进行创新，酒类产品的包装造型、结构呈现出差异化的新态势。

　　蔡学飞表示，对于一些品牌影响力不强的企业来说，可以通过较为繁复的外部包装设计来提升整个产品的价值感，从而提高产品溢价，支撑较高的价格。“但确实应该看到，通过过度包装实际上解决不了产品价值问题，只能是白酒发展阶段性的产物。随着理性消费意识崛起，过度包装外显性价值其实在大幅下降，酒类过度包装已经成为非理性消费的代表，正在逐渐被市场淘汰。”蔡学飞说道。

　　包装附加值将大幅降低

　　目前，酒业特别是白酒行业进入总量萎缩、消费需求迭代升级、市场竞争逐步加剧的新发展阶段，对酒企和产品提出了更高的要求。

　　2021年，市场监管总局、国家标准化管理委员会联合发布了新修订的GB23350—2021《限制商品过度包装食品和化妆品》，新标准涵盖31类食品、16类化妆品，包括茶叶、酒类等，将于2023年9月正式实施。具体到酒类产品包装上，规定酒类包装层数应≤4层、包装空隙率≤30%、必要空间系数为13。

　　蔡学飞告诉《中国消费者报》记者：“随着国家相关政策的调整，以及消费者理性消费、环保意识不断增强，酒类过度包装问题正在不断改善，比较有代表性的就是简装酒或者光瓶酒的出现。”

　　肖竹青也认为，如今，消费者购买行为趋于理性，更多消费者越来越认同可以省略酒包装，选择光瓶好酒成为一种潮流。

　　蔡学飞表示，酒类消费最终还是会回归到产品品质本身，包装的附加值将大幅降低，这也是符合酒类品质化消费、理性消费的一个大趋势。

　　肖竹青则认为，消费者指定购买和持续复购，一定是对产品有良好的消费体验。只有重视品质体验和品牌提升的酒企，才能真正满足消费者的需求，才能走得更远。

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)