实时热点！光伏盛宴暗藏困局：董明珠炮轰内卷，行业亟待转型升级

光伏盛宴暗藏困局：董明珠炮轰内卷，行业亟待转型升级

北京，2024年6月14日 – 近日，在由能见派主办的“光伏产业链高质量发展峰会”上，格力电器董事长董明珠发表演讲，直言光伏行业正遭遇“史上最强内卷”，并呼吁企业应注重创新，提升产品质量，推动行业健康发展。董明珠的犀利言论引发业界共鸣，也为光伏产业未来发展指明了方向。

内卷困局：利润下滑，企业生存堪忧

近年来，随着光伏产业快速发展，市场竞争日益激烈。为了抢占市场份额，不少企业压低价格，恶性竞争，导致行业利润大幅下滑。数据显示，2023年光伏组件价格累计下跌超过50%，部分企业甚至出现亏损。

价格战乱象：行业发展不可持续

光伏产业的恶性竞争不仅导致企业利润下滑，也制约了行业技术进步。在价格战的驱动下，企业往往将精力放在降低成本上，而忽视了研发创新。这导致光伏产品质量参差不齐，行业整体技术水平难以提升。

董明珠炮轰：呼吁理性竞争，注重创新

在峰会上，董明珠直言光伏行业的内卷乱象是“不可持续的”，并呼吁企业应摒弃价格战，通过创新提升产品质量，推动行业健康发展。董明珠表示：“格力电器绝不参与价格战，我们只做高端产品，为用户提供最优质的服务。”

行业反思：转型升级迫在眉睫

董明珠的言论在业界引起强烈反响。不少企业家也表示认同董明珠的观点，并呼吁行业应告别内卷，走上高质量发展之路。

光伏产业要想实现可持续发展，必须摆脱内卷困局，走上转型升级之路。企业应加大研发投入，提升产品质量，并通过差异化竞争，开拓新的市场空间。此外，政府也应加强行业监管，引导企业理性竞争，营造良好的市场环境。

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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

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