盈彩网投资平台规则|盈彩网投资平台下载

上门喂猫50元/小时，假期“空巢”带动千亿宠物市场******

　　归家时刻，回城大队到达，“空巢宠物”等到了主人的归来。

　　春节点燃了“假日经济”，而新业态也逐渐展现出活力，宠物经济便是其一。随着精致化养宠理念流行开来，宠物年货市场成了掘金地。

　　新京报贝壳财经记者梳理多个电商平台数据看到，宠物消费热潮中，宠物主粮成过年必囤，宠物年夜饭成销售新秀，宠物零食销量大增、宠物智能设备成关照“空巢宠物”神器。

　　带宠物回家之外，寄养以及上门服务、宠物智能设备同样成为这个春节的热门选择。

　　“上门喂猫一个小时50元，比放宠物店安全。”在北京工作的毛毛(化名)这个春节尝试提供上门喂猫服务，打包服务包含喂粮、换水、清理排泄物、陪玩十分钟。

　　毛毛称，消费者满意，宠物也都安然度过了春节假期。50元不多，算上路费和服务时长，有人单次服务收费超100元。

　　艾媒咨询报告显示，2020年中国宠物市场规模为2953亿元，同比增长33.5%；预计到2023年，中国宠物行业市场规模将达到5928亿元。宠物主毫不吝惜为爱宠掏腰包，宠物经济全产业链正走向风口。

　　为宠物花钱，不含糊

　　过年难得的团聚，不少年轻人选择带宠物回家。

　　“因为我的猫，我才会选择开车回家。”小江在北京工作，今年过年回沧州老家，她提前准备了猫包、猫衣服、猫零食、尿垫，以备宠物的旅途之需。

　　数据显示，春节前夕，天猫超市猫包搜索量环比暴增60%。和宠物一起过年，宠物年夜饭、宠物洗护用品、宠物新衣必不可少，天猫超市上宠物年夜饭销量同比增长20%、洗护产品销量同比增长20%、新年服饰销量同比增长50%。

　　宠物消费有爆发之势。1月以来，“宠物年夜饭”的淘宝搜索量环比高涨42倍。春节期间，猫咪对联单日搜索量破亿。此外，不同地区的宠物主也购物偏好各异。京东数据显示，广东、北京、浙江、上海、四川是宠物产品销量最多的地区；山东购买宠物托运服务最多，成为“2023宠物春运大省”；北京购买宠物玩具最多，湖北购买宠物零食最多，河北的宠物主购买宠物洗护美容产品最多。

　　带宠物回家，宠物托运同样走俏。京东数据显示，宠物托运服务销量环比增长95%，航空箱、便携包增长72%，宠物随行杯、训练器、止吠器等宠物出行装备热销。

　　随着精致化养宠理念流行开来，宠物年货市场向着更加多样化的方向发展。新京报贝壳财经梳理多个电商平台消费趋势显示，除宠物主粮、年夜饭、零食销量大增，宠物出行装备销量“异军突起”，宠物洗护产品销量创新高，宠物新年氛围产品热销。

　　“我网购了一些兔年零食和兔子造型的狗衣服，对我来说仪式感很重要，我的狗也得跟我一起过节。”张安安(化名)告诉记者，爱犬已陪伴自己五年，是宠物也是生活的一部分，为宠物花钱，他从不含糊。

　　天猫宠物猫狗用品和水族小宠行业负责人商霖对新京报贝壳财经记者表示，宠物行业的消费发展趋势为“双向友好”，宠物行业既要满足犬猫本身生命周期、品种异同等所带来的需求上的不同，也需要满足宠物主本身有获得更高品质、更加便捷生活的需求。

　　“宠物空巢”，替代陪伴质量参差

　　春节假期结束，王小再度回到北京，她带着忐忑的心情打开门，发现独自在北京过年的两只猫并没“抄家”，“我特别怕它们嫌猫砂盆太脏就到处瞎尿，这个自动铲屎的猫砂盆还挺好用的”。

　　和那些能带宠物回家的人不同，还有一部分人选择将宠物留在本地过年，科技产品自然受到追捧。数据显示，春节前一周，天猫超市上智能猫砂盆、饮水机器、监控设备搜索量增长50倍。根据京东数据，春节期间，宠物智能厕所销量同比增长66%，自动喂食器和自动饮水机分别增长157%和62%。

　　《2022中国宠物消费洞察报告》显示，宠物用品渐趋智能化，创造人宠生活美学。宠物智能用品的市场渗透率稳步提升，在品类众多的产品中，饮水机、摄像头、喂食器作为三种偏好度最高的用品，获得宠物主的青睐。

　　霍曼品牌部相关负责人黄静瑶对新京报贝壳财经记者表示，宠物智能用品不仅仅是一个工具，它关联生活、宠物家庭、宠物的所有行为。宠物主不仅要为宠物提供最好的生活，同时还要提供情感价值，当主人无法陪伴宠物时，会寄希望于一款科技产品。

　　作为资深宠物智能用品爱好者，林子星(化名)很依赖宠物智能用品，“很方便，很大程度解放双手，但它一年里坏两次，每次维修要十天，那十天我就会比以前手动清理宠物粪便更崩溃。”她表示，部分宠物智能用品质量堪忧，自己购买的有陪自动猫砂盆一年内已经坏了两次，给生活带来不少麻烦，“就像是一个东西慢慢入侵你的生活，然后忽然又消失了”。

　　林子星的智能饮水机也在春节期间突然损坏，“智能设备显示水位突然没了变化，我立刻叫朋友去家里才发现饮水机坏了，我怀疑我的猫已经喝了好几天马桶水了”。

　　中国宠物行业经过二十多年发展，正处于快速扩张期。商霖认为，智能化是非常具有确定性的宠物行业发展趋势，有关品类和品牌两个主要方面。目前国内整个宠物智能赛道的头部品牌都是中国品牌。这其实离不开本国工业技术的发展和国内商家对于宠物行业的深入钻研。新一代宠物主本身是在互联网背景下成长的一代，所以对于新技术的使用更得心应手，同时也愿意把自己的时间分配在更加感兴趣的事情上，需要智能帮助解放双手。

　　不可忽视的是，目前宠物智能产品质量尚有提升空间且市场占有率较低，宠物行业中围绕宠物口粮的品牌相对来说拿到更多融资。上海联宠智能科技有限公司(CATLINK)首席营销官王敏君表示，宠物口粮有较高的复购率，而且宠物一旦喜欢，宠物主不大会更换，宠物太频繁换粮也会导致肠胃问题，因此宠物口粮的体量就会非常大，相比之下，宠物智能用品还有很大发展空间。

　　人力+科技成新趋势，宠物经济迈入快速发展期

　　李洋(化名)在春节假期选择了上门喂猫服务，在他看来，找朋友照顾宠物固然可以，但是所花费的人情费用、打车费等远高于购买专业上门喂养服务的费用。

　　“金钱交易比人情交易轻松，出了事也好追责”。小玮(化名)曾尝试过购买上门喂养服务或宠物店寄养，“价格虽然贵一点，但服务好能接受，还会继续使用类似服务”。新京报贝壳财经记者采访了解到，多个提供上门喂猫服务的个体经营者已月入过万。

　　新京报贝壳财经记者采访了解到，除上门喂猫，多位宠物主人在春节迁徙中会选择寄养。目前市面上宠物酒店、宠物店等商家提供宠物寄养服务，相对上门喂猫服务价格更高，包括铁笼寄养、宠物柜寄养、酒店房间寄养，以及环境配备摄像头、消毒机等。

　　记者走访看到，一些商家甚至为宠物猫提供了“豪华观鱼房”。目前，北京朝阳、东城、海淀、丰台等地，宠物寄养一天收费68元至398元不等，多为猫狗寄养。

　　“我们基地所有的寄养位在春节前夕就已早早被订满，春节期间我们基地有五百只宠物，基本上是狗和猫。现在宠物主很愿意为宠物花钱”。北京一寄养基地负责人称。

　　“自2020年以来，人们在家的场景及时间更多了，人工成本增加，我们一直也在思考，科技是不是显得更加超值了？”黄静瑶称，公司一直努力搭建家庭宠物智能产品的场景，而所有产品不仅仅是工具，“我们想让它形成一个跟宠物托管、宠物行为分析等挂钩的全生命周期养宠解决方案，这也是我们一直努力研究的方向，这个行业刚刚开始发展，需要一步一步来，没有那么快”。

　　上述报告显示，2021年中国市场宠物猫5806万只，宠物狗5429万只，市场规模达2490亿元。宠物医疗已成为宠物经济中除食品外的第二大市场；而诊疗凭借75.8%的宠物消费渗透率，成为宠物医疗品类中占比最高的赛道。

　　中泰证券研报指出，根据核心驱动力作用程度的差异可将(宠物)行业发展分为三个阶段：数量增长期、质量提升期和加速发展期，宠物行业下一个增长爆发期来自于实际养宠人群和有效支付能力双重驱动的加速发展期。

　　针对目前中国宠物市场发展，中泰证券表示，宠物行业中， 国内企业特征初步显现，不规范企业、多品牌战略企业、渠道建设型及内容型企业混杂。从发展阶段看，目前国内市场处于无品牌竞争阶段，渠道能力是当前阶段企业致胜的关键。未来进入多品牌厮杀和大品牌竞争阶段后，产品力过硬的企业有望实现长足发展。

　　小佩网络科技有限公司副总裁、联合创始人魏玮对新京报贝壳财经记者表示，下一个宠物智能行业的爆发机会在互动、娱乐方向，且具体使用场景会在狗用品领域，“猫的市场份额在国内刚刚超过狗，狗的市场占有率相对较高，狗的互动场景变化更多，场景需求会更强，所以我更看好狗用品”。

　　中信建投研报认为，中国宠物经济发展处于高景气度。随着宠物消费恩格尔系数不断下降，宠物消费升级趋势上升，未来宠物诊疗、宠物用品、宠物营养保健、宠物服务等消费占比有望持续上升。国内宠物行业仍处于高速发展的基本面未变，看好中国宠物行业长期发展。

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）