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来源：盈彩官方网站2024-03-18 17:48

二十大代表风采｜新时代“追风者”武钢：让中国风机走向世界******

　　中新网乌鲁木齐10月11日电题：新时代“追风者”武钢：让中国风机走向世界

　　作者苟继鹏

　　“在达坂城安装成百上千台风机、制造出中国人自己的风机、让中国风机走向世界。”新疆金风科技股份有限公司(以下简称“金风科技”)党委书记、董事长、总工程师武钢近日接受中新网记者采访时说，这曾是他的“三个梦想”。

　　武钢说，实现这“三个梦想”的过程，正是中国风电行业从最初步履蹒跚到如今自主自强的一个缩影，亦是中国风行业电创新驱动、高速发展，在装机规模、环境适应、装备经济性和可靠性、产业整体竞争力迈上新台阶的生动演绎。

　　昔日以大风闻名的新疆乌鲁木齐达坂城，是武钢的逐梦之地，也是中国风电行业的摇篮。35年前，武钢选择做一名“追风者”，他接任了达坂城风电场场长。彼时的中国风电行业方兴未艾，而达坂城是这个行业的一块“试验田”。

　　武钢回忆道，在创业初期，中国大部分风机都还依靠进口，价格高、故障率高、维修成本高。这种受制于人的现状令他暗下决心，一定要造出中国人自己的风机。功夫不负有心人，他们研制的首台风机国产化率为33%，至第10台机组投产时，国产化率达已到96%。

　　但武钢并不满足于此。2005年，他带领金风科技研制的1.2MW直驱永磁风力发电机在新疆达坂城风力发电厂试运行。这是中国第一台具有自主知识产权的兆瓦级风机，由此，中国风机制造技术“更上一层楼”，可与国际领先技术同台竞技。如今，金风科技加快智能风机系列产品技术变革，机组采用直驱永磁与中速永磁“双轮驱动”技术路线，产品在智慧感知、智慧诊断、智慧协同方面实现智能化全面升级。

武钢展示金风科技制造的风机模型。　受访者供图

　　如今，迎风转动的“大风车”成为达坂城新的代名词，达坂城风区已是中国风电行业的“样板间”，一如武钢所想的那样，成百上千的国产风机将源源不断的劲风转化为绿电照亮千家万户。“从进口到自主创新实现国产化，我国风电产业已经自主崛起，最初的那张白纸已是一幅璀璨壮丽的画卷，能源的饭碗已经逐步被我们端牢在自己手里。”武钢说。

　　武钢还说，党的十八大以来，中国风电产业取得骄人成就，在全世界新能源装备格局中的作用日益凸显，已形成了一个涵盖风电开发建设、设备制造、技术研发、检测认证、配套服务的完整风电装备制造产业链。同时，中国风电还积极“走出去”，为全球能源转型作出了贡献。

　　多年来，金风科技立足新疆，走向全国乃至世界。今年9月，金风科技成功签约乌兹别克斯坦Zarafshan500MW风电项目，实现了其在乌兹别克斯坦市场的重大突破。据介绍，此项目是金风科技在乌兹别克斯坦乃至中亚最大单体项目，建成后将明显改善当地的电力结构，满足50万户乌兹别克斯坦家庭的电力需求，每年将减少110万吨二氧化碳排放。

　　武钢表示，新疆周边的国家风能资源的储备也非常丰厚，可以把新疆的装备制造业和周边国家的能源转型有机结合，通过能源纽带来促进新疆经济发展，未来的前景广阔。

　　据统计，截至目前，金风科技制造的风机在全球累计装机超4.5万台，容量超过89GW，其业务遍布全球38个国家地区和中国国内30个省区市。并连续11年保持中国风电装备行业市场占有率第一，连续7年位列全球风电装备行业市场前三甲，在中国风机出口市场份额中占比60%。(完)

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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]

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