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打破多项纪录！我国汽车产销总量14年稳居全球第一******
中新网1月12日电(中新财经 葛成) “面对需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力，汽车行业克服了诸多不利因素冲击。全年汽车产销稳中有增，主要经济指标持续向好，展现出强大的发展韧性，为稳定工业经济增长起到重要作用。”中国汽车工业协会副秘书长陈士华12日在月度信息发布会上表示。
陈士华认为，随着相关配套政策措施的实施，将会进一步激发市场主体和消费活力，加之芯片供应短缺等问题有望得到较大缓解。2023年汽车市场将继续呈现稳中向好发展态势，呈现3%左右增长。
1月12日，中汽协副秘书长陈士华在月度信息发布会上公布2022年中国汽车产销相关数据。 中汽协供图汽车产销总量14年稳居全球第一
中汽协数据显示，2022年，中国汽车产销分别完成2702.1万辆和2686.4万辆，同比分别增长3.4%和2.1%。与2021年相比，产量增速持平，销量增速下降1.7个百分点。我国汽车产销总量已经连续14年稳居全球第一。
陈士华表示，2022年，尽管受疫情散发频发、芯片结构性短缺、动力电池原材料价格高位运行、局部地缘政治冲突等诸多不利因素冲击，但在购置税减半等一系列稳增长、促消费政策的有效拉动下，在全行业企业共同努力下，中国汽车市场在逆境下整体复苏向好，实现正增长，展现出强大的发展韧性。
数据来源：中国汽车工业协会。新能源汽车再破纪录！持续爆发式增长
当下，我国新能源汽车逐步进入全面市场化拓展期，迎来新的发展和增长阶段。
中汽协数据显示，2022年，新能源汽车持续爆发式增长，再度打破之前产销纪录。当年产销分别完成705.8万辆和688.7万辆，同比分别增长96.9%和93.4%，市场占有率达到25.6%，高于上年12.1个百分点。
其中，纯电动汽车销量536.5万辆，同比增长81.6%；插电式混动汽车销量151.8万辆，同比增长1.5倍。
陈士华认为，在政策和市场的双重作用下，我国新能源汽车近两年来高速发展，连续8年位居全球第一。2022年，受疫情影响较大的4月份同比增速仍超四成，随后也快速恢复至高位。
数据来源：中国汽车工业协会。乘用车市场连续八年超2000万辆
在国内强大的消费市场促进下，我国乘用车市场已经连续八年超过2000万辆。陈士华表示，乘用车市场正呈现“传统燃油车高端化、新能源车全面化”的发展特征。
中汽协数据显示，2022年，乘用车产销分别完成2383.6万辆和2356.3万辆，同比分别增长11.2%和9.5%，增幅高于行业均超过7个百分点。
陈士华表示，2022年，虽受到芯片短缺和疫情蔓延等因素的影响，但得益于购置税优惠和新能源快速增长，国内乘用车市场销量呈“U型反转，涨幅明显”特点。自2020年以来，实现连续正增长。
资料图：广州港集团商品汽车出口。 广州港集团供图汽车出口创新纪录！突破300万辆
继2021年中国汽车出口全年总量突破200万辆后，2022年，中国汽车出口保持连续增长势头，再度创造新纪录。
中汽协数据显示，2022年中国汽车出口突破300万辆，达到311.1万辆，同比增长54.4%，有效拉动行业整体增长。
分车型看，乘用车出口252.9万辆，同比增长56.7%；商用车出口58.2万辆，同比增长44.9%。新能源汽车出口67.9万辆，同比增长1.2倍。
近两年，中国汽车出口为何能打破之前在百万辆左右徘徊的局面，迎来爆发式增长？
陈士华分析称，由于海外供给不足和中国车企出口竞争力的大幅增强，我国汽车产品国际市场的地位在2021年的基础之上进一步得到巩固，实现了跨越式突破。
从趋势上看，自主品牌在三电技术和智能驾驶相关领域逐步建立起竞争优势，国内份额提升，出口呈加快增长趋势；2022年，整车出口前十企业中，从增速上来看，吉利出口19.8万辆，同比增长72.4%；奇瑞出口45.2万辆，同比增长67.7%。(完)
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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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