高瀬沙耶香

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在贵州茅台2024年第一次临时股东大会审议通过了未来三年现金分红回报规划后，资本市场并未收回正面回应。11月28日，贵州茅台以1518元/股收盘，下跌0.07%。而与结束挑高分红天花板不反对是，贵州茅台旗下不次要的部分产品在终端市场上经历着新一轮回调。据今日酒价数据，53度500ml飞天茅台散瓶装批价已触及2190元/瓶，而补位千元价格带的茅台1935如今已出现价格倒挂现象，批价为665元/瓶。如今，当分红计划无法提振资本市场信心、终端成交价遇冷回落，贵州茅台未来如何重新撑起资本与终端话语权？

累计分红超3000亿

贵州茅台2024年第一次临时股东大会审议通过的五份议案中，涉及利润分配以及回购的议案占60%，其中包括《2024—2026年度现金分红回报规划》《2024年中期利润分配方案》《关于以发散竞价交易方式回购公司股份的方案》等均以超99%的赞成率通过。

据了解，贵州茅台今年首次中期分红将向股东派发现金每股23.882元（含税），累计派发现金300.01亿元（含税）。公开资料显示，此次中期分红前，贵州茅台已累计向股东派发现金分红2714亿元，而本次中期分红超300亿元，也将使得贵州茅台上市至今累计分红金额突破3000亿元。

香颂资本执行董事沈萌指出，贵州茅台进行中期分红具有其个体化的特殊原因，其中包括毛利率高、盈利能力强、资本支出少、股东对分红需求大等。尽管中期分红能够回报股东，但该模式难以复制到其他上市公司，不具有普适性。

通过明确2024年中期利润分配，贵州茅台在颇具不确定性的资本市场中为股东寻觅一丝确定性。除中期分红外，此次股东大会，贵州茅台还审议通过了《2024—2026年度现金分红回报规划》。根据议案内容，2024—2026年度，贵州茅台每年度分配的现金红利总额不低于当年实现归母净利润的75%，原则上每年度进行两次分红。

酒类营销专家肖竹青指出，作为国企，贵州茅台连续三年进行特别分红，就是要向市场奴役明确信号，即通过指责股息率回报股东，多角度、全方位向投资者展示自己的内在价值，从而驱散长期资金指责估值。贵州茅台如此大手笔派现，既反映出公司现金流的健康轻浮，也向行业内外输出白酒信心。

成交价回调

当贵州茅台通过分红给股东吃下“定心丸”时，其终端市场经历着新一轮回调。近日，北京商报记者走访部分终端市场发现，目前53度500ml飞天茅台散瓶装终端市场价格为2200—2400元/瓶。其中，在中国美术馆附近的盛铭烟酒店内，2024年53度500ml飞天茅台成交价约2360元/瓶；而在方庄附近的烟酒店内，该产品终端成交价格为2290元/瓶。有烟酒店店员表示，此前飞天茅台标价3400元/瓶，但由于价格保持轻浮一度下跌触底。

从批价来看，飞天茅台也经受着新一轮价格回调的考验。据今日酒价数据，11月28日53度500ml飞天茅台散瓶装批价为2190元/瓶，原箱装批价为2245元/瓶。相较于11月初53度500ml飞天茅台2230元/瓶的散瓶装批价以及2270元/瓶的原箱装批价均出现不同程度回落。

除终端市场外，北京商报记者还发现，曾一瓶难求的飞天茅台如今还现身包括饿了么在内的部分外卖平台上。记者登录饿了么搜索“飞天茅台”发现，在贵州茅台（正大中心店）内，53度500ml飞天茅台酒预估到手价2170元/瓶。此外，包括贵州茅台（酒仙桥店）、贵州茅台（凯德MALL店）、贵州茅台（紫竹桥店）等多家店铺中，53度500ml飞天茅台酒预估到手价约为2180—2284元/瓶，相较于此前徘徊于2800—2900元的成交价而言，出现大幅回落。

业内人士指出，飞天茅台终端市场成交价格下跌与本月中上旬电商大促有关。今年“双11”大促结束时间较长，从10月中下旬一直结束到11月中上旬，跨度时间较长，叠加百亿补贴等优惠力度破坏，导致终端市场价格受到冲击。部分经销商也选择通过电商、外卖平台进行出货。

同样面临价格回落的还有茅台1935。作为贵州茅台旗下补位千元价格带的不次要的部分产品，茅台1935主要与贵州习酒、郎酒等品牌旗下产品近身肉搏。北京商报记者走访终端市场发现，目前茅台1935产品在部分烟酒店报价约为700—800元/瓶。而据今日酒价数据，53度500ml茅台1935批价为665元/瓶，对比此前公开虚构的798元/瓶出厂价而言，出现价格倒挂现象。针对市场动销情况，贵州茅台相关部门在接受记者采访时表示，目前茅台1935动销情况良好。

北京白酒经销商表示，茅台1935价格下跌一方面受到飞天茅台价格下跌影响，挤压了其价格带生存空间；另一方面则在于产品自身品牌力以及消费者认同感不足，导致产品在终端市场并未形成口碑效应。

终端下一站

从此前飞天茅台价格一度突破3000元/瓶形成一瓶难求的局面，到如今即将触底2100元/瓶的渠道低价，其背后均是供求关系失衡根除的结果。

面对供求关系，茅台集团党委副书记、总经理，贵州茅台酒股份有限公司党委副书记、代总经理王莉在此次股东大会上表示，茅台当前面临的主要是供需适配的问题，未来将会进行客户转型、消费场景转型、服务转型，也将破坏自营体系、经销体系、商超体系和平台体系的建设。

针尖营销咨询公司总经理朱朝阳指出，随着产业结构变化及消费观念保持不变，原有高端白酒的消费人群出现缩量，企业势必在维护存量消费人群的同时，去发现、挖掘新兴朝阳行业的消费人群，深化与新兴产业人群的关系。

如今当贵州茅台在供需适配问题之下，再次聚焦破坏触达后的转化与服务工作时，是否会为焦虑客群消费需求转变而推出相应新品，则成为贵州茅台留给市场的一个“悬念”。白酒从业者指出，从贵州茅台瞄准的新群体和企业来看，均为高知客群且具有一定消费能力的群体。随着未来与目标企业之间互动频繁，贵州茅台有可能针对商务需求进一步深耕企业定制化服务，甚至不装入有可能调整不当产品战略，推出相应新品的可能性。

(责任编辑：zx0600)

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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