佰家富app官方网站_百度词条

隆基绿能大规模扩产 光伏行业竞争加剧******

　　1月17日晚间，隆基绿能公告，公司与陕西省西咸新区开发建设管理委员会、陕西省西咸新区泾河新城管理委员会签订《投资合作协议》，公司拟在陕西省西咸新区投资建设年产100GW单晶硅片项目及年产50GW单晶电池项目。隆基绿能表示，签订投资协议有利于公司充分发挥技术和产品领先优势，进一步提升产能规模，不断提高市场竞争力。

　　业内人士表示，近年来光伏行业需求旺盛，并吸引了一些上市公司跨界涌入，在龙头企业大举扩张产能的背景下，光伏产业链将面临洗牌。

　　密集扩产

　　作为全球组件出货量最大的公司，隆基绿能近期密集开启扩产。1月10日晚间，隆基绿能宣布，拟将西咸乐叶年产15GW高效单晶电池项目变更为西咸乐叶年产29GW高效单晶电池项目，该项目将导入公司自主研发的HPBC高效电池技术。隆基绿能表示，目前，HPBC电池产品量产光电转换效率超过25%。年产29GW单晶高效电池项目预计2023年9月整体完成竣工验收并全面投产。

　　2022年12月，隆基绿能公告，拟投资30亿元在安徽省芜湖市建设二期年产15GW单晶组件项目。

　　据中国证券报记者统计，近一个月来，隆基绿能宣布的扩产项目包括100GW硅片、79GW电池和15GW组件等。

　　经济性凸显

　　隆基绿能表示，目前公司单晶电池产能与单晶硅片、组件产能不匹配，一定程度上制约了公司战略目标的实现。

　　对于隆基绿能的扩产，业内人士表示，显示出公司持续看好光伏市场。值得注意的是，2022年末，硅片价格开启调整。对此，隆基绿能在接受机构调研时表示，随着产业链价格的连续调整，光伏发电系统的经济性凸显，市场需求释放。2022年第四季度，公司硅片和组件出货量均实现环比增长。2023年，公司将进一步提升硅片自用量比例，预计将超过60%。

　　隆基绿能表示，随着光伏产品价格下行，需求将进一步放量，预计2023年全球光伏市场将延续高增长态势。公司将依托在硅片和组件环节形成的技术优势、成本优势、渠道优势以及良好的履约能力和品牌知名度，深度发掘客户多样化需求，不断推动硅片和组件出货量持续增长。

　　需求旺盛

　　2022年以来，光伏行业持续开启扩产潮，头部企业隆基绿能、通威股份、晶澳科技、天合光能等纷纷宣布大规模扩产。同时，火热的市场吸引众多企业跨界涌入光伏领域。

　　据PV Tech不完全统计，2022年光伏行业新建组件扩产项目规模超400GW。业内人士表示，随着新建项目投产，落后产能将面临淘汰。

　　中信建投认为，随着上游环节价格下降，组件环节盈利有所恢复。近年来，国内集中式光伏需求被高企的硅料价格压制，随着硅料价格逐步下降，预计2023年国内集中式光伏占比将提升。另外，欧洲、美国等海外市场需求将维持高速增长。

　　隆基绿能创始人、总裁李振国表示，根据隆基能源研究院的预测，到2030年，全球新增光伏装机量将达到1500GW-2000GW。这一装机规模相当于2021年新增装机量的10倍。

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）