经历“最冷假期”后，华强北商户寻找“春天”******

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　　在严查货品来源的管理要求下，“水货”手机逐渐失去生存空间，深圳华强北的大批手机商户遭遇“最冷假期”。不过，他们借助之前的经验积累，纷纷谋求新的出路。有的将销售渠道从线下搬到线上，还有的转向回收、销售国产或国行二手手机。

　　走进位于深圳市福田区的华强北飞扬时代大厦，记者发现高高悬挂在天花板上的大红色横幅显得格外醒目——“依法依规经营，严禁销售无合法来源产品”。

　　“我们严格查验货品来源，要求出示相关凭证、发票、收据等材料证明来源合法，才允许售卖。”近日，飞扬时代大厦市场管理处工作人员向记者透露。

　　“守一天，亏一天”“一部手机只能挣百元差价，利润减半”“有客询价却无货”……在严查货品来源的管理要求下，“水货”手机逐渐失去生存空间，华强北飞扬时代大厦的大批手机摊贩面临集体转型。

　　告别“水货”后，华强北商户该何去何从？记者采访了解到，商户们借助之前的经验积累，纷纷谋求新的出路。有的将销售渠道从线下搬到线上，有的尝试将“战场”转向回收、销售国产或国行二手手机。

　　借助从业经验实现转型

　　销售二手手机，尤其是“水货”手机，对华强北倒卖二手手机的年轻人(被称为“背包客”)而言，曾是一项具有售后风险的工作。为了避免售后问题，验货、测试是“背包客”的必备技能。

　　“拿回去有问题的手机，‘档口’老板不认账，不肯退换，就只能自己花钱修好。”“背包客”钟杰直言，自己也曾因拿了问题机吃过亏。如果问题手机导致客户退货，“背包客”不仅要承担来回几十元的邮费，还会耽误客户销售，影响信誉。

　　在飞扬时代大厦，售卖、维修、物流服务实现了“一条龙”。“背包客”们在档口拿到货后，测试发现有问题，不出大厦就能解决维修问题。一些“背包客”还懂得一些简单的维修技术。“货运过来都是没有修理过的。拿货时，只能将同一型号的整批货都拿走，不能挑选，质量参差不齐。”凭借长期的经验积累，遇到一些小问题，“背包客”林冲锋逐渐学会了如何维修。

　　在转型过程中，档口老板和“背包客”们利用先前的经验积累，或开设线下实体店回收、转卖国行或国产二手手机，或通过分享手机挑选、使用、维修的一些小技巧吸引一批粉丝，拓展客户来源，开辟线上销售渠道。

　　转卖国行“靓机”

　　“iPhone12，128G，国行双卡双待全网通5G，价格2580元”“高价回收，好坏二手手机都收”……翻开近期陈立群的微信朋友圈，记者留意到，他已经逐渐告别“水货”行业，将“战场”转到国行“靓机”。

　　“二手手机新旧程度不同，价格也有所不同。按外观成色区分，可以分为大花机、小花机、靓机、充新机。只要屏幕花了，都不能算是靓机，只能划为花机。充新机就是有使用痕迹但可忽略不计。”“背包客”钟杰介绍，作为“搬运工”，客户需要什么货，他们就拿什么货，但要保证是原装机。对从业者和客户而言，国行“靓机”的售后相对“水货”更加便捷。

　　去年7月，国家发展改革委印发的《“十四五”循环经济发展规划》明确要规范发展二手商品市场，同时鼓励“互联网+二手”模式发展，鼓励平台企业引入第三方二手商品专业经营商户，提高二手商品交易效率，推动线下实体二手市场规范建设和运营。国家不断释放利好政策，对二手手机回收行业发展起到了助推作用。

　　成立工作室、开二手手机店、入驻互联网二手交易平台……记者了解到，华强北的档口老板和“背包客”们正以多种方式开辟自己的二手手机回收和交易业务渠道。

　　线上销售，“小单快跑”

　　将档口退租后，林冲锋尝试线上销售，试图通过短视频社交软件积累客户。“我在社交平台以视频形式分享基本的手机维修知识以及不同型号手机的小技能，吸引了一些粉丝，有少量发展成了客户。”林冲锋说。

　　记者在短视频平台搜索“背包客”，发现有不少华强北从业者以视频形式介绍如何购买性价比高的二手手机以及手机摄影技巧、维修技能等。这些期望通过线上销售谋求转型的“背包客”中，既有粉丝数量寥寥者，也有人积累了近20万粉丝。“粉丝中大部分人对二手手机感兴趣，当有购买需求的时候，自然会找到关注的博主。”林冲锋如是说。

　　此外，也有一些手机摊贩尝试销售品牌新机。与飞扬时代大厦不同的是，华强北远望商城主要销售各品牌新机，是全球最大的“一站式”手机、数码产品采购中心。

　　在远望商城租有档口的叶先生告诉记者，他们属于经销商，相当于做多个品牌手机的批发业务。经销商能从厂家、代理商处以较低价格拿货，主要客户是电商平台的店家。“与‘水货’相比，利润肯定低一点，但属于合法经营，‘小单快跑’，这也是不错的行业。”

　　(应采访对象要求，文中人物均为化名)

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