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。
AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******
有了AI,人人都可以是艺术家。AI绘画的出现,恰如瑞士艺术家保罗·克利所言:“艺术不是再现可见,而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展,目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同,发展最久的是“以图生图”,再到近期火爆的“文+图”生图。当然,也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。
上传一张图片,或者输入一些简单的关键词,系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间,AI绘画开始在互联网社交平台走红。
AI绘画,顾名思义就是利用人工智能进行绘画,是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品,通过算法对其内容和风格特征进行解析,最后再生成新的作品,所以算法是AI绘画的核心。
当前,“凭空”生成图像的AI绘画,其实也会动辄“翻车”:也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像,下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。
事实上,AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交,那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。
AI绘画是如何实现“凭空”生图的?除了娱乐外,AI绘画还有哪些潜在的应用前景?
从“以图生图”到“语音生图”
2022年,由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中,《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而,这个作品的创作者不是艺术家,而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。
这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里,先输入几个关键词,如光源、构图、氛围等,得到了100幅作品,再进行约80小时的修图修饰,最终选出3幅作品,最后把图像打印到画布上。
通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品,让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。
“人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末,当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说,最初的AI绘画方法比较简单,比如一张普通的照片,通过一些图像处理的算法,把照片像素进行几何或者色彩上的变换,然后再调节不同参数,就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。
经过20年左右的发展,目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同,发展最久的是“以图生图”,再到近期火爆的“文+图”生图。当然,也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。
AI绘画主要依靠三种技术模式实现
董未名介绍,目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。
“图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取,实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合,从而生成新的艺术图像。”董未名举例,如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品,通过图像风格迁移技术进行融合,就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。
不过,在董未名看来,图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络(GAN)算法,它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强,笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距,所以长久以来,AI绘画一直“籍籍无名”。
当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时,图文预训练模型的出现,加速了AI绘画的崛起。
“依托图文预训练模型,只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片,算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似,艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例,比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练(CLIP)算法,就是利用图文特征“对齐”的能力,再结合已有的生成模型,实现“以图生图”或者“图+文”生图。
不过,董未名坦言,图文预训练模型的推广也存在一些争议,有部分人认为,该模型在训练前期,需要用大量的图形处理器(GPU)进行数据训练,耗电量大、成本很高,而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为,也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型,用它完成更多的算法作业,只是这还需要时间的验证。
诚然没有一项技术是完美的,这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。
“目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型,这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型,然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示,扩散模型也存在弱点,由于模型对图片内容识别的能力不足,或者难以完全理解识别文字的意义,以及训练数据的偏差,有时便会生成“四不像”的作品。此外,扩散模型生成图片的速度比较慢,目前还达不到实时生成图片。
互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景
AI绘画目前的应用场景,更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆,短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时,此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动,百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。
有了AI,人人都可以是艺术家。AI绘画的出现,恰如瑞士艺术家保罗·克利所言:“艺术不是再现可见,而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标,人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想,不远的将来,AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。
“现在网络上充斥着很多不良内容,这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现,而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确,但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据,所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术,积累不良内容艺术作品的数据,并用以训练识别模型,以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。
在董未名看来,作为一种艺术呈现形式,AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局,因为这些赛道都离不开创意,AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入,实现对其创意的预览,甚至可以直接进行创作。
不过,董未名并不讳言,当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型,而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片,经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显,如果用画家的画去训练算法模型生成作品,那最后的版权属于谁呢?”董未名提出的问题,正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。
AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢,希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬,真正服务艺术创作、创造更多价值。(科技日报记者 金凤)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)