当地时间2025-11-10,rmwsagufjhevjhfsvjfhavshjcz

　　新华社香港6月8日电 题：暖心软餐点亮香港长者暮年生活

　　新华社记者曹霁阳

　　一日食三餐本是常事，可对于有吞咽困难的长者而言，进食却可能意味着发生呛咳甚至引发吸入性肺炎的危险。为避免风险，原本美味多样的食物只好被单调不成型的碎餐或糊餐所取代。很多长者害怕吃饭时发生呛咳引起尴尬，不得不放弃与家人朋友外出用餐。

　　在香港，适合吞咽困难人士食用的软餐逐渐出现在养老院和一些餐厅，让长者及其照顾者看到希望。

　　把茶楼“搬进”养老院

　　前不久，在位于香港新界的松悦园耆和护养院，30多位长者又吃到了久违的港式味道。他们中的很多人已被吞咽困难困扰很久。

　　怀旧的点心车、热气腾腾的蒸笼、色香味形俱全的广式软餐点心，仿佛让他们来到了茶楼。“现场气氛很热闹，像在茶楼喝茶。”护养院罗护士说，“老人家说点心跟茶楼的味道一样，真的好开心。”

　　长者们品尝的软餐点心，是将煮熟的食材放入料理机搅匀，再加入软餐酵素粉和水，加热后倒入模具中凝固成型，取出即可食用。食物既柔软易于吞咽，有助于降低吞咽风险，还保留了原本的味道，帮助改善长者食欲。

　　这项名为“流动五感大茶楼”的沉浸式餐厅饮食体验活动，由香港乐龄社企“软餐侠”推出。从2019年至今已举办145场活动，共有4000多位脑退化症和吞咽困难人士参与。

　　“我们把茶楼‘搬进’养老院，呈现真实的聚会用餐场景，希望把广东饮茶的快乐带给长者。”企业创办人、安老事务委员会委员文慧妍说。

　　在松悦园耆和护养院的活动中，文慧妍和同事扮成茶楼经理、厨师和接待员，伙计是来自香港铁路有限公司的25名义工。

　　身穿白衫的伙计在“茶楼”穿梭忙碌，长者们则在热闹欢快的氛围中用餐。有的老人家品尝了软餐，先是有些惊讶，随后开心地竖起大拇指。

　　“这次活动让我很受触动。”义工高微薇说，看到长辈们都很高兴，她觉得这一天时间花得很值。

　　为长者带来有尊严的饮食

　　在护养院工作4年多的罗护士对照顾吞咽功能退化长者的不易深有体会。不同病因导致的吞咽困难需要个性化饮食方案，对养老院舍和照顾者来说压力很大。

　　香港是全世界人均寿命最长的城市之一，预计到2043年，65岁或以上的长者占总人口超过三分之一。年长及病患而引致吞咽困难的人数逐渐上升，如何为他们提供合适膳食不仅是照顾者的难题，更是社会的挑战。

　　7年前，文慧妍创立了软餐侠平台，目的是提高香港人对吞咽困难的重视程度，并把有尊严的饮食推广到养老院和社区。

　　那时软餐在香港还鲜为人知。免费培训班无人问津，养老院和餐厅的厨师也常常因为人手不足、流程繁琐、设备陈旧而对制作软餐非常抵触。

　　她深知改变观念比改造厨房更难。企业加强了与言语治疗师和营养师合作，研发软餐品种，坚持开办软餐学堂，力求通过教育、社区服务、社会创新，改变大家的认知。

　　截至目前，软餐侠已成功研发近100款软餐菜式；为照顾者、医护人员、病人团体、学生和公众人士举办约700场软餐制作培训班；还与社区、学校、企业共同推出项目活动，促进社区合作、跨代共融。

　　去年，软餐侠推行与餐饮业界的合作项目——同桌同餐吞咽友善飨宴。他们为餐厅提供全方位专业支援，协助餐饮业界推动软餐膳食，提高大众对吞咽友善餐膳的认识和包容，让长者外出用餐时能安享美食。

　　经多方共同努力，香港镛记酒家于2024年参与香港社会服务联会“照护食种子餐厅”计划，推出8款“照护食”菜式，成为香港首家吞咽友善的传统粤菜餐厅。现在有越来越多香港餐饮企业关注并投入软餐领域，包括最近加入“同桌同餐吞咽友善飨宴”的稻香集团旗下4间餐厅，让香港更多有需要的人士接触到软餐。

从参数到架构的深度解码

88117V并不是简单地堆叠若干层，而是在參数、结构、训练目标之间建立一套互相支撑的设计語言。要真正理解它的潜力，需要从三个维度入手：参数规模与组织、模型结构的可控性、以及训练过程中的目标驱动。参数规模不是盲目扩大，而是与任务需求、数据覆盖面、推理成本之间的權衡。

88117V在不同应用场景中提供了几种可调的规模配置，从数亿级到数十亿级的参数级别均可在合适的硬件与预算约束下進行调拨。这种参数层面的可控性，使得同一个模型可以通过不同的结构组合去匹配多样化的任务需求，而无需从零重新设计。

架构的设计强调可解释性和灵活性。88117V采用分层注意力与模块化块的组合，在关键模块位置引入可插拔的激活函数、归一化策略以及数据流控制点。這样的设计让你在保持核心能力的能够针对具体行业進行定制化微调，而不必重新训练整个网络。再者，数据支撑是位于核心的驱动因素。

训练数据的覆盖面、质量、去偏与去噪流程直接决定了参数级别的学习质量。88117V在训练阶段引入多样化数据源、对比学习与任务驱动的目标函数，使得模型在不同任务间具备良好的迁移能力。训练目标的设定不仅关注单一指标，更强调多任务协同、鲁棒性与对未见数据的泛化能力。

这些都离不開对超参数的科学调控。

在超参数的世界里，学习率调度、正则化、批量大小、梯度裁剪、混合精度训练等都是需要被精心设计的变量。88117V通过动态学习率调度与梯度裁剪策略，确保在不同训练阶段都能维持训练的稳定性；通过权重衰减、标签平滑等正则化手段抑制过拟合，同时允许模型在推理阶段保留更多的表达能力。

混合精度训练则在保证数值稳定性的前提下，提升训练效率与显存利用率，使大规模参数模型的训练成为可能。除此之外，蒸馏、剪枝与量化等模型压缩技术在训练阶段就被融入，使得最终导出的模型在推理端具有更低的延迟和更好的資源适配性。

推理阶段的参数管理同样重要。88117V不仅关注训练时的参数优化，也在推理時提供了可控的量化策略、权重共享、缓存策略以及并行计算策略。动态量化与静态量化的选择，允许在不同硬件上实现最佳的吞吐率与延迟平衡。剪枝提供了对非关键参数的裁剪方案，结合蒸馏可以在保持核心能力的前提下减小模型规模。

与此模型版本管理、参数溯源与部署环境的一致性也被纳入设计范畴，确保每一次上线都具备可追溯性与可复现性。

从参数层面出发，88117V还强调对边缘场景的友好支持。对边缘设备而言，资源的稀缺性要求更高的模型适配能力，88117V通过分层加载、可按需解码的参数块与分段推理策略，实现了在不同设备上达到合理的响應时间与能耗控制。简言之，參数不是简单的数值集合，而是一整套影响训练稳定性、模型鲁棒性和实际应用體验的设计要素。

理解并善用这套参数-架构-训练-推理的闭环，能够让你在復杂任务中保持可控性，同時获得可观的实战效果。

本篇的第一部分聚焦于参数与结构的底层解码。你会看到，88117V的强大并非来自盲目扩张，而是通过对参数规模的精确配置、对模型分块的灵活组合、对训练目标的多维考量，来实现从“能做什么”到“能稳妥做成什么”的跨越。我们进入第二部分，把从参数出发的理解转化为具体的实戰落地路径，帮助你将88117V應用到真实业务场景中，达到可量化的价值提升。

实战落地的路径与场景化应用

把88117V从实验室搬到生產环境，需要一套完整的落地方案。这一部分以“场景驱动、分阶段落地、持续优化”为主线，揭示如何在不牺牲稳定性与合规性的前提下，最大化模型的实际价值。首先是场景畫像与需求对齐。不同業务场景对准确度、响应时间、成本乃至数据安全的要求各不相同。

你需要做的是基于业务目标画出清晰的指标体系：例如对话系统的用户满意度、内容生成的可控性、风控模型的误报率与漏报率、推荐系统的点击率与转化率等。只有明确了目标，才能把88117V从“强大”变为“契合场景的强大”。

落地的分阶段路径通常包括：数据准备与治理、模型微调与评估、生产化部署、监控与迭代。数据准备不是简单的清洗，而是要建立数据质量门槛、偏差检测机制和数据安全策略。对模型的微调要基于真实场景的任务集合进行，确保目标函数与评估指标与业务目标一致。

评估阶段不仅要看离线指标，如BLEU、ROUGE、F1、准确率等，更要看在线A/B测试的用户体验与商业指标的综合表现。在生产化部署层面，API效率、并发处理能力、容错设计、日志与追溯能力以及对异常输入的鲁棒性都需要提前设计好。

在具體應用场景中，88117V具备多模态协同、任务驱动的自适应能力以及强大的迁移性。典型场景包括但不限于：智能客服与协同客服系统、内容生成与审核辅助、企业知识库问答、个性化推荐与搜索优化、数据分析与报告自动撰写等。每一个场景都可以通过模块化的部署策略实现高效落地。

例如，在智能客服场景中，可以将88117V作为核心对话引擎，与专门的知识库对接，增加领域知识的覆盖与精准度；同时在多轮对话中引入状态跟踪和上下文管理，以提升连贯性与可控性。在内容生成场景中，结合模板化约束与输出风格控制，避免生成内容越界或风格失控的風险；在行业应用中，对隐私与合规的要求更高，需要对数据访问、输出审查和日志留存进行严格控管。

落地过程中的成本控制与性能优化也不容忽视。成本通常来自训练、微调、推理和数据处理等环节。通过模型蒸馏、量化、分层推理、缓存热点结果等手段，可以在不明显牺牲体验的前提下，显著降低推理时的算力和内存占用。并发与延迟是用户真正感知的指标，需要通过边缘部署、异步请求、批量化推理等技術手段来实现稳定的服务质量。

安全与合规始终是底线。数据脱敏、访问控制、审计日志、模型输出监管与合规审查应在上線前形成可执行的流程与措施。

为了让落地更顺畅，建议建立一个“从参数到应用”的闭环：1)定义任务与评估指标；2)在开发阶段进行充分的仿真与离线评估；3)在试点阶段做A/B测试并分析業务指标变化；4)在扩展阶段建立多区域部署与容错机制；5)持续监控、快速迭代，确保模型在生产环境中的行為符合预期。

监控体系应覆盖性能、稳定性、用户體验、数据安全与合规性等维度，配合定期的模型重训练、数据更新与风险评估，确保長期的可持续性。

在描述完整的應用路径后，88117V的优势并不仅仅体现在“能做什么”，更体现在“怎么做”和“做得多好”。通过对参数、架构、训练、部署的系统性把控，再结合场景化的定制与持续优化，你可以把复杂的AI能力转化为清晰、可交付的商业价值。很多企業在采用這一思路時，发现原本需要多轮迭代才能达到的效果，现在只是一个阶段性的目标被迅速实现。

关键在于把控好数据治理、成本与風险之间的平衡，以及在每一个阶段对指标的真实洞察。88117V赋予你的不仅是一套高性能的模型，更是一种落地的思考方式：从參数出发，把抽象的智能变成可执行、可衡量的现实能力。

　　创新为软餐注入新活力

　　前不久，在香港科技大学举办了一场爱心软餐活动，香港部分政界、教育界人士、大学义工与40对长者及其照顾者参与。

　　活动上，港科大初创企业——创升食品科技公司研发的3D熟食打印机引起了大家的兴趣。操作人员装入食材筒，再通过按钮选择软餐菜单，机器即可执行程序，由喷头挤出一层一层食材，叠加构建软餐，边打印边加热，打印完成即可食用，比人工制作提速3倍。

　　据创升食品科技公司创办人李港慧介绍，这台打印机采用专利多层烹饪技术——超快纳米加热器和重点烹调，可根据需求调整食品的口感、尺寸、口味、硬度等，同时借助人工智能分析，实现营养配方的定制化。例如在养老院，可根据长者需求打印不同软硬度的食品，轻松地为不同吞咽困难长者准备餐食。

　　这家公司正在通过学校开展教育培训，推广相关技术，并即将与香港两家养老机构开展试运行计划，促进未来市场推广。

　　香港科技大学校长叶玉如说，对吞咽困难的长者来说，一份色香味俱全的软餐点心，不仅能够唤起回忆中的滋味，更满载幸福与关怀。科大学生及校友利用科技，提升软餐的制作效率及营养，展示了医疗及健康科技对推动社会发展的潜能。

　　在科大的软餐活动上，香港特区行政会议成员林正财说，大家的努力，就是希望长辈们可以吃得更开心、更健康。

图片来源：人民网记者 邱启明 摄

人文艺术课照片实拍图师生互动热烈艺术启迪心灵深处探索美的无限

分享让更多人看到