多方協力，破解製造業用人難題
2025-11-17 06:11 2,285次浏览我國豬肉產量和消費量佔肉類的六成左右，農業農村部最新調度顯示，當前，我國生豬產能階段性偏高，為防範生產大起大落、價格大漲大跌風險，將實施生豬產能綜合調控，引導調減約100萬頭能繁母豬。 國家統計局數據顯示，6月末全國存欄生豬4.24億頭，增長2.2%。其中能繁母豬存欄4043萬頭，為正常保有量的103.7%，接近產能調控合理區域上限。 同時，5月齡以上的中大豬存欄量和上半年全國新生仔豬量均處於歷史高位，這意味著，下半年和明年春節後生豬出欄將明顯增多。 農業農村部生豬產業監測預警專家 朱增勇：如果不及時調控可能會導致豬價消費旺季不旺，明年上半年尤其是春節後生豬養殖可能會出現虧損。 當前，我國生豬產業正處於第6輪「豬周期」，隨著生產效率持續提升和豬肉消費增長趨緩，生產大起大落、價格大漲大跌風險依然存在。8月第1周豬價已降至每公斤14.53元、同比下降28.1%。 為此，農業農村部會商研判，將實施有效的生豬產能綜合調控。按目前的生產和消費趨勢，全國需要再調減約100萬頭產能，能繁母豬總量保持在3950萬頭左右。 農業農村部生豬產業監測預警專家 朱增勇：引導生豬龍頭企業發揮產能調控帶頭作用，合理淘汰能繁母豬，減少低質低效產能，適當調減能繁母豬存欄。減少二次育肥，控制肥豬出欄體重，嚴控新增產能，避免盲目擴張「拼規模」，降低後期生豬供過於求的風險，保障生豬價格和養殖收益的穩定。 大型企業去產能 避免後期豬價大幅波動 在我國，生豬產業養殖場戶有1700多萬，其中，大型龍頭企業出欄生豬佔全國總出欄量的30%多，對調控產能起到風向標作用。當前，不少大型企業已開始去產能。 晚上8時，山東菏澤單縣一家生豬養殖企業銷售區燈火通明，140頭商品豬正在依次過磅、裝車，一小時後發往臨沂一家屠宰場。與兩個多月前不同，現在出欄的商品豬都進行了「減重」。 山東菏澤單縣牧原16場場長 耿風蓮：均重從5月份的128公斤，降低到7月底的123公斤，現在銷售的這一車豬的體重已經降低到了119公斤，較7月體重又下降了4公斤，這也是我們調節產能的一個重要舉措。 除「降體重」之外，二次育肥豬對市場擾動同樣不容忽視。部分養殖戶通過二次育肥，人為延長養殖周期，製造供應短缺預期，導致豬價波動幅度加大。從今年6月起，單縣這家生豬養殖企業全面停止向二次育肥客戶銷售育肥豬，並構建起全鏈條管控體系，從源頭進行把控。 山東菏澤單縣牧原16場場長 耿風蓮：從客戶的篩選，流向管控，還有車輛的軌跡稽查上進行管理，確保所有育肥豬都能流向屠宰場。 調減能繁母豬總量是此次生豬產能綜合調控的關鍵一環。此次國家實施生豬產能綜合調控，全國能繁母豬總量有望調減到3950萬頭左右。記者在採訪中看到，目前，牧原等大型養殖企業正在有序淘汰低產低效能繁母豬。 牧原養豬生產負責人 李彥朋：牧原從最高的母豬存欄362.1萬頭，已經減少了19萬頭。今年計劃再減少13萬頭，預計年底將降到330萬頭，總共減少32萬頭母豬，相當於減少900萬頭的供給量。這些調控措施將有效平衡市場供需關係，促進生豬價格平穩運行，降低行業周期性波動風險。 綜合調控 擺脫生豬「大起大落」周期困境 生豬產業是關係國計民生的重要產業，一頭連著百姓的「菜籃子」，一頭連著1700多萬個大小養殖場戶的切身利益，保持合理產能，對保障豬肉供給和價格穩定至關重要。 目前生豬產業正處於第6輪「豬周期」，國家實施生豬產能綜合調控，正在通過政策的堅定護航與產業的積極協同，促進生豬市場逐步擺脫「大起大落」的周期困境，邁向「穩定健康、高質量發展」的新階段。 (總臺央視記者 王凱博 李嘯虎 宋建春 菏澤臺)
上海8月8日電 (記者 鄭瑩瑩)OpenAI最新發布其人工智慧模型GPT-5，引發業界關注。AGI(通用人工智慧)加速來了嗎？北京開放傳神科技有限公司(OpenCSG)創始人兼CEO陳冉8日就此話題接受記者採訪時表示，目前行業模型的能力還處於中早期，在通往AGI的方向上還需要大幅提升，而這其中有個關鍵要素是適配的原生數據不足。 中國首個大模型創新生態社區——模速空間地處上海徐匯區。北京開放傳神科技有限公司是首批入駐模速空間的企業之一。 陳冉解釋，網際網路時代，伴隨各種App的湧現，用戶交互方式發生顯著變化，由此帶來信息爆炸；而AI(人工智慧)時代，真正的新交互方式還沒到來，包括人與智能體、智能體與智能體之間的信息交互還沒達到一個成熟的階段，仍待發展，因此能「投餵」給模型的數據也還需積攢、沉澱。 北京智譜華章科技股份有限公司總裁王紹蘭此前在2025世界人工智慧大會上指出，從大模型到AGI，行業還有很長的路要走。「如果比照自動駕駛分級，把從大模型到AGI分成5級的話，我們可能只在第3級，這條路走了一半都不到。大模型的基礎模型部分還在快速地發展，我們還要持續去做，也願意投入更大的力量。」 在大模型發展加速期，大模型企業該向左走(繼續大量投入基礎模型研發)還是向右走(深入落地來構建商業閉環)？行業怎麼平衡基礎模型的投入以及應用落地的努力？ 王紹蘭認為，除了基礎模型「底座」，企業也要持續推動大模型的商業化應用。「因為大模型就是拿來用的，如果大模型一直是純理論研究，不去做商業化落地，我們怎麼證明大模型真正能改變產業呢？我們其實不需要等到大模型真的引領生產力革命的那一天，因為大模型的能力在不斷地擴充、不斷地發展。」 上海稀宇科技有限公司(MiniMax)副總裁嚴奕駿認為，自研底層技術能為企業帶來更高的發展上限，而產品能讓用戶體驗到大模型能力，從而進一步提高AI滲透率。(完)
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