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解码中央农村工作会议 夯实“三农”压舱石 力争产能再上新台阶******

　　强国必先强农，农强方能国强。近日召开的中央农村工作会议锚定建设农业强国目标，对“三农”工作作出一系列重要部署，强调“保障粮食和重要农产品稳定安全供给”始终是建设农业强国的头等大事，提出“实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动”“抓住耕地和种子两个要害”“健全种粮农民收益保障机制”等。

　　业内专家表示，我国粮食安全形势总体向好，推动粮食产能迈上新台阶，进一步挖掘粮食增产潜力，粮食安全的根基将进一步夯实。为此，要抓住耕地和种子两个关键，提高农民种粮综合收益，持续激发农民种粮的内生动力。

　　实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动

　　悠悠万事，吃饭为大。会议将“保障粮食和重要农产品稳定安全供给”作为建设农业强国的头等大事，指出要“实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动”，抓紧制定实施方案。

　　近年来，我国粮食产能稳定提升。国家统计局数据显示，2022年全年粮食实现增产丰收，全国粮食总产量达13731亿斤，比上年增加74亿斤，增长0.5%，粮食产量连续8年稳定在1.3万亿斤以上。人均粮食占有量达483公斤，高于国际公认的400公斤粮食安全线，做到了谷物基本自给、口粮绝对安全。

　　“我国粮食安全形势总体是好的，不过，当前和今后一个时期，我国保障粮食安全仍面临一些风险挑战。”中国人民大学教授、国家粮食安全战略研究院院长程国强说，必须未雨绸缪，始终绷紧粮食安全这根弦，持续提升粮食综合生产能力，更好地保障粮食安全。

　　“据测算，我国粮食产量在‘十四五’期间有望达到1.4万亿斤。”中国农业大学国家农业市场研究中心主任、国家小麦产业技术体系产业经济研究室主任韩一军说，实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动，进一步挖掘粮食增产潜力，推动粮食产能迈上新台阶，为保障粮食安全夯实基础。

　　韩一军还表示，会议强调保障粮食和重要农产品稳定安全供给，这是在当前国际国内形势下对保障粮食安全作出的重要部署。下一步，要统筹好稳定与安全的关系，增强我国农业产业链韧性，切实提升大豆油料等产能和自给率，保障我国粮食和重要农产品全球供应链的安全稳定。

　　抓住耕地和种子两个要害

　　会议强调，要抓住耕地和种子两个要害，坚决守住18亿亩耕地红线，逐步把永久基本农田全部建成高标准农田，把种业振兴行动切实抓出成效，把当家品种牢牢攥在自己手里。

　　韩一军表示，继续提高粮食产能，耕地和种子是关键。其中，在耕地方面，除了守住“18亿亩”红线之外，还要抓好高标准农田建设、黑土地保护，这是提高粮食产能的根基。

　　近年来，各地加紧推进旱涝保收、稳产高产的高标准农田建设，不断改善农业基础设施。到2022年底，我国高标准农田将累计建成10亿亩。

　　“但要继续提高产量，靠扩大面积空间有限，重点还要提高单产，种子就成了关键中的关键。”韩一军说，所以要把种业振兴行动切实抓出成效，要把当家品种牢牢攥在自己手里。

　　记者从农业农村部获悉，在我国农作物生产中，80%的种子是靠企业提供的。近年来，我国种业企业发展较快，已经拥有两家全球前10强的农作物种业企业，但是多数企业规模小、竞争力不强。

　　2021年7月，中央全面深化改革委员会第二十次会议审议通过《种业振兴行动方案》，明确要扶持优势种业企业发展。2022年8月，农业农村部发文表示要做优做强一批种业龙头公司，加快打造种业振兴骨干力量。

　　农业农村部种业管理司相关负责人指出，只有让更多拥有自有品种的优势企业成为种业市场的供应者、品种更新的推动者，才能真正落实种源自主可控的目标要求。

　　健全种粮农民收益保障机制

　　要丰收，也要增收，才能持续激发农民种粮的内生动力。

　　会议提出，要健全种粮农民收益保障机制，健全主产区利益补偿机制。保障粮食安全，要在增产和减损两端同时发力，持续深化食物节约各项行动。

　　“健全种粮农民收益保障机制和主产区利益补偿机制，让农民种粮有利可图、让主产区抓粮有积极性。”程国强说。

　　一直以来，种粮成本高、收益低，是影响农民种粮积极性的重要原因。此外，粮食生产还面临市场波动、自然灾害等风险挑战。

　　为了确保农民种粮卖得出、有钱挣，近年来我国不断强化粮食生产政策扶持，加快建立健全农产品价格、农业补贴、农业保险等保障机制。2022年，中央先后向实际种粮农民发放一次性农资补贴资金400亿元，缓解农资价格上涨带来的种粮增支影响；继续提高小麦、稻谷最低收购价，稳定玉米、大豆生产者补贴和稻谷补贴政策，提高农民种粮积极性；在继续实施政策性农业保险的基础上，实现三大主粮完全成本保险和种植收益保险在主产区产粮大县全覆盖。

　　农业农村部农村经济研究中心产业发展研究室主任曹慧表示，健全种粮农民收益保障机制，要构建价格、补贴、保险“三位一体”的扶持政策体系，完善主产区利益补偿机制，采取有效措施巩固粮食功能区生产能力，防止出现功能弱化趋势。此外，还要大力发展收购、存储等农业社会化服务，减少粮食产后损耗，推动节本增效，提高农民种粮综合收益。(记者汪子旭 班娟娟)

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******

　　聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口

　　“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？

　　本报记者 时斓娜

　　阅读提示

　　全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

　　产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

　　人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。

　　“真正像人类一样聊天交流”

　　“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

　　随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

　　中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。

　　实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

　　创新交互为AIGC带来新启发

　　随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

　　以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。

　　在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。

　　目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

　　根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

　　“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

　　商业化落地需克服技术和伦理问题

　　尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

　　中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

　　“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

　　在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”

　　在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）