第七屆碳交易市場發展大會在京圓滿落幕：共話碳市場創新與國際合作
2026-02-06 03:31 4,492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)
本報杭州8月3日電(記者劉習、陸健)近日，浙江大學腦機智能全國重點實驗室發布了最新研製的新一代神經擬態類腦計算機——Darwin Monkey(中文名「悟空」)，是神經元規模超過20億的基於專用神經擬態晶片的類腦計算機。 類腦計算是將生物神經網絡的工作機理應用於計算機系統設計中，構建像大腦一樣低功耗、高並行、高效率、智能化的計算系統。據介紹，「悟空」由15臺刀片式神經擬態類腦伺服器組成，每一臺刀片式類腦伺服器內部集成了64顆達爾文3代類腦計算晶片，神經元數量已接近獼猴大腦規模，在典型運行狀態下功耗約為2000瓦。 為了充分釋放類腦計算機能力，團隊還採用分層資源管理架構，研製了新一代達爾文類腦作業系統，實現了神經擬態任務的高效並發調度與系統資源的動態優化。此外，團隊還在該類腦計算機上部署了多項智能應用。 目前，「悟空」不僅能夠運行DeepSeek完成邏輯推理、內容生成和數學求解等智能任務，還能初步模擬包括秀麗線蟲、斑馬魚、小鼠以及獼猴等不同神經元規模的動物大腦，為腦科學研究提供了新的手段。 「悟空」類腦計算系統的推出，將為現有計算場景提供新的計算範式，解決現有深度網絡及大模型高能耗、高計算量的問題；還將作為神經科學家研究腦的仿真工具，提供新的實驗手段，並在減少真實的生物實驗的基礎上更好地理解大腦；並以仿腦的工作機制和超越人腦的運算速度，推動通用人工智慧的發展。 作者：本報記者 劉習 陸健《光明日報》( 2025年08月04日 07版)
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