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多地机场春节客流快速回升：首都机场增超两倍******

　　兔飞猛进｜多地机场春节客流回升：上海两机场增超七成，首都机场增超两倍

　　在多重政策利好释放后的第一个春节假期，多地机场客流快速回升。

　　1月28日，全国多个主要机场发布春节假期数据，据澎湃新闻记者梳理，今年春节假期上海两机场客流量同比增超七成，恢复至2019年同期的六成水平。首都机场运送旅客量同比增超2倍。白云机场均进出港旅客同比增超八成，已恢复到2019年春运的同期水平。海南海口美兰国际机场、琼海博鳌机场、三亚凤凰国际机场三大机场旅客吞吐量同比增近三成，恢复至2019年春运同期的九成水平。

　　具体来看，据上海机场集团1月28日消息，1月21日至27日春节假期期间，上海浦东和虹桥机场共保障进出港航班10681架次(其中，浦东机场6404架次，虹桥机场4277架次)，同比增长17.3%，恢复至2019年同期七成水平；客流量135.1万人次(其中，浦东机场74.8万人次，虹桥机场60.3万人次)，同比增长74.5%，恢复至2019年同期的六成水平。

　　1月20日晚，文化和旅游部发布通知，试点恢复出境跟团游。此前，中国已于1月8日起取消入境核酸检测和集中隔离、优化内地与港澳人员往来。

　　国际航班方面，上海机场称，随着中国战“疫”进入新阶段，上海国际客运航班也逐步恢复，目前浦东机场国际客运航班日均约80班，同比增长1倍左右，通达全球30个国家42个国际航点。今年春节长假期间，国际航线以泰国最为热门。

　　据新民晚报报道，截至1月27日，春运期间上海机场边检站累计查验出入境人员超28万人次，日均1.4万。其中1月27日出入境人员近1.9万，迎来客流峰值，约为政策调整前的4倍。春节假日七天，上海机场移民管理警察累计查验出入境人员10.5万人次，同比增长150%，查验出入境客运航班587架次，同比增长160%。

　　北京机场方面，1月28日澎湃新闻记者从北京首都国际机场方面获悉，1月21日至27日春节假期首都机场共起降航班5169架次，运送旅客71万人次，较去年春节同期分别增长约64.78%、208.7%。

　　据央视新闻报道，1月28日(正月初七)，春节假期后首日，北京大兴国际机场计划执行航班761架次，预计旅客吞吐量11.5万人次。1月21日(除夕)至1月27日(正月初六)，春节七天假期，大兴机场累计完成旅客吞吐量65.6万人次，执行航班4683架次，日均旅客吞吐量9.38万人次，日均执行航班669架次。

　　据1月28日“白云机场发布”微信公众号消息，广州白云国际机场春节假期接送旅客超百万，达到102.2214万人次。其中，国内客流快速回升，日均进出港旅客14.12万人次，较2022年同比增长83.07%，已恢复到2019年春运的同期水平。1月27日白云机场迎来返穗客流最高峰，全日接送旅客17.9624万人次，再度刷新今年春运单日接送旅客纪录，显示出强劲复苏势头。预计这一回程高峰将持续至1月31日。

　　在1月28日召开的广东省高质量发展大会上，澎湃新闻记者获悉，广东省机场管理集团有限公司董事长、总经理蔡治洲在大会上表示，将锚定建设世界一流机场目标，进一步优化国际航线布局，提升枢纽能级和核心竞争力。抢抓市场复苏机遇，加大市场开拓力度，确保生产恢复高于行业平均水平，白云机场力争恢复至疫情前的80%以上，其余机场力争恢复至疫情前的90%以上。

　　除了北上广外，热门旅游目的地带动机场客流爆发式增长。

　　1月28日，澎湃新闻记者获悉，春节假期海南岛内海口美兰国际机场、琼海博鳌机场、三亚凤凰国际机场三机场进出岛航班6683架次，旅客吞吐量109.2万人次，货邮吞吐量3018吨，同比去年同期分别增长7.2%、27.0%、0.4%，恢复至2019年春运同期的98.4%、90.9%、96.1%。

　　其中，黄金周单日旅客量高峰在1月27日，岛内三场进出港旅客吞吐量超18万人次，其中，美兰机场突破9万人次、凤凰机场8.5万人次，均创疫情以来单日旅客吞吐量新高。

　　整体来看，春节假期全民航运输旅客量同比增近八成。1月28日，据中国民航局网站消息，2023年1月21日至27日(农历除夕至正月初六)，春节假期七天民航运输旅客900万人次，比2022年春节同期增长79.8%。春节假期七天，进出港旅客量较高的机场有广州、深圳、重庆、北京、昆明、西安、上海、杭州、成都等主要客源地和目的地城市。

　　澎湃新闻记者 邵冰燕

ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

　　去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。

　　但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

　　据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。

　　天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

　　此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。

　　北京商报记者 杨月涵

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）