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美国科技史上最大规模裁员开启：亚马逊超1.8万人被裁，中国区春节后通知******

　　澎湃新闻记者 范佳来

　　亚马逊正式开启新一轮裁员，这将是公司历史上规模最大的一轮裁员。

　　当地时间1月18日，据美国消费者新闻与商业频道(CNBC)报道，亚马逊在周三正式启动新一轮裁员，已有被裁员工收到公司全球零售主管道格・赫林顿(Doug Herrington)和人力资源主管贝丝・加莱蒂(Beth Galetti)发送的电子邮件。此前亚马逊曾表示，预计裁员超1.8万个岗位。

　　CNBC提到，在此轮裁员中，亚马逊人力资源和门店部门受影响最严重。据CNBC披露的内部邮件显示，周三结束时，亚马逊会通知美国、加拿大、哥斯达黎加所有受影响员工，其它地方晚一点也会收到通知，例如，中国区员工要到农历新年后才会收到通知。

　　邮件中，赫林顿表示，疫情期间，公司首要任务是扩大规模满足客户需求。“尽管其他公司可能对短期经济犹豫不决，但在这个前所未有的时期，我们优先考虑客户和员工。”

　　他提到，当疫情影响逐渐淡化后，供应链困难、通货膨胀和生产力过剩等问题都增加公司服务成本，需要进一步改善成本结构，以此来吸引更多客户。只有通过削减成本，公司才能为创新业务提供更多投资。

　　“裁员是公司为了降低成本而采取的步骤之一，我们还增加了本地库存储备，使消费者更容易整合多件商品发货，增加购买日常必需品的方式，这些都旨在降低公司网络和交付成本。通过改善成本结构，我们还能够继续在食品类、亚马逊企业购(Amazon Business)、Buy with Prime和医疗保健等领域进行有意义的投资。”赫林顿表示。

　　当地时间1月18日，据《西雅图时报》报道，亚马逊已经在西雅图和贝尔维尤解雇2300名员工，其中西雅图有1852人，贝尔维尤有448人。在60天的过渡期内，亚马逊将仍会向受影响的员工支付工资，但不会期望他们继续工作，裁员将于3月19日开始。

　　西雅图是亚马逊最大的园区，其南湖联合办事处拥有5.5万名员工。该公司一直在城外大举招聘，以扩建其普吉湾总部，去年夏天在贝尔维尤的总员工人数达到1万人。

　　此前据彭博社1月5日消息，亚马逊CEO安迪·贾西(Andy Jassy)曾在4日的一份员工报告中表示，作为此前裁员计划的一部分，亚马逊计划裁撤1.8万个岗位。安迪·贾西表示，1月8日开始，与受裁员影响的员工沟通，并表示有多个团队受到影响，包括亚马逊电商与人力资源、体验和技术(PXT)等相关部门。

　　亚马逊员工超过150万人，是全球员工最多的企业之一。去年11月，亚马逊宣布开始裁员，并有1万名亚马逊员工已在2022年失业。这些失业的员工，主要集中在公司层面，包括零售、设备和人力资源部门。

　　对于裁员的原因，据《华尔街日报》报道称，安迪·贾西在一篇博文中表示：“由于经济形势不明朗以及不确定性增加，我们将不得不继续裁员。”

　　亚马逊是新冠疫情的最大受益者之一，因为顾客纷纷涌向网上购物。从电子商务到云计算的各种业务推动了该公司几年来的增长。为了跟上需求，亚马逊将其物流网络扩大了一倍，并增加了数十万名员工。

　　此前据《纽约时报》报道，当需求开始减弱，顾客转而回到线下商店购物时，亚马逊启动大范围的成本削减审查，以缩减无利可图的业务。在2022年春季和夏季，公司进行了有针对性的削减以降低成本，关闭了实体店和亚马逊护理等业务部门。亚马逊后来宣布在全公司范围内冻结招聘，然后决定让员工离职。

　　据亚马逊在2022年10月28日发布的第三季度财报，亚马逊的净利出现了下滑。亚马逊第三季度净销售额为1271.01亿美元，与去年同期的1108.12亿美元相比增长15%，不计入汇率变动的影响为同比增长19%；净利润为28.72亿美元，与2021年同期的净利润31.56亿美元相比下降9%。

　　CNBC在报道中还提到，疫情期间，亚马逊员工人数曾有快速增长。由于经济下行、核心零售业务增长放缓，贾西正在对亚马逊开支进行全面审查。目前亚马逊已经冻结招聘、砍掉一些实验性项目、仓库扩张速度也已经放缓。

　　实际上，美国科技公司裁员潮已持续一段时间。仅1月4日，就有三家公司先后宣布裁员，除亚马逊外，美国视频分享平台Vimeo、云计算巨头Salesforce也先后宣布裁员计划。Vimeo首席执行官Anjali Sud在致员工的一封信中表示，公司计划裁员11%。而这是Vimeo去年7月裁员6%之后，进行的第二轮裁员。根据PitchBook的数据，估计1400名员工中将裁员150人。Salesforce首席执行官Marc Benioff也宣布计划“在未来几周内”裁员10%，预计近8000人受到影响。

　　截至1月18日收盘，亚马逊(Nasdaq:AMZN)报收95.46美元，跌0.61%。

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）