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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。
报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法****** 光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。 论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。 记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。 报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。 “在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。 针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。 具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。 中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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