中國人民解放軍南部戰區位黃巖島領海領空及周邊區域組織戰備警巡
2025-11-27 06:03 7,576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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