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出境游加速回暖，中国游客“组团”来了！******

　　文/刘文文

　　兔年春节不少中国游客走出国门，享受海外“中国年”。如今，春节假期已热闹落幕，出境游的热度却刚刚抬头。

　　2月6日起，中国将试点恢复全国旅行社及在线旅游企业经营中国公民赴有关国家出境团队旅游和“机票+酒店”业务，为回暖的出境游“再添一把火”。

　　多国在线邀约中国游客

　　自中国有序恢复公民出境旅游起，不少国家反响积极，热烈欢迎中国游客。

　　菲律宾总统马科斯发出邀请，希望中国游客重返菲律宾，领略这个东南亚国家的自然风光和人文风情。

　　柬埔寨首相洪森表示欢迎和期待中国游客来访，希望今年接待200万人次中国游客。

　　泰国副总理兼卫生部长阿努廷等官员专程前往机场，打出“中泰一家亲”标语，为中国优化出入境防疫政策后首批抵达泰国的旅客送上鲜花和纪念品。

　　印度尼西亚旅游和创意经济部长桑迪亚加·乌诺隔空“喊话”，称印尼“已为中国游客准备好红毯”。

　　出境游迎价格利好

　　随着旅游供给侧逐步恢复，近期出境游也迎来价格利好，节后国际航班机票、境外酒店价格纷纷“跳水”。

　　随着航班复飞和加密消息不断，国际航班机票价格显著下降。根据携程统计消息，截至1月末，2月国内出境复飞航线已超过40条，复飞周均航班量已超过140班。其中亚洲目的地航线占比超过八成。此外，从价格上看，三成航班的价格低于2019年同期成交均价，一成左右航班甚至比2019年便宜30%以上。

　　去哪儿平台数据显示，1月下旬至2月初，中国多条赴东南亚航线恢复，且旅客量较春节期间明显减少，机票预订价格随之下降。去哪儿大数据研究院副院长郭乐春表示，随着中国航班运力持续恢复，中国赴东南亚地区的航班量2月将继续增长。同时，旅客量较春节期间有所下降，赴东南亚的机票价格将更具吸引力。

　　随着春节期间中国游客陆续返程，境外酒店也陆续降价。在去哪儿平台上，新加坡、曼谷、普吉岛、澳门和香港的酒店平均支付价格均有所下降，降价幅度约在10%。截至1月30日，签证业务搜索量比去年12月增长近三倍，出境游搜索量较高的产品集中在泰国曼谷、普吉岛和清迈等地。

　　旅游企业紧锣密鼓布置出境团队游

　　自文旅部宣布自2月6日试点恢复全国旅行社及在线旅游企业经营出境团队旅游业务起，携程跟团业务线连夜上线近百条出境团队游产品，积极联络海外合作伙伴沟通资源打磨产品。

　　截至目前，携程共上线近700条出境团队游产品，覆盖15个目的地国家/地区；其中携程自营产品近400条，覆盖9个目的地国家；包含跟团游、半自助游、私家团以及自由行打包产品等多种类型。

　　“我们假期也在与海外地接社密切联系，紧锣密鼓摸排采购资源，制定产品上线计划，审核上架产品，整个假期都没怎么休息”，携程海外跟团产品总监张妍介绍道，“这三年海外很多中餐厅关闭，导游停职转行，通知宣布后境外地接社需要一些时间重整旗鼓，出境跟团游市场的恢复还需要一个过程。我们预判大概从3月份开始，不论出境跟团产品数量和报名人数都会增势喜人”。

　　同程旅行相关负责人对中新社国是直通车透露，2月6日，同程旅行首个出境游团队将从上海出发前往泰国，预计在泰国曼谷、芭提雅、普吉岛等旅游目的地完成6晚7日的旅行，之后返回上海。这个团提前一周已经全部收满。从目前的订单情况看，泰国是目前国内游客最关注的出境游目的地，其次是柬埔寨、新加坡、印度尼西亚等。

　　旅游业全面复苏在即

　　中国是多个国家入境旅游的重要客源国。业内人士分析，试点恢复旅行社出境团队旅游业务，将为相关国家旅游经济全面复苏注入强劲动力。

　　同程研究院首席研究员程超功接受中新社国是直通车采访时称，受疫情影响，2022年中国的国际航班客运量一直处于非正常状态，月客运量仅相当于2019年同期的不到5%。在一定程度上，中国游客的回归是全球旅游业全面复苏的重要引擎。

　　值得注意的是，此次出境团队旅游业务涉及的国家包括不少东南亚国家。程超功说，中国游客回归对于东南亚国家的经济复苏是极其重要的推动力。例如，疫情前旅游业占泰国GDP总额的15%左右，而中国游客约占泰国入境游客的三分之一，中国游客的回归将极大拉动泰国经济的复苏。另外，作为全球多个经济体的第一大贸易伙伴，中国国际旅行的全面恢复将带动全球商贸、人文等领域的交流全面恢复，为全球经济的复苏注入活力。

　　中原证券研究员刘冉分析指出，出境游市场恢复需要循序渐进。出入境游市场恢复初期，出境目的呈现需求多元化、定制化特点，短时间内以商务拜访、出国探亲、出国留学等长期出境需求为主。随着航班运力陆续恢复，签证业务有序展开，出入境市场将得到进一步复苏。届时中国旅游市场的恢复将呈现出国内游拉动出境游，周边游带动长线跨境游的趋势，预计2023年“五一”黄金周或暑期能够感受到较为明显的市场变化。

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）