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历史最低价！特斯拉大降价意欲何为？******
中新网1月7日电(中新财经 葛成) 6日，“特斯拉降价”话题登上热搜。此前，特斯拉已屡屡因为价格调整，尤其是降价的话题登上热搜引发热议。
特斯拉降价，为何经常引发反响？背后有何市场图谋？
1月6日，特斯拉官网两款车型售价截图。两款车型降至历史最低价 特斯拉高管回应
据特斯拉中国官网显示，特斯拉国产车型降价，两款车型已降至历史最低价。其中，Model 3起售价22.99万元，Model Y起售价25.99万元。此前，这两款车型的起售价分别为26.59万元和28.89万元。
在相关话题登上热搜后，特斯拉外事务副总裁陶琳回应称，“特斯拉价格调整的背后，涵盖了无数工程创新，实质上是独一无二的成本控制之极佳定律”。陶琳还称，特斯拉从“第一性原理出发”，坚持以成本定价。
不过，这番回应却难以与刚提车的老车主形成共鸣。有车主在网络上发帖称：“特斯拉降价，他不到一个月就亏了三万五，2022年买车的车主就是个笑话。”也有车主表现得淡定一些，表示“笑着安慰自己‘早买早享受’。”
虽然车主态度不一，但特斯拉在三个月内连续降价两次却是不争的事实。2022年10月，特斯拉宣布降价，Model 3和Model Y两款车型降价幅度为1.4万元-3.7万元。
图为特斯拉上海超级工厂。 特斯拉方面供图降价背后，特斯拉去年交付量未完成马斯克的目标
此前，特斯拉的降价幅度虽然不小，但并没有对其提振销量起到“立竿见影”的效果。
乘联会发布的中国市场预估销量显示，特斯拉在12月交付了55796辆中国制造的电动汽车，这是五个月来的最低水平。这一数字较11月份下降44%，较上年同期下降21%。
特斯拉近日公布的年度产销数据显示，2022年，其全年产量为1369611辆，同比增长47%；全年交付量为1313851辆，同比增长40%。虽然产销双双突破了百万辆大关，但交付量距离马斯克在2022年初定下的提升50%的目标仍有差距。
当地时间1月5日，特斯拉股价收跌2.9%，报110.34美元。2022年，特斯拉股价累计下跌约70%，创下自上市以来最糟糕的年度表现。
资料图：特斯拉Model 3。 中新社记者 易海菲 摄特斯拉逆势降价的“底牌”，是什么？
进入2023年，受新能源汽车购置补贴终止影响，包括比亚迪、大众、奇瑞在内的十多家车企都陆续宣布对旗下新能源汽车涨价。
这样的背景下，特斯拉为何要“反向操作”，底气何来？
财报显示，特斯拉2022年第三季度营收近215亿美元，同比增长56%。按美国通用会计准则，特斯拉第三季度营业利润为37亿美元，营业利润率为17.2%。其中，特斯拉单车利润约为9570美元(人民币6.93万元)。
在单车利润这一数据方面，大多数新能源车企难以与特斯拉抗衡。
财报数据显示，2022年上半年，包括蔚来、小鹏、理想在内的“造车新势力”单车利润仍为负值。东吴证券预计，与特斯拉一样，同为新能源制造车企的比亚迪，2022年第三季度单车净利润约为1万元，虽然创下历史新高，但相比特斯拉依旧差距明显。
上述优势成为了特斯拉降价的“底牌”之一，也是特斯拉市场竞争的一个重要“杀手锏”。
市场分析人士认为，特斯拉的“历史低价”，将在2023年进一步加剧新能源汽车市场的竞争，让消费者享受到实惠，但对部分利润微薄或是负数的车企而言，无疑是“重磅一击”。
特斯拉降价了，你会买吗？
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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