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先制作豉油皇酱汁,将生抽、老抽、耗油、糖拌匀,放在一旁先备用,热锅,加适量油,油温足够后加入肠粉,均匀地撒入盐巴,煎至焦黄翻面,两面都煎至焦黄后。

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5.将尖椒和粉肠切成丝以后备用。 6.锅内加入适量的差差差30分钟油,油热了以后,加入粉肠翻炒,然后加入尖椒、蒜和酱油翻炒香。 7.最后加入适量的盐调味以后就可以了。

山西炒粉肠的做法?

蒜头剁碎,放到碗里加入一小勺花生油,小半碗酱油,一颗冰糖晶,适量的盐做肠粉酱汁。 步骤 2 炒锅水干后,放油,倒入鸡蛋翻炒,鸡蛋快成型,用筷子搅拌,炒好后。

用料:肠粉专用粉100克、水300克、生菜一小棵、差差差软件猪肉50克、鸡蛋一个、香葱适量。

1、生菜洗净后切成丝。

2、猪肉剁成肉泥。

3、鸡蛋打散混合均匀。

4、取一个干净的盆子,倒入100克的肠粉专用粉。

5、肠粉专用粉和水按照1:3的比例加入300克水混合均匀。

6、蒸肠粉用的容器底部刷一层油。

7、把肠粉面糊倒入容器里,尽量的倒满。

8、撒上肉沫,青菜和葱花。

9、鸡蛋味的可以加上适量的蛋液。

10、把肠粉半成品放入烧开水的锅里大火蒸。

11、蒸到肠粉糊变白,猪肉变白即可出锅。

12、用刮板从一侧铲好肠粉卷起来即可。

彩经前瞻:瓦伦西亚vs皇家贝蒂斯,蝙蝠军团主场守住平局

北京时间8月26日03:00,西甲联赛将在梅斯塔拉球场展开,瓦伦西亚坐镇主场迎战皇家贝蒂斯。


新赛季刚刚起步,两队目前积分榜排名接近,都需要通过一场胜利来提振士气并积累积分。瓦伦西亚拥有主场优势,防守端配置较为完整;皇家贝蒂斯则在客场面临一定考验。本场比赛最大的看点在于,主队能否把主场气势转化为实际进球,而客队能否依靠中前场创造力打破僵局。


瓦伦西亚主场作战,防守体系是立足根本

瓦伦西亚上一场联赛0-0战平塞尔塔,防守端展现出一定硬度。从上一场首发阵容来看,球队采用5-4-1阵型。

门将位置由迪米特列夫斯基出任,后防线由加亚、德哈斯、佩佩卢、塞萨尔-雷克尼、赫苏斯-巴斯克斯组成,中场哈维-格拉、吉多-罗德里格斯、乌格里尼奇、佐藤龙之介负责拦截与组织,前场丹朱马突前。

这套阵容的特点是后防线人数占优。五后卫体系能提供较强防守稳定性,中场拦截能力也较为突出。前场丹朱马作为支点,结合边路推进,具备一定反击威胁。上一场能够零封对手,说明球队防守体系具备一定稳定性。

回到主场后,瓦伦西亚预计会采取相对务实的策略,先稳住后防,再通过边路推进寻找反击机会。新赛季早期比赛,主队需要尽快建立防守默契,同时避免在进攻端出现不必要的失误。


皇家贝蒂斯客场挑战,进攻端具备多点开花能力

皇家贝蒂斯上一场联赛1-0击败皇家社会,进攻端展现出较强效率。从上一场首发阵容来看,球队采用4-2-3-1阵型。

门将巴列斯把守球门,后防线由弗兰-加西亚、纳坦-德索萨、巴尔特拉、贝莱林组成,中场马克-罗卡与法昆多-贝尔纳尔负责防守与过渡,前场罗德里戈-里克尔梅、福尔纳尔斯、安东尼承担边路冲击与中路串联,库乔-埃尔南德斯突前。

这套阵容更注重中前场的灵活性。安东尼的速度与突破、福尔纳尔斯的组织、库乔-埃尔南德斯的门前嗅觉,是客队破局的重要武器。后防线则需要在客场面对高压时保持专注。

客场作战时,皇家贝蒂斯预计会采取相对均衡的策略,先稳住中后场,再通过快速反击或定位球寻找机会。如果能够限制瓦伦西亚的边路推进,客队完全有可能在比赛中制造威胁。


双方预计首发

瓦伦西亚预计首发:5-4-1

门将:迪米特列夫斯基

后卫:加亚、德哈斯、佩佩卢、塞萨尔-雷克尼、赫苏斯-巴斯克斯

中场:哈维-格拉、吉多-罗德里格斯、乌格里尼奇、佐藤龙之介

中锋:丹朱马

皇家贝蒂斯预计首发:4-2-3-1

门将:巴列斯

后卫:弗兰-加西亚、纳坦-德索萨、巴尔特拉、贝莱林

后腰:马克-罗卡、法昆多-贝尔纳尔

前场:罗德里戈-里克尔梅、福尔纳尔斯、安东尼

中锋:库乔-埃尔南德斯


战术走势分析

从双方风格来看,本场比赛大概率会呈现主队注重防守、客队主动进攻的局面。瓦伦西亚主场作战,预计会通过五后卫体系压缩空间,限制对手进攻,再通过边路反击寻找机会。

皇家贝蒂斯则更强调比赛节奏的控制。客场面对瓦伦西亚这样的防守型球队,他们不太可能选择完全开放的对攻,而是通过中场控制、边路突破寻找机会。一旦获得空间,安东尼和库乔-埃尔南德斯的冲击将成为重要得分手段。

双方近期都具备一定的进攻能力,但防守端在赛季初期都可能出现波动。瓦伦西亚主场作战更有气势,皇家贝蒂斯则在客场防守态度上更为谨慎。比赛节奏可能不会从一开始就全面提速,进球数量预计不会特别多。


中国体彩官方数据分析:双方接近,平局方向受关注

本场比赛中国体彩暂无官方数据公布,根据国际主流官方数据,主队取胜数据约为2.55至2.90,双方战平数据约为2.98至3.30,客队取胜数据约为2.45至2.60。从支持情况来看,主队方向支持率约为33%至35%,平局方向约为27%至30%,客队方向约为36%至37%。

从数据分布来看,本场比赛并没有明显的一边倒趋势。瓦伦西亚虽然获得主场优势,但取胜数据并不属于绝对优势区间。而皇家贝蒂斯客胜数据相对接近,也说明市场对于客队具备竞争力这一点有所认可。

对于彩民而言,这场比赛最大的风险就在于平局。因为两队目前状态和实力差距并不明显:瓦伦西亚防守更稳;皇家贝蒂斯进攻更积极。如果双方都无法率先打破平衡,比赛很可能陷入胶着。从支持率来看,平局方向接近30%,这也是一个需要重点关注的方向。


比赛走势预测

预计比赛开始后,瓦伦西亚会利用主场优势先稳住防守,通过边路和中路结合寻找反击机会。丹朱马的冲击、哈维-格拉的传球将是主队进攻的核心。

皇家贝蒂斯预计会保持进攻阵型的完整性,减少中场失误,等待机会。安东尼的个人能力和库乔-埃尔南德斯的前插,是客队限制对手并制造威胁的关键。如果比赛前30分钟主队无法取得领先,随着时间推移,瓦伦西亚可能会进一步加大进攻投入,这也可能给客队留下更多反击空间。

双方近期都具备一定的进攻能力,但防守端在赛季初期都可能出现波动。瓦伦西亚主场作战更有气势,皇家贝蒂斯则在客场防守态度上更为谨慎。比赛节奏大概率由客队主导,但进球数量不一定会特别多。

最终预测

综合双方阵容完整度、主场因素以及官方数据来看,瓦伦西亚主场优势有限,皇家贝蒂斯具备制造僵持局面甚至取胜的能力。

本场的倾向是双方战平。

预测赛果:平局

预测比分:1-1 或 0-0

AI音乐“狂飙”,行业正在遭遇怎样的冲击?

  ■AI正在淘汰的不是创作本身,而是低技术含量、可批量复制的工作,比如用于短视频配乐、商业广告等的功能性音乐

  ■在歌曲领域,真实的表达来自人类的情感与经历。AI时常表现得循规蹈矩,而真人演绎时不免会有一些小瑕疵——而那些瑕疵背后,是很鲜活的东西

  ■站在平台视角,AI也在不断推动行业发展、优化行业生态,让大量过去没有专业音乐创作能力的人也能创作出还不错的音乐,反推更多专业从业者去产出比AI创作更好的音乐作品和内容

  记者 束涵 见习记者 余敏之

  AI音乐,正以惊人的速度涌入市场。数据显示,2025年,仅Suno一个制作软件,用户每天生成的歌曲就超过700万首,相当于两周就能生成近亿首歌曲,体量惊人。

  创作的门槛正变得史无前例地低。不久前,谷歌在旗下亿级用户产品Gemini中上线音乐生成功能:一句话、一张照片,数十秒就能生成一段完整音乐。去年年底,腾讯音乐旗下的AI创作工具“VEMUS未音”正式发布,主打让零基础的人也能轻松发歌。

  在这股AI音乐洪流中,大量歌曲被打上“AI感强”“粗糙”的标签,但也有一批作品让人真假难辨,甚至被认为比真人演绎更有味道。当人与AI的听感边界日渐模糊,音乐制作行业会遭遇怎样的冲击?

  谁在被取代?

  在传统音乐创作链条上,生成式AI的冲击并非“平均用力”。

  首当其冲的,是那些为平台量产歌曲的作词、编曲的工种。“Suno这些平台确实很厉害,比很多词曲作者高效得多。”广东某唱片公司的音乐制作人Rey说。他口中的Suno,是目前全球最火的AI音乐生成平台之一。用户只需输入简单的歌词和风格提示,几十秒就能生成一首包含人声、旋律、编曲的完整歌曲。“我认识的一些词曲作者,要不就回老家了,要不就改行学别的了。”

  音乐制作人莫芷铭身边也有人因此失业。他注意到这背后创作模式的变化——以前一个公司要制作10首歌,需要找5个编曲人,每人编两首。现在,公司用Suno10分钟就能生成10首,快速筛选出两首有潜力的,再让人去临摹和精修。“本来5个人的活,现在两个人就能干。”

  但产业链并非全线遇冷,某些工种反而表现出一定的抗压性。比如混音。这是将多轨音频通过专业处理,融合成富有层次和空间感的最终成品的环节。“其实混音行情反而更好了,有些人甚至转行去做了混音。”Rey解释,由于AI混音技术不成熟,在词曲价格普降的情况下,制作公司更愿意在混音这个仍需人工精雕细琢的环节上投入更多。

  混音为何能守住阵地?Cashmere Studios是一家位于上海静安区的专业音频制作工作室,主理人卡卡告诉记者,混音涉及极为主观的感性判断,难以被算法完全量化。“客户找混音师,就像买衣服时找闺蜜参谋,需要的是带有个人审美和情感导向的建议,而非标准化的技术输出。”

  从技术角度看,混音这个环节尚未出现强有力的AI工具,其核心在于数据壁垒。“很多历史数据难以获得,比如某些专业软件的混音插件、硬件设备的具体操作参数,第三方很难批量采集,整个混音过程类似一个‘黑盒’。”卡卡解释。也就是说,要训练一个能媲美顶级混音师的AI,需要海量、高质量且开放的操作数据,目前很难实现。

  采访中,几名音乐人对AI的共识是:它正在淘汰的不是创作本身,而是低技术含量、可批量复制的工作,比如用于短视频配乐、商业广告等的功能性音乐。按照AI目前的技术水平,生成的歌曲就像一张大众脸,工整、合格,但缺少辨识度与灵魂。而市场对这部分内容的需求,正在被AI高效满足。

  卡卡说,最近两年一些独立音乐人的收入来源明显减少。“因为和企业合作的商单少了,比如企业内部的活动歌曲制作,企业改为直接用AI软件生成。”Cashmere Studios自身的业务结构也在发生变化,与影视、游戏公司的合作也有一定程度的收缩。“以前大多数公司会采买一些版权音乐,或找乐手合作来做演奏尝试,现在越来越多公司直接借助AI找灵感、做小样。”

  资深玩家进化

  技术跃迁的速度,决定着行业震荡的程度。资深玩家正在进化。Suno V5付费使用的Suno Studio专业模式,能实现对生成歌曲的精细化调整。用户能在不影响其他部分的情况下,重新生成歌曲的特定片段,无论是主歌、副歌还是桥段。同时,模型支持一键拆分最多12条原始音轨,可精准提取生成音频中吉他、鼓、贝斯、合成器等多种乐器轨道。这大大方便了音乐工作者,无论是二次编曲,还是后期混音,都能直接应用,效率倍增。

  更大的变量,在于平台方的入局。今年2月,谷歌宣布其Gemini应用正式集成DeepMind旗下音乐生成模型Lyria 3。用户可以“描述一个想法”,指定某种风格、情绪或节奏,模型就能自动生成歌曲;用户也可以上传照片或视频,Lyria 3会通过分析画面氛围,创作出契合场景的配乐。所有生成的曲目都使用SynthID技术添加了不易察觉的水印,便于检测AI创作内容。

  谷歌之外,国内音乐平台也未缺席这场竞赛。比如,QQ音乐内嵌“AI作歌”功能,用户可搜索直达,提供“一句话”“填词”“图片”“哼唱”等生成方式。“这类用户有自我表达的诉求,就像过去写日记、拍照一样,音乐也成了他们的一种记录方式。”腾讯音乐VEMUS未音业务负责人Lillian说。

  去年年底,腾讯音乐旗下AI创作工具“VEMUS未音”正式发布,定位与Suno形成微妙错位——Suno逐渐向专业生产者倾斜,而VEMUS希望降低音乐创作门槛,让更多人有机会用音乐进行自我表达。“很多用户内心想写歌,但不太会定义风格,就像现在很多人不太会问AI问题一样。”Lillian说。为此,VEMUS给用户做了更简单的设计:用户可以参考自己常听的歌曲,让模型从中提取风格灵感。系统会总结当前热点的风格配方,一键调配,甚至可以通过对话的方式,聊着聊着就作出一首歌。

  随着AI工具的“狂飙”,有人被迫出局,也有人奋力追赶。莫芷铭将AI用作灵感催化剂,“如果自己要创作一首歌,能想到的元素肯定没有AI多,速度也没有AI快,那就让它生成五六个版本,来刺激我的大脑。”而Rey选择深入技术的腹地,研究如何“跑本地模型”。从电力系统专业出身,到转行做音乐,再到如今研究代码,他一直没有停下。

  重构收益规则

  当AI生成的海量作品试图流向市场换取回报时,它们会撞上一堵墙——一套尚未适配、仍在重构的收益规则。

  曾经,AI音乐在国内平台基本处于零分成状态。现实正在发生变化:部分平台已开始试水AI音乐商业分配。比如,网易云音乐推出AI歌曲专属激励金活动,符合要求的AI作品可参与收益分配;抖音旗下汽水音乐则依托短视频生态,为AI音乐提供播放收益与BGM使用分成。

  即便如此,AI音乐的商业化仍面临双重困境:一是版权与收益规则不清,二是内容质量参差不齐。

  业内人士解释,现有的商业模式、合作协议、版权授权机制,都是基于传统音乐创作模式建立的。AI音乐的出现,打破了这一体系。同时,内容质量也是绕不开的门槛。大量AI生成的歌曲仍带有明显的机器味,难以与真人作品竞争主流商业市场。

  实际上,AI音乐能不能赚钱这个问题,不只在于规则制定。莫芷铭提出疑问:“如果一首歌明显是百分之百AI生成的,为什么要分成?”

  在海外,甚至有平台明确对AI音乐说“不”。今年1月,知名独立音乐平台Bandcamp宣布,禁止AI生成的音乐上架,还规定“完全或主要由AI生成的音乐和音频”不允许发布,任何使用AI工具模仿其他艺术家或风格的行为也被严格禁止。Bandcamp在声明中强调,此举是为了保护真实的人类创作者社群,让乐迷能够确信他们在平台上听到的音乐“是由人类创作的”。

  争议之下,行业并未停下脚步。尽管AI音乐收益机制尚不成熟,仍有不少机构和创作者在持续布局AI音乐,部分作品进入热门榜单,还有平台已经捧出了自己的AI音乐人。为什么?

  “这背后有几个驱动因素。”Lillian分析,一是占位,很多公司或个人认为AI音乐是未来方向,提前布局,尝试跑出爆款;二是内容试验,有些人用AI生成大量歌曲,测试用户反馈,甚至有些作品质量不错;三是自我表达,普通用户用AI工具创作音乐,更多是情感记录或社交分享,而非商业目的。

  与此同时,AI音乐的普及也带来“洗歌”“刷量”等滥用行为。对此,平台也在不断升级技术能力,来识别和治理低质量、侵权内容。

  “我们正在观察用户的选择和行业的发展。如果AI音乐足够优质,能够被用户喜爱,它自然会进入榜单。未来,我们也可能为AI音乐设立专属榜单,甚至探索新的广告模式、商业化路径。”Lillian说。

  回归人的价值

  这场AI对音乐行业的重塑,正触及一个更深层的结构性问题——职业阶梯的断裂。

  卡卡观察到:“AI可能会导致严重的人才断档。”过去,音乐人可以从接小型项目、写定制化的商业歌曲起步,慢慢积累经验爬升到金字塔顶端。但现在,这些“练手级”的机会正在被AI生成的音乐大规模蚕食。“成为专家的那条路径变窄了,很多人开始考虑转行,或者加入AI音乐制作的大军。”

  这意味着,未来的音乐行业可能呈现出哑铃型结构——一端是拥有个人IP和不可替代审美的少数人,另一端是使用AI工具批量生产的人,而中间层的生存空间正被急剧压缩。站在平台视角,Lillian则认为,AI在不断推动行业发展、优化行业生态,让大量过去没有专业音乐创作能力的人也能创作出还不错的音乐,也反推更多专业从业者去产出比AI创作更好的音乐作品和内容。

  这两种观察并非矛盾,而是同一枚硬币的两面:传统的职业中间层或许在缩小,但一个由AI赋能的新手和跨界者构成的大众创作中间层正在出现。这背后,指向专业从业者角色的深刻迁移——从“如何做”的执行者,被推向“做什么、为什么做”的决策者。审美、情感和独立品格,正在成为更稀缺的核心能力。正如硅谷著名天使投资人纳瓦尔在一档播客中所言,AI没有肉身,没有欲望,没有生存本能,本质上依然是“人类知识压缩机和模仿者”。

  “在歌曲领域,真实的表达来自人类的情感与经历。AI时常表现得循规蹈矩,而真人演绎时不免会有一些小瑕疵——而那些瑕疵背后,是很鲜活的东西。”卡卡说。

  一个明显的趋势是,越强调人的连接性的工种,抗风险能力越强。

  身兼多职的音乐人莫芷铭在采访中展现得很从容,他的主要精力放在需要深度沟通的专辑制作和艺人演唱会演出上,这类工作高度依赖个性化沟通。“艺人有明确的表达意图,音乐需要与现场的视频、灯光、特效以及很多工种紧密协作。像Suno这类工具,目前还处理不了如此细致、综合的创作需求。”

  卡卡决定将工作室的未来方向锚定在“人与人的深度交流”上,计划打造更大的公共活动空间。“当套路化音乐充斥市场,人们过度沉浸在虚拟世界中,‘物极必反’的规律将会生效。”他依然希望,大家能回归真实的、面对面的线下沟通。

  《解放日报》(2026-03-24 05版)

[ 责编:张晓荣 ] 阅读剩余全文()
· 2026-10-17 22:49:076分钟阅读
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