2022年新茶饮门店数已近50万家，蜜雪冰城位居第一、古茗第二******
新茶饮行业正处于持续增速阶段。近日，中国连锁经营协会发布《2022新茶饮研究报告》(以下简称报告)显示，2022年新茶饮市场处于成熟期上半段。2022年年底在业的新茶饮门店总数约48.6万家，截至2022年10月底，蜜雪冰城以23295家门店数位居第一；古茗居第二，门店数为6778家。新茶饮行业的市场格局逐渐明朗，新茶饮品牌头部效应明显。
此外，2022年新茶饮的连锁化率已提升到55.2%。在多个城市核心商圈的抽样调查中，新茶饮的连锁化率超80%。新茶饮这个从业者平均年龄不到30岁、形成规模不超十年的新兴行业，已经阶段性创造出了旺盛的消费者需求，并以连锁经营的形态在消费市场上熠熠生辉。
1、蜜雪冰城门店数最多，古茗近7000家
从中国整体新茶饮市场来看，2022年年底在业的新茶饮门店总数约48.6万家，比2020年年底37.8万家增长超28%。结合全网多方数据及企业调研，报告确定了30家典型新茶饮品牌在2022年10月底的门店数。
数据显示，蜜雪冰城门店数位居第一；古茗紧随其后，门店数为6778家；排在第三、四位的的书亦烧仙草、茶百道门店数也均超过6000家。从消费者角度看，2022年新茶饮整体有了更好的“性价比”、算下来“比瓶装饮料贵不了多少”、“比单独买新鲜水果还便宜”。
图片来源：中国连锁经营协会新茶饮门店数不断增长，进一步带动该细分品类在我国现制饮品市场中占据越来越重要的位置。从整个现制饮品市场来看，2022年新茶饮门店数仍是我国现制饮品中门店数最多的一个细分品类，其门店数占比高达61.9%。
图片来源：中国连锁经营协会2、新茶饮连锁化率升至55.2%，行业竞争将围绕供应链
新茶饮具有一定零售产业特性，标准化程度高，能够迅速实现复制。据美团数据显示，2020-2022年餐饮业连锁化率从15%提升到20.7%。同期，新茶饮的连锁化率从41.2%提升到55.2%。在多个城市核心商圈的抽样调查中，新茶饮的连锁化率超80%。放眼全球连锁市场，我国新茶饮在过去几年里市场发展迅猛，目标客群清晰，产品不断迭代创新，孕育出了多个全国知名品牌。
图片来源：中国连锁经营协会中国连锁经营协会发布的报告还指出，未来新茶饮的竞争就是供应链上的竞争。而提前布局供应链的茶饮品牌将在越来越激烈的市场竞争中更具有核心竞争力。比如古茗自2016年就已经开始了供应链建设，除稳定的合作果园茶园外，也拓建了自己的果园，目前已经跑出了一个涵盖原料种植、快速配送、仓储基地建设的完整供应链模式。夯实的供应链链条可以更精准做好产品品控，为消费者提供口感稳定、高性价比的新鲜饮品。
接下来，布局农业供应链将成为行业新趋势，从上游果园到下游销售全产业链把控，将会是新茶饮品牌发展的必经之路。
至于新茶饮行业的未来发展空间，根据艾媒咨询及华经产业研究院数据测算： 2022年新式茶饮行业市场规模超过2900亿元，同比增长5.1%。“整个新茶饮市场有望在2023年Q2全面恢复，并有望迎来‘欢庆式’销售市场，业绩整体全面提升。加盟业务也有望全面恢复。最终，2023年将实现全年业绩的同比增长。”《2022新茶饮研究报告》指出。
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） 乐发lv地图 |
