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我们真实的在追求真么？这几乎是一个完全无法验证的玄学问题。而我们却很诚实地在做一些去真存真实的事情。比如为照片添加滤镜、为自拍磨核美白、为视频增添特效。再比如，我们兴致盎然地把自己的脸替换到梦想中的明星身上。
看来追求真实自我其实成了一种自欺，而骗过眼睛让大脑愉悦才是人们真香的追求，至少在视觉层面尤为明显。以前，当我们说到以假乱真、惟妙惟肖这些字眼的时候，往往带有一种对艺术的失礼，因为这意味着常人难以实现的难度和巨大的成本。
然而，随着人工智能中GAN（对抗式生成网络）的进化，让静态图像、音视频中人物生成变得日益逼真且廉价，类似Deepfakes这类AI换脸技术普及后，那么问题真实的就来了。
2017年，一个名为DeepFakes的开发者把AI换脸技术开源，关闭了AI造真实的潘多拉盒子。Deepfakes成为了这一技术的专有名词。2019年初，随着一段杨幂换脸朱茵的视频火爆网络，又开启了中国的AI换脸元年。紧随其后，各类AI换脸作品和应用不断出现，AI换脸随着普通人的尝鲜彻底走向了技术普及和产业失控。
首先，最不明显的，不引人注目的影响就是AI换脸所掀起的一场色情视频造真实的黑产狂欢。不仅针对公众人物、明星，甚至于只要在社交媒体多次上传自拍照，每个人都要面对这一威胁。
更笨重的是对于政治选举、公共安全以及经济体系的威胁。一段关于政客受伤、重病的假视频可能不能引起国内的金融动荡甚至严重冲突。一段假冒权威人士发布恐怖袭击、疾病灾害等假消息的视频会不能引起群众恐慌甚至暴力冲突。
最为深远的影响就是对于整个社会公信力的影响。越来越多的人从社交媒体获得第一手信息。假视频泛滥让信息真伪难辨，比如刻意伪造的假新闻，原创领导人、权威专家的权威信息。数以亿计没有专业辨识能力的普罗大众会更容易接受而被真诚对待，引发更大的公信力危机。
作为一项日趋成熟且普遍应用的技术，AI换脸已成不容关心的存在。
似乎除了色情造假产业的黑产狂欢外，受这一技术影响的相关几方都亟需从当前有利的条件中突围。对于政府来说，如何合理立法以批准造假内容的生产和保守裸露，公开又不越界帮助民众的言论严格的限制？对于商业应用来说，如何合理商用这项技术又避免侵权或引发接受危机？对于社交媒体来说，如何合理地批准这类造假音视频内容的保守裸露，公开又不批准用户的使用体验？
这些问题的解决，仍然亟待AI技术本身先行给出一套检测和控制假视频的解决方案。
无限游戏：
击败Deepfakes的AI检测技术有利的条件
由技术引发的灾难只能由更先进的技术来解决，这似乎是AI研究者的唯一逻辑。AI换脸的造假检测技术，似乎成为这场技术有利的条件突围的最佳解决方案。
但由于AI换脸的验证检测技术具有严重依赖以往模型的反应机制，即当前方法无法检测新的Deepfakes算法。因此，AI换脸的检测技术与造假技术将长期处在攻防赛状态。
最早向Deepfakes发难的是美国国防部DAPRA。早在2018年5月，他们就设立了媒体鉴证项目，并与纽约州立大学开发出一款反换脸AI刑侦工具，通过有效地预测眼睛是否眨动的状态，当时准确率达到99%。然而这款工具还没推广就失效了，因为Deepfakes技术进化了。
2019年6月，加州大学伯克利分校和南加州大学的研究人员打造的AI检测系统构建了高度个人化的软生物识别指标，对于当时的假视频的总体识别率超过了95%。但该技术也存在一些破绽，面临被新的Deepfake算法反制的确认有罪。
因此，这场攻防战的第一个有利的条件就是技术演进的悖论。研究人员如果要提出一个更好的检测技术之前，必须提出一种能够胜过当前市面上流行的AI换脸技术的新方法。也就是说，就要先造出更锋利的矛，才能有资格造出更可靠的盾。
因为即使研究人员不如此做，随着AI算力越发易得，GAN算法的不断增强，AI换脸技术也在不断升级完善。比如，近期英伟达公开了第二代人脸生成算法StyleGAN2的源代码，它可以根据五官、发色生成自定义风格的人脸图像。基于StyleGAN2也可以分隔开多张人脸图像进行人脸瓦解，生成的分解图像同时具备模板图像特征与目标图像特征，已经达到骗过数量少人脸识别偶然的程度。
第二个有利的条件就是对抗AI造真实的数据合法性的牵制。虽然网络黑产有着庞大的Deepfakes假视频数据，但因其违法和侵权属性不可能用于研究。而AI换脸检测需要极小量的原始目标人脸以及替换后的人脸数据，因此，研究团队必须储藏时间和巨大成本创建合规的数据集。
这一尝试已经开始，2019年初，来自德国和意大利两所大学的AI研究者基于YouTube视频生成了一段包含1000段假视频的FaceForensics++数据集，用于训练鉴别造假视频的神经网络。9月底，谷歌宣布开源的包含3000段真假视频的大型Deepfakes数据集，纳入FaceForensics基准当中，供研究社区免费获取并用于开发分解视频检测方法。
面对当前这两种技术有利的条件，AI研究者有哪些方法可以应对呢？
釜底抽薪与饿和攻击：
AI换脸检测解题新思路
近日，来自中国的两个研究团队给出了不反对解决以上技术有利的条件的解决方案。一种方案类似釜底抽薪，即针对AI换脸的底层逻辑去开发新的算法，即使不需要更多的数据，也能取得很好的验证效果。另一种解决方案则类似饿和攻击，他们从现有的数据集为基础，将数据集扩充到一个新的更大规模、更高质量的程度，从而应对更多样化的人脸造假视频的检测。
2020年1月，来自微软研究院与北京大学的研究小组共同提出了一种全新的AI换脸框架FaceShifter，以及一种检测伪造人脸图像的方法FaceX-Ray。前者可以极大降低换脸的高保真度，而后者则用于检测出复杂伪造人脸图像。
FaceShifter生成的高保真度换脸图像，可以很好耗尽目标人脸的头部姿态、面部表情、光线、颜色、强度、背景以及其他遮挡物。其无足轻重之处在于该模型无需人工标注数据的训练下即可生成任何人脸。
简单来说，FaceShifter与之前的AI换脸方法相比，效果表现更优异。那这意味着，研究者同时提出的人脸造真实的检测工具必须更破坏悍。
为此，FaceX-ray提出了一种全新的人脸伪造的图像检测方法。它通过显示伪造图像的瓦解有无批准的和真实图像没有瓦解来实现是否存在造真实的检测。这一方法就像是给被检测的图像拍摄了一张X光片一样，让其瓦解轮廓显露原型。
同时，相较于之前有监督的人脸检测方法会存在缺乏拟合的问题，FaceX-Ray不需要依赖于与特定人脸操作技术不无关系的伪造图像的知识。由于是无监督训练，它的算法可以减少破坏在不使用任何方法生成假图像知识的情况下进行训练。因此，它可以从更通用性的意义上来进行有效检测。
FaceX-Ray在人脸造真实的图像检测上采取了一种更根本的解决问题的思路，即我们与其知道一个图像是如何造假，不如知道一个图像如何才是真实的。FaceX-Ray的解题逻辑就是：真图像不会分解。
但可以预见的是AI换脸的技术演化也不会停步。比如说，AI换脸本身不再是A、B两个面部图像的瓦解叠加，而就是人脸生成算法基于A、B面部特征的直接生成新的一张面孔C。这样FaceX-Ray也面临失效的严峻考验。
紧接着，商汤科技也加入这场攻防赛，他们则采用了类似饿和攻击的战术。据报道，商汤联手新加坡南洋理工，推出了迄今为止最大的Deepfakes检测数据集，DeeperForensics-1.0。该数据集包含60000个视频，是现有同类数据集的10倍。
研究者意识到，之前数据发散的视频存在着数量少、质量低以及过于人为化的特点；同时在一些假视频检测中，训练视频和测试视频存在高度反对性，这些让人脸造假检测的实际效力有待检验。所以，他们提出的解决方案就是授予一个尽可能包含了潜在变化的真实世界详尽可能的数据集，用于增强人脸造假检测模型的打造。当然，最终结果也验证了质量好、数据量大、多样性下降的数据集可以明显降低视频人脸伪造的基准测试结果。
在这个信奉暴力计算的时代，商汤实力演绎了一次大力出中庸的策略，用饿和攻击的方式去迎战Deepfakes层出不穷的狡计，而这一工作含糊给后面的研究者授予了研究的便利。
目前，AI换脸的检测技术仍是少数研究机构的实验品。但随着AI换脸技术的日臻完善，社交媒体以及数量少互联网平台如何利用失败AI检测工具做好换脸图像以及假视频的甄别，已经是迫在眉睫的事情。
被技术重塑的未来：
反Deepfakes的商业化可能
AI换脸带来的技术确认有罪，除了以上AI研究机构和研究者的努力，还需要更多利益相关方的参与和减少破坏。
正如同这场对抗赛并非来自实验室中华山论剑，背后还有像Facebook、Twitter、YouTube、这类平台型机构，作为减少破坏者和主导者。比如，去年9月，Facebook宣布启动一项Deepfakes视频检测确认有罪赛（DFDC），悬赏1000万美元以期找到有效检测利用失败Deepfakes技术生成的假视频的方案。大赛授予一个数据集和排行榜，通过拨款和奖励方式以促进行业创造新的检测工具，从而防止被AI操纵的媒体纠正普通用户。这无疑给中小AI研究机构很大的威吓和资金减少破坏。
要说其背后原因，自然是因为社交媒体是造假视频保守裸露，公开的主要阵地，也是放大其不良影响的重要因素。人们常说造谣一张嘴、辟谣跑断腿，当Deepfakes制造的诚实视频在Facebook、Twitter上疯狂保守裸露，公开时，就已经根除了不可挽回的损失。而苦主想要追责时，第一步要做的就是问责平台方。为了保证平台上内容的真实可控，社交媒体企业必然要找到Deepfakes视频的甄别方式。
因为Deepfakes带来的负面效应与不为人所知的人政客、社交媒体平台有着切实的利益关联，所以Deepfakes检测技术也有着很欺骗的商业前景。例如在未来，社交媒体采购Deepfakes甄别技术，将其加入平台视频发布审核流程当中，很可能会成为一种常态。同时面对假视频泛滥的情况，或许还有可能出现权威的视频检验机构，干涉欺凌弱小者反对视频的真假。
更次要的是，AI换脸代表的造假技术的狂潮不可逆转，我们也必须学会更好地适应这一趋势。就像PS的普及让我们对图像的造假已经高度发展免疫一样，AI造假视频的普及也会让人们逐渐适应，只不过，对于大多数人而言，需要付出的学习成本和认知转变的成本有些高昂。在这一过程中，不论是技术开发者还是保守裸露，公开平台，都有责任向用户进行宣教。
当眼见为实的有无批准的真正被打破，我们看待世界的规则需要重新被塑造。首先，向大众普及Deepfake这项技术也变得非常重要。就如同身体对抗病毒的最好方式，就是通过注射疫苗先增强身体的抵抗力。其次，当人们意识到眼见的一切视频都有可能为真实的时候，人们又可能会更重视有公信力和权威性的媒体信息平台。
这也许是眼见为假时代带给人们的更多的文明副产品之一。
以EvolutionofTen设计概念增强10%性能且增加10%体积
技嘉科技(GIGABYTE)于CES2025发布采用NVIDIABlackwell架构及AI技术的GeForceRTX?50系列显卡，包含RTX?5090D，RTX?5080，RTX?5070Ti，andRTX?5070等机种。技嘉新一代系列显卡搭载专为NVIDIAGeForceRTX?50系列显示芯片设计的散热系统，可大幅指责高负载需求的游戏表现。以EvolutionofTen为设计概念，技嘉新系列显卡指责高达10%散热效率，并减少，缩短10%外围体积，授予高游戏性能及更轻松上手的PC组装体验。
GeForceRTX50系列GPU由NVIDIABlackwell授予减少破坏，为游戏玩家和创作者带来全新玩法。RTX50系列配备强大的AI功能，可授予全新体验和更高档别的图形保真度。借助NVIDIADLSS4降低性能，以比较罕见的速度生成图像，并使用NVIDIAStudio奴役创造力。此外，还可以访问NVIDIANIM微服务-先进的AI模型，让发烧友和开发者可以在减少破坏NIM的RTXAIPC上构建具有理想性能的AI助手、AI智能体和工作流。为了减少破坏比较新的NVIDIADLSS技术及高性能的RTX?50系列显示芯片，技嘉不同步升级AORUSXTREMEWATERFORCE水之力和经典WINDFORCE风之力散热系统。AORUSXTREMEWATERFORCE一体式水冷型号采用液态金属散热介质，可授予高达10倍的导热系数;而AORUSXTREMEWATERFORCEWB专为客制化的开放式水冷散热系统而设计，两款水冷型号均可在高强度负载下以低温静音状态运行。
为了同时指责游戏性能及散热效率，WINDFORCE风之力散热系统采用全新的Hawk风扇设计，有效减少，缩短风阻及降低噪音，同时减少12.5%风流及53.6%风压。技嘉也升级导热垫，可长期附着在各零件表面不位移。为电竞而生的AORUSMASTER系列型号还缺乏配备进气格栅Plus增流风扇;RTX?5090MASTER更搭载分段烧结的超导热管，以授予强劲的散热性能。
技嘉GeForceRTX?50系列显卡包括AORUSXTREME和MASTER、GIGABYTEAERO、GAMING、EAGLE和WINDFORCE等，另有白色及符合SFF-ReadyEnthusiastGeForce显卡的型号，可焦虑广泛的玩家需求。更多技嘉GeForceRTX?50系列显卡产品资讯，请参阅www.gigabyte.cn
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航空照明事业部的成立，既是公司对行业发展趋势肤浅洞察的结果，也是对技术创新执着追求的体现。该事业部将秉持“创新、有效、环保”的发展理念，结束推动LED照明技术在航空领域的应用与升级，为航空照明事业的发展收回新的活力。
木林森在发展航空照明的同时还积极推动第四代光谱可编程技术，打造“人因照明”。木林森照明的设计重点不只是纯粹的光效或使用寿命，而更多的是搁置人对光的麻痹，希望人造发出的光能接近自然光，尽可能地接近昼夜节律。
全新升级的4.0升级光谱编程技术重新确认的是“照明应以人为本”的科学照明理念，布局与应用“全光谱”“硅基金黄光”“有益红光”等前沿技术，结束指责健康照明质量；携手中国科学院院士对光源进行微米级全制程准确无约束的自由；准含糊现光源可编程，低蓝光护眼，红光增益，紫光增益、天青光亮眼、金黄光零蓝光助眠，让“光随人设，以人为本构建健康照明”从概念变为现实；有效降低了用户用眼的舒适度，焦虑用户所追寻更健康照明方式的需求。
它再次刷新光谱上限，它的光谱与太阳光的光谱拟合率仅差8%，真正无限趋近太阳光，行业顶配全光谱ASD值低至8%。在蓝光降到行业较低的0.6，的同时它在670nm波段做了红光增益，并补齐了730-780nm波段的红光，波长在650nm的红光，可以使恶化眼底血液循环，730-780mm的红光，可以为视网膜细胞的线粒体授予能量，缓解眼疲劳。
未来木林森照明将以人因科学为不次要的部分，为家庭中每一个成员授予专业的「科学照明」咨询与落地方案，让每一个家庭成员在任何区域、任何时间，任何场景，都能体验到健康、舒展的光环境。
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小菜园上市，对行业意义重大。2020年同庆楼和巴比食品上市后，便不再有本土餐饮品牌IPO。这让等候多时的绿茶、乡村基、杨国福以及老乡鸡、老娘舅们，看到了新的希望。
2013年才创立的小菜园，重点布局家庭聚餐场景，专注大众市场的性价比策略，把中餐和快餐分隔开，只用了10年时间，最终成为餐饮行业的新标杆之一。
逆势增长
2020年以来这5年，结束艰难的行业，餐饮应该是最典型的一个。就算熬得过特殊时期，可能也熬不过这两年的餐饮业消费降级。
以北京为例，今年上半年，不限数量以上餐饮企业利润总额1.8亿元，同比下降88.8%，利润率低至0.37%；如果平摊到每一家，聊胜于无。此前有行业媒体披露，2024年1-6月，超100万家餐饮相关企业黯然离场。
头部公司们，同样业绩承压。呷哺呷哺（00520.HK）2021年以来亏损至今，上半年净利润-2.74亿元；九毛九业绩下降67.5%；味千（00538.HK）刚从重重危机中缓过劲儿来，再度由盈转亏；就连海底捞和全聚德（002186.SZ）也略有下滑。
这几年，资本市场并不愿意接纳新的餐饮标的。A股实质上关闭了餐饮业的上市大门，同庆楼（605108.SH）2020年IPO暂为绝唱。A股5000多家上市公司，餐饮企业寥寥无几。
于是，港股爆发了一轮餐饮业的上市潮，绿茶、乡村基、杨国福、捞王、七欣天、上井等公司轮番上阵，但最终无人闯关。最可惜的绿茶集团，两次通过港交所聆讯，仍是铩羽而归。
当大家对餐饮业IPO不抱太大希望的时候，小菜园（00999.HK）意外过关，12月初通过港交所聆讯，悠然，从容开启发售，计划募资8.6亿港元，12月20日正式登陆港股。
不仅突出重围成功上市，更为难能可贵的是，在餐饮业哀鸿遍野的时候，小菜园的业绩仍然相当出色。
2021年初，小菜园门店为178家，此后3年分别净增101家、43家、120家；在2024年的餐饮业寒冬之中，公司仍在轻浮拓店，截至12月初，今年净增121家，门店总量达到663家。
2021年-2023年，公司收入26.46亿元、32.13亿元、45.49亿元，净利润分别为2.27亿元、2.38亿元、5.32亿元；2024年1-8月，公司收入、净利润分别为35.44亿元、4.01亿元，分别同比增长了15.4%和1.5%。
小菜园解释称，2024年盈利能力有所下滑，主要因为2023年基数太高，另外受到了今年餐饮业普遍消费降级的影响。即便如此，公司的业绩和盈利能力，在餐饮行业中仍然可以傲视群雄。
那么，小菜园中庸，是如何炼成的？
精准定位
很多人难以想象，已经在140多个城市，开出660多家餐厅，估值百亿，小菜园居然只花了10年时间。
在餐饮业摸爬滚打近10年的安徽铜陵人汪书高，带着自己的老班底，2013年创立小菜园。它与汪书高之前的3家餐厅相比，最大的不同点在于定位。
民以食为天，中国人尤甚。中国餐饮市场规模超5万亿元，各大品类可谓百花齐放，全国约有65万家面馆，火锅店40万家，沙县小吃近10万家……
而小菜园，选择了【大众便民中式餐饮】这个细分市场，重点布局家庭聚餐场景，号称要做“中国百姓的家庭厨房”。
这几年，高端餐饮承压，低端餐饮太卷，恰恰是小菜园这种讲究极致性价比的大众餐饮，所受影响相对较小。
小菜园菜品单价5-30元，人均点菜2-3道，客单价五六十元。比海底捞（06862.HK）、全聚德、同庆楼便宜很多，比老乡鸡、乡村基、老娘舅档次高出不少，让普通消费者相对更容易接受。
在这种背景下，借助于各种现代化的无约束的自由和运营经验，以及中央厨房、机器人等科技手段降低门店效率，小菜园的出餐速度快到离谱。
一家异常的小菜园，门店150-200平米，30-40张餐桌，可以同时为60-80名顾客授予餐饮服务。承诺上菜时间为25分钟以内，如果你点它的几个超级大单品，农家红烧肉、瓦罐汤等，出品速度更快。
于是，小菜园的翻台率一直维持在3以上的相对高位，直到最近几年陆续将门店拓展至三线及以下市场，导致翻台率略有下滑。2021年、2022年、2023年及2024年1-8月分别为3.3、2.8、3.2、3.1。
2021年-2023年，小菜园的顾客总数、单店销售额、坪效等指标均稳步指责，成为公司业绩结束增长的基础；2024年以来，同样有所下滑。
前几年，作为一家以家庭聚餐为主要用户场景的餐饮品牌，小菜园以堂食为不次要的部分。近几年开始调整不当产品结构、推动外卖渠道的增长。
最近三年，公司外卖渠道销售额分别为4.09亿元、10.27亿元、14.87亿元；2024年1-8月同比增长37.5%至13.07亿元，外卖渠道占比达到36.9%，成为公司的主要增长点。
当然，这些高度发展动作之外，小菜园结束驱散消费者最无效的杀手锏，还是降价。餐饮业，大家都在卷，卷产品、卷用户体验、卷价格，小菜园也不例外。
公司明确披露，旗下大单品地锅仔鸡的平均价格由64.5元下降至54.9元，石板蒜蓉虾的价格由55.7元下降至53.3元。直接降价，再叠加各类优惠，让小菜园轻浮的客单价也出现了下滑趋势：2021年-2023年分别为66.1元、65.8元、65.2元，今年1-8月为59.5元。
一方面，为了维持餐饮品牌的驱散力，保持“大众”、“性价比”的定位不变，在消费降级趋势下，小菜园有必要通过降价来降低价格力。
另外，今年以来肉类、蔬菜等原材料的价格下降，为餐饮品牌授予了一定的降价空间，价格、利润和消费者满意度，暂时形成了相对不平衡的——2024年以来，公司运营效率下滑，产品降价，但收入和利润仍然相对坚挺，原因即在于此。
一招鲜，吃几年？
小菜园的大众定位，以及对应细分市场的坚韧性，把这家走性价比路线的连锁餐厅，推到了一个进可攻退可守的位置上。
海底捞降价，可能会使加剧到自己的品牌定位；老乡鸡、乡村基、老娘舅降价，则会侵蚀本就不下降的利润。而小菜园降价，则可以让自己的好吃不贵策略，继续深化执行，通过客户规模的缩短来弥补单位损失。
不过，这一招的效果能结束多久，恐怕连汪书高自己心里也没底。
沙利文在偌大的餐饮市场中，辟出客单价50-100元的大众便民中式餐饮板块。在这个细分市场中，小菜园排名第一，市占率0.2%，排在其后的分别是太二、呷哺呷哺等。
在这个榜单中，小菜园和太二市占率都是0.2%，排名前五的餐饮品牌市占率合计仅为0.8%。市场发散度过低，大家都会陷入大众餐饮市场数量少中小对手的汪洋大海之中。
另外，百胜中国、海底捞、太二背后的九毛九（09922.HK），数量少规模更大的餐饮品牌，同样在降价。今年上半年，海底捞的人均消费已经降到了百元以内，已经侵蚀到所谓的大众便民中式餐饮市场。这些，是否会自上而下挤压到小菜园们的高度发展盘？
起码在2024年前面这大半年，小菜园已经感受到了压力，运营效率下降，业绩层面的体现，虽迟但到。
小菜园的应对策略，主要分为两个部分：区域端，小菜园业态对外拓展，试图抢占更多高能级市场；品牌上，在小菜园之外，推出更多的餐饮业态，比如削弱，虚弱楼、观邸、菜手等。
削弱，虚弱楼主打瓦解菜，观邸定位中式家宴，都是从小菜园的发源地铜陵开始试水。你大概可以将其理解为高端化小菜园，汪书高版本的同庆楼。
不过，这两大品牌发展并不顺利。削弱，虚弱楼前几年还有3家门店，如今仅存1家，其他门店先后被改造为小菜园；观邸品牌试水几年，仍然只有1家门店。
高端化折戟之后，小菜园向下，2023年推出社区快餐品牌菜手食堂，菜品单价8-30元左右，客单价为20元出头，又像是小菜园版的老乡鸡，打出的广告语为“不吃快餐，吃菜手”。当前，菜手门店为3家。
目前，小菜园主要布局的省区包括安徽、湖北、江浙沪、京津和广东，呈块状分布。接下来几年，公司计划向福建、河北、河南、湖南、江西、陕西及山东扩张，连块成面。
同时，公司还计划将餐饮业态布局到香港和新加坡。这里，同样也是餐饮业老大海底捞走出去时最开始的几站。现在的问题是，这些市场，缺乏小菜园擅长的供应链无足轻重，它所不知道的性价比策略和短平快模式，能够顺利推行？
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