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高端受捧中低端遇冷 长期增长是业内共识******

　　本报记者 王 鹤 见习记者 冯雨瑶

　　2023年春节渐行渐近，白酒也将迎来传统销售旺季。近日，《证券日报》记者在北京地区相关终端走访了解到，高端白酒需求坚挺，在市场上依旧保持一定热度；而与之形成鲜明对比的，是多数中低端酒销售略显冷清，陷入“无人问津”的窘境。

　　“我们店销售比较好的大多是茅台、五粮液、汾酒这些品牌。尤其是临近春节，选择这几款的消费者居多。”北京市东城区一家烟酒店工作人员告诉《证券日报》记者，近日到店买酒的客流明显增多。“但整体来看，多数中低端白酒的销售情况不太乐观。”

　　2022年，受疫情等多重因素影响，白酒市场出现动销滞缓、价格倒挂等情况，渠道端难掩“焦虑”。进入年末收尾阶段，眼下白酒市场的终端销售情况如何？又将迎来怎样的春节行情？

　　高端白酒热度不减

　　中低端产品销售较为冷清

　　《证券日报》记者近日走访北京地区多家大型商超、烟酒店及酒水直营连锁店发现，高端酒始终保持着一定的流通热度。

　　在位于朝阳区合生汇的华润万家超市，记者注意到，白酒专区的货架上，摆放在C位的多是定位中高端的产品，包括各年份的53度茅台酒、五粮液、洋河、山西汾酒等，定价多在千元以上。而在货架边缘位置，摆放的则是价位在500元至1000元区间的产品。

　　该专区销售人员告诉《证券日报》记者，“春节是白酒的销售旺季，近期已有不少消费者前来问价、看货。目前还未收到有关春节的销售活动通知，但最近两天会在超市中心位置摆架推出相关白酒展品。”据其透露，高端白酒全年价格波动不大，只有在类似春节、中秋这样的传统节假日，部分产品才会有活动。

　　记者此后在东城区多家烟酒店了解到，高端白酒销售仍保持一定热度。其中，对于53度飞天茅台酒在春节期间的销售表现，市场“看涨”氛围浓厚。

　　“现在53度飞天茅台酒的价格为2800元/瓶，比较划算。不过，临近春节可能会涨一点，预计会涨到3100元/瓶。”某烟酒店销售人员对《证券日报》记者表示。

　　而相比高端白酒相对紧俏的市场行情，记者在走访中发现，多数中低端白酒的销售较为冷清。

　　“今年整体销售情况不太好。”一家烟酒店工作人员略显无奈地向记者表示。在该店内，记者注意到，不少定价500元以下的酒品都打出了活动价，门口处还写有“部分酒品清仓甩卖”的字样。

　　此外，在西直门某商场的一家地下商超内，记者发现，标有“买一赠一”、“买A赠B”、“满减返40元”等活动的标签在白酒货架上随处可见。

　　增长是长期性趋势

　　白酒行业动销将逐渐修复

　　疫情冲击下，积压在渠道端的库存压力浮出水面。据《2022年度酒商现状及发展报告》显示，今年上半年约39.7%的酒商库存在5个月以上，33.6%的酒商库存在3个月至5个月，库存周期明显拉长。同时，从酒企半年报来看，部分二线酒企面临的库存压力进一步加大。

　　面对库存压力，一些经销商和运营商开始低价抛货、回笼资金。但有业内人士认为，渠道的库存需要很长一段时间来消化，名酒大单品将被优先消化，对一些中小品牌而言，库存消化并没有那么容易，其大多面临资金压力、生存压力，不少企业可能会扛不住压力而离场。

　　业界认为，当下的酒业正处于“黎明前的黑暗”。

　　中国酒业协会理事长宋书玉日前表示，最近三年来，在疫情形势、经济走势、消费趋势叠加影响下，在产业自身矛盾释放背景下，酒业正在经历变革与调整。但中国酒业稳中有进的趋势没有改变，仍然延续结构性繁荣的长周期，整体效益持续提升，具有极强产业韧性和强大的发展活力。当前随着疫情防控措施优化，扩大内需，消费为首，处于长周期的酒业即将迎来新一轮战略机遇。

　　五粮液集团(股份)公司党委书记、董事长曾从钦也对白酒产业作出最新判断：白酒产业结构性繁荣正在加快演进，作为充分市场化的长周期产业，增长是长期性趋势。

　　中信建投研报指出，随着信心和需求的先后修复，预计2023年白酒行业动销将逐渐修复，呈现前低后高走势，具有系统化运营能力优势的白酒企业将继续收获市场份额。

　　前海开源基金首席经济学家杨德龙对《证券日报》记者表示，“受疫情影响，白酒消费受到比较大的压制，随着疫情防控措施优化，白酒等消费将逐步回升，白酒的盈利能力和品牌价值将更为凸显。”

　　不过，也有业内人士认为，展望2023年酒业发展，“开门红”可能没有想象中的顺利，但按照大的周期来看，明年下半年中国酒业将回复正常的增长轨道。(证券日报)

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）