宁德时代宜春锂矿复产延期,贸易商称当地已无矿石可售
12月6日消息,今年8月9日,宁德时代旗下的栀下窝矿区(所产陶瓷土含锂,以下简称“栀下窝矿区”)采矿权到期停产。该采矿权自2024年8月9日起生效,至今年8月9日期满。此后,市场上开始流传该矿区将于12月5日恢复生产的传闻。
免费影视、动漫、音乐、游戏、小说资源长期稳定更新! 👉 点此立即查看 👈
针对这一传闻,近日,有媒体实地走访了栀下窝锂矿现场。从多处获得的信息表明,12月5日当天该锂矿并未复工。
然而,随着需求端的扩张,部分锂矿企业处于停产状态,在此背景下,当地锂矿市场已经出现无锂矿石可卖的情形。
据宜丰当地一位贸易商透露,如今就连二次提锂后品位为1.0的锂云母矿,价格也已攀升至400元/吨。更为关键的是,目前当地市场上根本找不到锂矿石货源。
这位贸易商还介绍道,去年他从宁德时代旗下的矿区购入了7万吨锂矿石,到今年三四月份就已全部售罄。
该贸易商进一步解释,栀下窝锂矿停产,加之年底众多企业的开采指标耗尽,诸多因素叠加导致很多企业都无锂矿石可售。
江西宜春素有“亚洲锂都”的美誉,这里拥有亚洲储量最为丰富的锂云母矿。公开资料显示,栀下窝矿区是宜春地区目前产能位居前列的锂云母矿之一。
方正中期研究院发布的研报显示,宁德时代旗下的栀下窝矿推断陶瓷石矿资源量约达9.6亿吨,其中伴生的氧化锂资源量为265.68万吨,折合碳酸锂当量(LCE)约657万吨,是全球规模最大的单体锂云母矿之一。
在停产之前,该矿区月均碳酸锂产量约在7000吨至8000吨(LCE)之间,约占国内市场需求量的十分之一。
此外,据宜春市自然资源局此前披露的《江西省宜丰县埭口里—奉新县栀下窝矿区陶瓷土矿普查探矿权出让收益评估报告书》,该矿山评估设计项目建设投资为 21.58 亿元,可采储量为 77492 万吨,按 3000 万吨/年的生产规模计算,矿山服务年限可达 25.83 年。

相关攻略
一则来自资本市场的消息,再次将宁德时代创始人曾毓群推至聚光灯下。5月11日,宁德时代发布公告,确认曾毓群向母校上海交通大学捐赠的500万股公司股票,已完成过户手续。以最新股价计算,这笔捐赠的市值已超过22亿元软妹币。 回溯至今年3月底,这笔捐赠计划就已公之于众。捐赠主体为曾毓群实际控制的厦门瑞庭投资
宁德时代顺利完成H股配售,发行约6238 5万股新股,配售价每股628 2港元,引入独立第三方投资者。此次配售所得款项总额约391 9亿港元,将用于支持公司未来战略布局,增强资金储备与发展动力。
宁德时代推出麒麟凝聚态电池,实现纯电续航1500公里突破。该电池采用高镍正极与硅碳负极,通过材料掺杂与多孔骨架结构解决稳定性与膨胀问题。凝聚态电解质降低自燃风险,钛合金外壳实现轻量化。这一液态电池体系的进化,显著提升了电动汽车实用性,冲击了现有市场格局。
2026年第一季度财报显示,十家头部车企净利润总和为174 97亿元,而宁德时代同期净利润达207 38亿元,远超前者。车企营收虽高,但销售利润率仅3 2%,普遍承压。原材料涨价、新能源车购置税调整及汇率波动等因素加剧了利润压力。产业链利润分配呈现明显失衡,“卖车不如卖电池”现象凸显。
2026年第一季度财报数据显示,动力电池巨头宁德时代净利润达207 38亿元,超过了十家国内头部乘用车企的利润总和。这一对比凸显了新能源汽车产业链利润向上游核心供应商集中的现状。尽管车企营收规模庞大,但受购置税政策调整、原材料成本上涨及汇率波动等多重因素挤压,行业整体销售利润率偏低。在车企内部,奇瑞
热门专题
热门推荐
领克首款GT概念跑车亮相北京车展,由中欧团队联合打造。新车采用经典GT比例与低趴宽体设计,配备液态金属蓝涂装与2+2座舱,设有高性能模式按键可激活空气动力学套件。车辆采用后驱布局与AI智能运动控制系统,百公里加速约2秒,设计融合瑞典极简美学并参考全球用户反馈。
英伟达推出12GB显存版RTX5070移动GPU,与8GB版同步上市。两者均基于Blackwell架构,核心规格相同,仅显存容量不同。此举旨在缓解GDDR7芯片供应压力,为OEM提供灵活配置,加速笔记本产品布局,更大显存可更好满足游戏与AI应用需求。
微星将于5月15日推出两款26 5英寸雾面WOLED显示器MAG276QRY28和276QRDY54,售价分别为2499元和6299元。均采用第四代WOLED面板,具备QHD分辨率、VESADisplayHDRTrueBlack500认证、1500尼特峰值亮度及99 5%DCI-P3色域覆盖。276QRY28刷新率为280Hz,高阶款276QRDY54支持4
中芯国际2026年第一季度营收176 17亿元,同比增长8 1%;净利润13 61亿元,同比增长0 4%。公司预计第二季度收入环比增长14%至16%,毛利率指引上调至20%至22%。这反映出公司在行业复苏中展现出财务韧性,并通过运营优化增强了短期增长势头。
手机修图、相机降噪、视频去雾……这些我们日常使用的图像处理功能,其背后都离不开人工智能(AI)技术的驱动。通常,AI模型的训练逻辑是:向模型展示大量“低质图像”与“优质图像”的配对数据,让它学习如何将前者转化为后者。然而,天津大学计算机视觉团队近期发表的一项研究(arXiv:2604 08172)揭





