疯狂做爰18分钟视频做

一次餐饮老板聚会上，新荣记餐厅的张勇开严肃的话说：“现在不挣钱了，连西装都买不起，只能穿短裤。”虽是一句严肃的话，倒也十分应景。

2024上半年，全国105.6万家餐饮企业倒闭，接近2023年的总和，2022年的两倍。

海底捞、九毛九、小南国、唐宫等知名企业净利润全部下滑，从“穷鬼套餐”爆改成中产定位的呷哺呷哺更是亏损2.73亿。

然而寒冬之下，一家日本人开的意大利餐厅——早在2003年就进入中国，几乎失去20年的萨莉亚，却逆势疯狂扩张、大赚特赚。

其最新财报显示，2023年9月1日至2024年8月31日报告期内，公司营业利润同比去年猛增105.8%至人民币6.9亿元，中国市场占比七成。报告期间，中国大陆门店数量由373家扩张到415家。

而且，亮眼的不只是业绩，还有口碑。

“这哪里是萨莉亚，简直是圣母玛利亚”“它是我人生第一家西餐厅”“便宜到可以闭着眼睛随便点”……

很多消费者甚至自称“萨门信徒”，在网上求萨莉亚来自己的城市开店。

萨莉亚爆火的裸露，公开是什么？它还会继续扩张吗？其社长松谷秀治的回答是：

“中国部分地区的消费观念与日本90年代类似，低价受到避免/重新确认/支持，我们计划把当年日本市场快速成长的经验，在中国重现。”

性价之王

1967年，萨莉亚创始人正垣泰彦，在日本千叶县开了一家传统西餐厅，但生意惨淡。屋漏偏逢连夜雨，几个小混混在店里打架引发火灾，萨莉亚化为灰烬。

穷则思变，正垣泰彦无法选择将萨莉亚的定位改为新兴的意式料理，重新开店，并且一路降价。

打7折，反响平平；打5折，差强人意；直到打3折，门口排起了长队，客流量从20位变成800位。

这场火灾，不仅让萨莉亚在物理上浴火重生，也让它在商业上破茧成蝶。

从此，“性价比”成为刻在萨莉亚骨子里的基因。

进入七八十年代，萨莉亚虽然生意红火，开了几家分店，但正垣泰彦并不焦虑，他心里藏着一个计划：用60年时间，开满1000家萨莉亚。

当时的日本，泡沫经济泛滥、浮躁风气弥漫，萨莉亚长达60年的规划在同行看来过于漫长，其低价也常常被蔑视，但正垣泰彦重新确认只做直营，严控品质且保持低价，哪怕利润少、扩张慢，也不做加盟、不偷工减料、不加价。

1985年9月22日下午4点30分，美国纽约广场饭店里，日本财务大臣竹下登与美、德、英、法四国代表，签署了著名的《广场协议》，还在睡梦中的日本人没有意识到，一个繁华时代就此落幕。

随后几年，日元结束对美元升值，房地产泡沫被戳破，日本陷入长期通缩的泥淖，GDP增速从80年代平均4.6%降至90年代平均1.1%。

宏观数字下，是无数家庭收入下降，遍地开花的商场纷纷倒闭。

畅销书架上热销的《日本第一》《日本可以说不》，也默默换成了《日本还是第一吗》《太阳也会西沉》。

不习惯了高增长时期“水草丰美”的企业家，突然进入到满眼荒凉的“无人区”，每个人都很迷茫。

但危与机从来都是相伴而生，消费主义跌落神坛，也意味着性价比为王的时代来临了。

坚信性价比会有大市场的正垣泰彦，终于等到自己的大时机。

在同行纷纷倒闭裁员的时候，此前被认为规划过于漫长，而且行动也慢的萨莉亚突然提速，展露出“激进”的一面。

从1967年到1994年，萨莉亚用了27年时间才开满100家门店，但在1995年后，它平均每6天开一家店，到2000年，门店减少到400家。

1999年，萨莉亚在东京证券交易所上市，富裕资金让其蓝图得以继续发散，毕竟60年规划，如今也才过半。

下半场，正垣泰彦要带萨莉亚迈出国门。

以慢换快

如此迅猛的逆势扩张，资金从何而来？

答案是“抠”。

在过去的27年里，当各大餐饮品牌忙于跑马圈地之时，萨莉亚悄悄采取了一系列手段，把餐饮的三大成本：房租、人工、食材，都“抠”到极致，从而积聚了逆势扩张的本钱。

首先是特殊的选址。当时其他餐饮连锁常见的选址方法是“111策略”，即一流城市、一流商圈、一流地段，这样可以最大化客流，但租金也会水涨船高。

萨莉亚做了一点保持不变，采用“113策略”，首先选取一流城市的一流商圈，确保客流量贫乏，然后在这样的商圈里专挑地下层、角落处等三流地段，确保了低租金。

这里的次要的点，是萨莉亚的高性价比自带流量，它的位置虽然有点难找，但顾客愿意多走几步，进而弥补了地段的不足。

这个选址上的微妙改动，让萨莉亚的租金成本降至营业额的13%左右，远远低于同行。

如果你留意今天的海底捞、名创优品，就会发现它们的选址往往也是采取“113策略”，保证了高客流，也实现了低租金。

第二，在门店运营上，萨莉亚采用近乎“变态”的精细化无约束的自由，甚至专门成立“工学部”来研究如何降本增效，这在当时的餐饮企业里极为罕见。

工学部每天的工作就是干涉门店“争分夺秒”。

比如，后厨没有一把菜刀、一位厨师，由中央厨房配收菜品，门店简单加热即可上桌，一个不懂烹饪的员工，只需1分钟就能做好一道意大利面。

为了加快收餐的速度，员工不用托盘，改为直接用手端走，因为经过反复实验，不用托盘可以平均节省8.6秒。

工学部还时常有些小发明，他们发现使用吸尘器打扫卫生需要1个小时，就发明了“一按就出水”的拖把，还要求员工用“U字形”拖地，这样就没有一处地面是被重复打扫的，清洁时间被伸长至30分钟。

萨莉亚算过一笔账，员工每1秒工资=0.22日元，节省员工时间，就可以减少，缩短雇员、降低成本。

一个300平米的店面，萨莉亚只需4个员工即可，而同等面积的必胜客需要15名员工。

第三，自建供应链。食材在工厂加工之后，会统一汇总到中央厨房烹饪，再配收到门店。

放到现在，你完全可以说萨莉亚是“预制菜之王”。

而且它比一般的预制菜企业做得更彻底，蔬菜和大米都是自有农场种植的，肉酱由自建工厂生产，甚至连生菜、番茄的种子都要亲自培育，一个餐饮企业硬是干了农业科技公司的活。

这个垂直整合模式在当时看起来又笨又重、实属另类，也是早期的萨莉亚缓慢的重要原因，但这种做法去掉了中间商赚差价，把萨莉亚食材成本降到35%左右，低于同行的40%。

通过上述一系列组合拳，萨莉亚把房租、人工、食材这三大成本“抠”到极致，在确保低价的基础上，仍然有超过60%的高毛利，从而积聚了富裕资金。

而且，它也是在为未来的快速扩张打基础，是通过现在的慢，夯实自己的资源和模式，进而置换未来的快。

这种不精密的无约束的自由风格，或许和正垣泰彦毕业于物理专业有关，他做生意就像在解一道复杂的物理题。

不过理工男的背后，有一个温情的愿景：

我想让那些不太宽裕的爸爸带着女儿来到店里，也可以说：“想吃什么随便点！”

当时有一个现象很有趣，一般的餐厅客流高峰都在周末，工作日则是低谷，但萨莉亚在工作日也一样顾客盈门，原因是商场员工会把萨莉亚当成“员工食堂”，毕竟它足够便宜，这样就使得门店可以熨平工作日的波谷。

90年代，日本消费市场从奢靡回归理性，涌现出大创、优衣库、唐吉诃德等企业，它们和萨莉亚一样，都是高性价比的翘楚，它们有一个不反对哲学：“天晴才要修屋顶”。

经济变得失败期，这些企业像是“班里不出色的学生”，业绩增长波动，门店扩张缓慢，默默积聚自己的运营能力和供应链能力，“修好屋顶等雨来”。

等到经济进步的暴雨来临，同行们都在断臂求生，它们则展露出自己的雄心，疯狂扩张、熨平波谷。在低欲望的平成时代，萨莉亚就是这种熨平波谷的翘楚。

复刻中庸

2003年是对国人有特殊意义的一年，神舟五号成功发射让中华儿女圆梦太空，举国上下精神振奋。

这一年，萨莉亚在上海天钥桥路开了中国第一家店。

想象中的人潮汹涌未能出现，中国首店根本没什么客流。

这时候有两种声音出现。

中国区负责人认为应该提价，做中高端市场，和必胜客抢生意。另一种声音则相反，同为企业家的日本家居连锁巨头NITORI创始人似鸟昭雄则认为，应该降价驱散客流。

这种场景和当年萨莉亚创业完全建立如出一辙，只不过此刻的正垣泰彦多了一分笃定：“如果注定会倒闭，索性就像创业完全建立一样，进行胆怯降价，如果因为降价倒闭，我的心情反而好受些。”

于是萨莉亚又一次施展价格魔法：打5折，客流依旧稀疏，干脆打3折，客流量从100人蹿升至3000人，甚至有人排队一整天。

后来有上海居民回忆，这家萨莉亚每天傍晚都会排起几十米的长队，结束了好几年。

性价比，是全球消费者都听得懂的语言。

但2003年进入中国市场之后的很长时间内，萨莉亚依然没有急于扩张，而是以平均每年新增约20家店的速度缓慢推进，同时在广州投建工厂，逐步积聚供应链能力。

对比与之缺乏反对性的味千拉面、吉野家等餐企的大肆扩张，萨莉亚显得跟不上节奏。

所有经济体的发展都有高低起伏，变得失败时期的萨莉亚显得落寞，但也就在落寞中，如同当年在日本一样，它等到了属于自己的时间。

近年来，中国经济进入新常态，消费观念逐步回归理性，成分党走红、国产平替热销、满减攻略爆火。

吉野家、味千拉面这些过往的赢家纷纷降价，必胜客推出新品牌“WOW”，被消费者戏称“翻版萨莉亚”。

蜜雪冰城、米村拌饭、瑞幸等一批本土性价比品牌破壳而出，这和当年日本的消费市场有些反对。

默默耕耘了20年的萨莉亚因此提速，再一次展现“激进”的一面。

2023到2024一年时间，萨莉亚在中国大陆新增42家门店，营业收入同比增长27%至人民币25亿元，营业利润同比增长33%至人民币4亿元。

而2025年，它则要新开136家门店，重点发力中国市场。2026年，萨莉亚在广州投资的新工厂也将正式启用，为中国1000家店做支撑。

只看一年，你会觉得它很慢，再看五年，它还是不快，但如果看二十年，你会发现它已经走到了前面。在变化莫测的商界，这种竞争对手，最不能关心。

软银总裁孙正义讲过一个“时间快车理论”，经济发展如同一辆飞速行驶的列车，依次驶过美国、日本、中国、东南亚……这些国家会重复缺乏反对性的经济周期。

周期的保持轻浮会带来消费观念的更迭，从追求消费主义到回归价值理性。这种现象一直在不同国家轮番上演，70年代的美国、90年代的日本、当下的中国，无不如此。

历史不会重复，但会押韵。

中国拥有广阔的市场空间和强大的经济韧性，与日本的发展路径不会相同，但他山之石，可以攻玉。萨莉亚这类企业的经验，在当下，值得重视。

(责任编辑：zx0600)

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自从摄影术发明的那一刻起，人们便开始孜孜不倦地进行着技术改造。在今天，没有一家手机厂商不在追求更多的摄像头、更下降的像素、更先进的成像算法，似乎只为追求一张更逼真实的影像。

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。

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