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青岛外贸中小微企业是如何破局的******

　　四季度是传统的外贸旺季，但2022年外贸却出现了“旺季不旺”的情况。此外，在外需不振、地缘冲突加剧、新冠疫情反复等因素的影响下，我国单月进出口同比增速已连续4个月下滑，中小微外贸企业面临着较大的生产经营压力。如何在困境中探索新出路，在危机中觅得新机遇，成为外贸企业亟待破解的共同课题。记者探访青岛多家中小微外贸企业发现，不同类型的外贸企业正在寻求适合自身特点的脱困良方。

　　近几个月来，受外需走弱、地缘政治、新冠疫情反复等因素影响，我国月度进出口增速有所放缓。2022年四季度以来，外贸进出口进一步承压，原本的外贸旺季似乎也没有“旺起来”，数量庞大的中小微外贸企业面临着诸多生产经营难题。面对不利局势，中小微外贸企业如何应对困境？近日，经济日报记者走进青岛部分外贸企业，深入探访不同类型企业的脱困之路。

　　智造升级积极应变

　　在山东胶州胶北街道的青岛前丰国际帽艺股份有限公司，刚建成的智能车间内，数百台自动化生产设备正全速运转，工人却寥寥无几，智能化个性化定制生产取代了传统制帽的手工缝制、裁剪等工序。不远处，还有一处5层车间和一处研发中心正在紧张施工中。公司总经理王爱美告诉记者，“得益于智能制造，2022年公司业绩逆势上扬，前10个月出口额已经突破3000万美元”。

　　与许多制帽公司一样，前丰也曾是一家是劳动密集型企业。“车间里坐着上百位工人，每人守着一台缝纫机，同一个款式的帽子可以做上一年甚至几年。”王爱美回忆起几年前的生产场景说道。2020年，受疫情影响，国际市场需求锐减，公司年出口额降幅超过50%，加上许多“单款多量”的订单向东南亚等地区转移，公司产品竞争优势锐减。

　　转移还是转型？困境之下，王爱美观察到，全球市场需求趋于个性化，每个月都有大量新款订单，每一款的需求量甚至不足一百个，对交期的要求也越来越高。“面对全新的市场变化，数字化和自动化转型是唯一出路。”王爱美下决心改变生产模式，发力柔性生产。

　　转型之路刚迈出第一步，前丰就遇到了生产设备研发难题。“帽片布料太软且容易粘连，找不到合适的生产设备。要实现柔性生产，更是难上加难。”王爱美一连数月在外奔波，寻找愿意承接项目的研发机构。8个月后，等来了一代设备的交付，然而令人失望的是，机器无法正常使用。王爱美没有放弃，一边四处寻求技术支持，一边同公司工程师一起，在一代机的基础上继续改进，采取模块化生产思路，逐步攻破视觉识别、机器人系统、智能传感等一个个难点。

　　“数字化转型后，我们实现了帽子生产线60%自动化，生产效率提高了58%。到2023年底，争取实现全流程自动化。”王爱美对智造升级底气十足，“流程再造和管理系统升级后，能快速识别不同订单的设计需求，自动生成生产任务。不仅实现产能翻番，款式更是千变万化。现在每月能完成800个订单，最快一周即可交货，这在过去根本不敢想。”

　　大规模个性化定制和全过程数字化精益管理让世界各地的订单蜂拥而至。“目前公司产品出口至50多个国家和地区，2021年外贸出口额增长40%，2022年预计再增长55%。国际市场瞬息万变，唯有练好内功增添底气，才能从容应对各种变化。”王爱美说。

　　胶州市李哥庄镇是远近闻名的制帽之乡，这里汇聚着400多家制帽和配套企业，且大多数是小微企业，他们也面临着和前丰相似的市场困境。不少制帽企业想通过智能化升级寻找出路，然而设备更新换代费用高昂，很多小微企业望而却步。怎么破解这个难题？

　　共享工场概念应运而生。在位于李哥庄镇的上合工业互联智能共享工场，总经理庞智告诉记者，许多小微企业想更新自动化设备，但无奈企业规模小、资金有限，“我们转变思路，采取共享工场形式，将130余台用于制造帽檐、帽带和魔术扣的设备放在同一场地，仅向合作企业收取加工费用，为中小企业破解了智造转型困局”。

　　庞智介绍，制帽企业可将帽檐、帽带等生产环节通过手机APP等方式线上下单，共享工场系统接单后，将订单同步到生产设备进行生产。“利用共享设备代替传统人工，生产成本可降低40%，加工质量和稳定性也有保障。目前已有230多家企业加入这种生产模式。”

　　青岛众弘鑫制帽有限公司就是共享工场的受益者之一。总经理高飞告诉记者，公司平均每个月生产近20万顶帽子，有了共享工场，企业节约了人工成本，生产效率提升了三分之一。

　　“我们希望借助‘共享’优势，将小微企业从生产压力中解放出来。让小微企业在传统制造行业的转型升级中提升自身竞争力，以应对市场的不确定性。”胶州市制帽行业商会党委副书记郑建表示。

　　新政策激活新模式

　　4名主播，直播21天，卖出4000余单红酒，共计770万元销售额……这是青岛绿辰进口商品展示推广有限公司2022年“双11”的战绩。“在保税仓里直播卖红酒，对我们来说是一次销售模式的创新突破。虽然销量不大，但也弥补了线下渠道的下滑。”公司副总经理杨东升告诉记者。

　　绿辰公司是青岛西海岸综合保税区的一家中小型保税仓储企业。近几年，受疫情反复、国际环境动荡等因素的影响，绿辰的发展一度陷入困境。“从2020年开始，葡萄酒进口量连续两年下滑15%左右，加上国际海运价格高涨、聚餐饮酒需求减弱等原因，线下销售非常艰难，葡萄酒板块利润年均下降将近30%。”杨东升回忆。

　　绿辰遇到的困难，在青岛西海岸综合保税区并非个例。黄岛海关在走访企业时发现，不少企业进货量大幅减少，保税仓出现闲置情况。于是便向企业积极推广海关特殊监管区域“仓储货物按状态分类监管”创新制度，帮助企业渡过难关。

　　“有了新政策，保税货物经过线上通关手续后，可以继续存放在保税仓内，这为我们在保税仓里直播卖货奠定了基础。”杨东升给记者细数了新政策带来的3点好处：一是保税产品保真，消费者敢买；二是保税仓直接发货，节省了装卸、物流、仓储成本；三是至少省去两层代理商，商品价格便宜。

　　2022年1月份，绿辰成功试单一般贸易商品保税仓电商“一件直发”业务，在全国率先开展一般贸易商品保税仓电商B2C新模式。在积累了一定的线上销售经验后，9月份，绿辰正式步入电商直播领域，让国内消费者通过直播平台就能买到保税仓源头保真的高质量产品。

　　自2022年初成功试单后，绿辰仅葡萄酒板块全年线上销售额就已突破2000万元，再加上线下渠道，整体销售额已恢复到2019年最好水平。谈及2023年的发展，杨东升信心十足，“我们将继续利用政策优势，发力线上电商，力争葡萄酒板块线上销售额突破5000万元，同时试水日化产品保税仓电商业务，实现公司经营全面好转”。

　　不只是绿辰，越来越多外贸企业在新政策助力下打造出了新的运营模式。

　　青岛菲尔斯特国际贸易有限公司是一家主要从事跨境电商出口海外仓业务的小微企业，为国外的轮胎企业供应设备部件、材料和五金配件等。近年来，发展环境的复杂性、严峻性、不确定性上升，菲尔斯特面临着供需变化、物流运输等多重难题。不少上游企业的生产节奏被打乱，产成品交付周期延长，供应很不稳定，直接影响了身处销售环节的菲尔斯特。此外，生产企业所需的钢材等原材料价格上涨，也让菲尔斯特的采购成本相应增加。

　　国外市场疲软、海运费用高昂、客户采购计划延后等是影响出口业务的重要因素。“2021年以来，海运费大幅上涨，加上外汇汇率波动幅度较大，造成销售价格频繁波动，现金流十分紧张。”青岛菲尔斯特国际贸易有限公司财务负责人江羽介绍。

　　税务部门新出台的出口退税政策可谓一场“及时雨”，缓解了企业的资金困难。“青岛前湾保税港区税务局推出的海外仓出口退税政策，助推我们开创了新的运营模式。”青岛菲尔斯特国际贸易有限公司总经理张智谋告诉记者，过去，出口货物报关离境后才能申请办理退税，现在企业收齐增值税发票、报关单等单证后，不用等货物离境就可以发起出口退税的预申请。

　　“以往，我们随时下单、零星发货的运营模式有利于早日拿到出口退税。有了新的出口退税政策后，我们便把运营模式调整为集中交货、集中装箱海运，装箱容积率提高20%，大幅降低了物流成本。此外，退税时间也由之前的60天提速到15天左右。”张智谋说。

　　张智谋告诉记者，2022年以来，公司已成功申请退税980余万元，企业资金进一步盘活，为公司开拓海外市场增添了信心和底气，“我们的出口业务逐渐回温，预计2022年销售收入将突破1500万美元，同比增长114%”。

　　供应链优化解难题

　　走进位于青岛莱西市姜山镇的千里行集团有限公司的生产车间，一双双商务皮鞋、冷粘鞋、硫化鞋正从流水线上下线。公司总经理张杰告诉记者，千里行集团是一家以鞋类制作与出口为主的外贸企业。近年来，受多重因素影响，在相当长的一段时间内，公司生产经营面临很大困难。

　　困局之下，千里行开始了优化供应链的探索之路。张杰介绍，“过去，我们的原材料供应链主要来自国外。之前出于防疫需要，原材料进口后往往需要在港口、库房存放一段时间，生产进度和产品交付受到很大影响”。

　　“面对原料供应瓶颈，我们加紧进行国产化替代，反毛皮、PU合成革等原本需要进口的原材料全部转为国内供应，稳步推进供应链国产化步伐。”张杰告诉记者，供应链国产化优势明显，货款结算周期相对较长，资金压力减轻许多。货物运输周期短则3至5天，最长也不超过两周，而在国外发货海运需要1到3个月。国产化替代后，材料的品质管控和生产计划管控也更加精准。更重要的是，供应链掌握在自己手中，不可控因素减少，风险随之降低。

　　优化供应链成为越来越多外贸企业应对经营难题时的选择。位于青岛市市南区的青岛开创食品有限责任公司就是其中之一。

　　“做农产品深加工对流动资金的需求量很大，当然这也与我们的供应链战略选择有关。”公司董事长商会明告诉记者，“在食品行业，要想成为全球供应链的核心企业，产品序列必须要全。我们提出了‘做强单品，做全序列’的战略。但是做全序列并不简单，每个产品都要不断试错。一个新品种从开发到让客户接受，大约需要3年时间。”在不断研发、不断试错、不断成熟的过程中，开创食品逐渐形成了20多种水果和蔬菜序列的产品供应链。

　　“做全序列的战略选择，避免了短期市场变化带来的订单波动，但因序列较多，需要收购的原材料也很多，资金周转成为最大难题。”商会明坦言，“在过去，开创食品这类企业按地方政策只能被认定为批发零售企业，不能被认定为制造企业，银行授信额度也受影响。”青岛市有关部门了解到这个情况后，通过多方调研，参照制造业标准对开创食品进行支持，银行授信额度也由此增加，解决了公司资金紧缺难题。

　　“未来，我们还要向产业链纵深发展，拉长产业链条，助益企业提升抗风险能力。”商会明说。

　　创新赢得新机遇

　　在位于青岛市李沧区的中特科技工业（青岛）有限公司，技术人员正在车间里对一排排自动化设备进行调试。“我们的设备远销韩国、日本、土耳其、越南等国家，最多时年出口额达3500万元。”公司总经理李学强说，“这几年，由于出国服务不方便，市场变化较大，出口大幅下降，2021年公司出口额只有不到100万元”。

　　面对不利的市场环境，中特科技探索出一条换道创新的“自救”之路。

　　“之前公司主要做家电电机的自动化生产线，现在我们开辟了新领域，尝试新能源汽车的刹车电机、水泵电机、风扇电机等产品的自动化生产线。”李学强告诉记者，新能源汽车生产对设备的标准、精度、设计可靠性要求更高，这对中特科技来说意味着诸多新挑战。

　　“很多创新没有经验可供借鉴，必须一点一点摸索前行。”李学强举例说，“新能源汽车刹车能量转换电机自动化生产线的研发，就是对公司创新能力的一次考验。研发工作对我们的设计能力、工艺水平都提出了极高要求，需要多类人才合作才能完成”。

　　该公司研发中心的申保玲告诉记者，为了使研发顺利进行，公司引进了电机工艺、设备制造、智能控制等多方面的顶尖人才，并与青岛科技大学进行产学研合作，最终使得该项研发得以成功。

　　换道创新，让身处困境的中特科技赢得了新市场。“2022年，我们的出口额预计恢复到1000万元，其中新能源汽车电机生产线的占比提高到30%以上。我们还将建设新厂区，在保持原有生产优势的同时，把新能源汽车电机这一新领域做优做强做大。”李学强说。

　　不同于中特科技“做加法”的创新策略，青岛万青家居用品有限公司选择在“做减法”的基础上实现产品创新。

　　在位于青岛市崂山区的万青家居展厅，各种床上用品、软纤维制品等产品琳琅满目。“我们的床上用品主要面向日本市场，受疫情影响，2020年出口订单下降超20%。同时，海运等各种费用的上涨也让企业经营一度十分艰难。”青岛万青家居用品有限公司总经理杜友平说。

　　如何走出经营困境？万青家居下定决心“断舍离”：聚焦优势产品，加大创新力度，打造企业的核心竞争力。

　　“我们最多时有100多个品类的产品，导致资源分散、内耗大、资金回笼慢、生产效率低下、管理风险较高。”杜友平告诉记者，疫情带来的市场危机倒逼他们做出了聚焦创新的决策，砍掉一半非优势品类，聚集资金和资源，组建了研发团队，用创新赢得新机遇。

　　“我们的创新方向是开发新产品、新材料、新品类。譬如，我们开发的一款秋冬季新面料产品，刚一上市就受到市场青睐。”公司研发部经理张庆锋说，“从上市起，产品订单不断追加，从6万件一直追加到10万件。最近，这款产品还在日本第三方市场调查中获得消费者满意度评价第一名。”万青家居也由此尝到了创新的甜头，现在每年开发近30款新产品。

　　创新让许多像万青家居一样的外贸企业走出困境，跨入新的发展轨道。2021年，万青家居的出口额同比增长20%，2022年预计增长10%至15%。“未来，我们还将继续在创新上下足功夫，加大新产品开发力度，让企业在强大创新力的加持下，走得更稳更远。”（本报记者 王新伟 吴秉泽）

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）