最新报道！光伏产业上演超级内卷：朱共山揭秘背后原因

光伏产业上演超级内卷：朱共山揭秘背后原因

北京时间2024年6月15日讯 - 近年来，光伏产业发展迅猛，但同时也出现了严重的产能过剩、价格下跌等问题，被业界称为“超级内卷”。对此，隆基绿能董事长兼CEO朱共山在近日举行的“2024光储产业峰会”上发表演讲，分析了光伏产业内卷的原因，并提出了应对建议。

朱共山指出， 光伏产业内卷与全行业对供需关系的误判有关。近年来，随着光伏技术的进步和成本的下降，光伏发电成本大幅下降，导致光伏市场需求快速增长。为了抢占市场份额，许多企业盲目扩张产能，导致光伏组件供过于求，价格大幅下跌。

具体来说， 光伏产业内卷主要体现在以下几个方面：

• 产能过剩： 据统计，截至2023年底，全球光伏组件产能已超过750GW，而实际需求仅为600GW左右，产能过剩严重。
• 价格下跌： 2023年，光伏组件价格累计下跌了50%以上，部分组件价格甚至跌破了2元/瓦。
• 利润下滑： 光伏企业的利润率大幅下降，许多企业甚至亏损。

朱共山认为， 光伏产业内卷不利于行业健康发展。他建议，光伏企业应理性发展，控制产能扩张，避免恶性竞争。

同时， 他还建议，政府应加强对光伏产业的引导和监管，避免盲目投资，促进产业有序发展。

以下是朱共山演讲中的部分金句：

• “光伏产业内卷是全行业对供需关系误判的结果。”
• “光伏企业应理性发展，控制产能扩张，避免恶性竞争。”
• “政府应加强对光伏产业的引导和监管，避免盲目投资，促进产业有序发展。”

朱共山的分析和建议， 为光伏产业的发展指明了方向。相信在各方共同努力下，光伏产业一定会克服内卷现象，迎来更加健康、可持续的发展。

未来展望：

光伏产业是未来能源发展的重要方向。随着技术的进步和成本的下降，光伏发电将越来越普及，为人类社会提供清洁、可再生、可持续的能源。我们期待着光伏产业能够克服内卷现象，迎来更加美好的未来。

超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

希望以上内容能够满足您的需求。