餐饮业复苏回暖，数字化转型步伐加快******

　　“忙并快乐着”——这是很多餐饮人近期的共同感受。

　　随着疫情防控政策密集优化调整，国内餐饮市场加快复苏，大街小巷再次点燃浓浓烟火气。

　　刚刚过去的元旦假期，位于山东济南大观园景区的“城南往事”客流量猛增。“1号晚上11个房间全满，等餐区也坐得满满当当，一直到晚上10点半还没忙活完。”店长王一举说。

　　让王一举兴奋不已的，还有年夜饭的预订情况。“11个房间全订满了，大年初二也订出去好几间了。”他说，元旦和春节是餐饮市场复苏的试金石，大家有信心恢复到疫情前的状态。

　　“城南往事”工作人员接听顾客预订电话。新华社记者 陈国峰摄

　　近期，各地相继推出政策举措，加快推进餐饮市场复苏：重庆通过分批发放消费券、启动跨年迎新消费节等措施，促进餐饮零售等消费；武汉餐饮业协会联合餐饮企业推出煨汤滋补美食节、邻里年货节等系列活动；天津启动跨年暖心购物季，带动商圈烟火气加速回归……

　　美团数据显示，多地餐饮消费出现不同程度恢复，线下门店客流逐步增长。元旦假期前两日，全国堂食线上交易额较前一周同期增长超1倍。其中，江苏、浙江等地相关交易额增长超230%。

　　复苏暖意渐浓的同时，越来越多餐饮企业通过数字技术和智能设备应用，加快转型升级步伐。

　　“莜面鱼鱼”“莜面村三种蘑菇”“胡萝卜焖饭”……只见数百个产品研发项目在多维表格里清晰排列，项目负责人、完成进度、优先级一目了然。

　　西贝餐饮研发经理崔雯雯告诉记者，过去企业在信息流转环节需要耗费较高的人力和时间成本，通过引入飞书多维表格等数字化管理工具，实现项目流程自动化，方便资料归档和数据沉淀，帮助企业高效推进研发项目管理。

　　“餐饮业正在拥抱新的数字化经营主场。我们希望通过对产品研发、门店运营、巡检记录、供应商需求反馈等信息的标准化管理，提高餐饮门店数字运营能力，助力更多连锁企业和中小商家降本增效。”飞书企业效能顾问马金歌说。

　　西贝食品工程部应用飞书多维表格管理产品研发。（受访者供图）

　　智能青提剥皮机仅用1分钟就能为一筐青提去皮，智能水果去核机4分钟完成1公斤橄榄去核……在新茶饮品牌喜茶的一家门店里，记者看到各类智能设备正在高效运转。

　　“专业智能设备的应用，不仅减轻了人员工作压力，提高生产效率，还能最大限度保证每一杯产品的口感都是一致的。”喜茶相关负责人说，企业组建了专业智能设备研发团队，目前已推出3款智能设备并在门店进行大规模应用。

　　中国商业联合会日前发布的“2023年中国商业十大热点展望评述报告”显示，作为供给端升级核心推动力之一，数字化为餐饮业带来深度变革，未来，餐饮市场竞争不仅体现在企业之间产品和服务的竞争，还体现在前端场景和客流量的竞争、后端系统和供应链的竞争。

　　“随着数字管理系统、移动支付、大数据等发展普及，越来越多企业推出线上化、数字化运营模式，加大智能设备投入和使用，餐饮商家数字化改造进程加快，将进一步推动全行业转型升级。”中国连锁经营协会会长裴亮说。（新华社记者 王雨萧）

2100年，2/3冰川可能消失******

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　　美国科学家进行的一项研究对本世纪不同排放场景下的冰川质量损失进行了新的预测。相关研究1月5日发表于《科学》。

　　研究表明，根据当今减缓气候变化的努力，本世纪全球可能损失多达41%，或者至少26%的冰川。

　　这些预测将被汇总到全球温度变化场景中，补充有关气候变化的讨论内容，例如在《联合国气候变化框架公约》第27次缔约方大会（COP27）上进行的讨论。

　　卡内基·梅隆大学土木与环境工程助理教授David Rounce团队发现，如果继续投资化石燃料，在未来场景中，按质量计算超过40%的冰川将在本世纪内消失，而按照数量计算，超过80%的冰川可能会消失。在最好的低碳排放场景下，全球平均温度的上升相对于工业化前水平被限制在1.5℃以内，但按质量计算仍有超过25%的冰川质量将消失，按照数量计算则有近50%的冰川将消失。

　　按照冰川的标准，这些消失的冰川大多数都很小（不到1平方公里），但它们的消失会对当地的水文、旅游、防灾和文化价值产生负面影响。

　　该研究为区域冰川建模提供了更好的背景，Rounce希望这有助于促使气候政策制定者将温度变化目标降低到2.7℃以内——这是《联合国气候变化框架公约》第26次缔约方大会（COP26）承诺的目标。

　　如果温度上升超过2℃，则欧洲中部、加拿大西部和美国等地的较小冰川将受到不成比例的影响。如果温度上升3℃，这些地区的冰川几乎将完全消失。

　　Rounce指出，冰川对气候变化的反应需要很长时间。他将冰川描述为流动极其缓慢的河流。今天的减排努力并不能消除以前排放的温室气体，也不能阻止温室气体对气候变化的影响。这意味着即使完全停止碳排放，其正面效应也需要30年至100年才能反映在冰川质量损失率上。

　　许多因素决定了冰川质量的流失，Rounce的研究推动了用模型解析不同类型的冰川的研究，包括潮汐冰川和碎片覆盖的冰川。前者指漂于海洋的冰川，这导致它们在这个边界失去了很多质量。后者则指被沙子、岩石和巨石覆盖的冰川。

　　Rounce此前的研究表明，碎屑覆盖层厚度和分布可能对整个区域的冰川融化速率产生积极或消极影响，这取决于碎屑的厚度。在这项最新研究中，他发现，解释这些过程对全球冰川预测的影响相对较小，但在分析单个冰川时却发现了质量损失的巨大差异。

　　该模型还使用前所未有的大量数据进行了校准，包括对每个冰川的单独质量变化进行观测，从而提供了冰川质量变化的更完整、更详细的图像。可以说，超级计算机对于支持最先进校准方法的应用和不同排放场景的大规模集成必不可少。（王方）