中央农村工作会议系列解读⑬保障粮食稳定安全重在调动农民积极性******
作者：钟钰、李天祥 系中国农业科学院农业经济与发展研究所；南京农业大学金善宝农业现代化发展研究院
2022年中央农村工作会议强调，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。全方位夯实粮食安全根基有赖于要素投入保障、科技支撑和政策支持，但农民作为种粮微观决策主体，直接决定着这些因素对于粮食生产的作用效果。
从发展与安全的关系看，保证农民种粮经济上获得社会平均利润，是制定粮食政策的基调，需要在“节本”“降本”“增效”三个层面协同发力。
节本需要适度经营、机械替代、科学减施并行
“节本”是指在不影响生产效果的前提下，提高规模经营水平，科学减少粮食生产要素投入数量。“节本”力求靶向精准。
一是推进多种形式规模经营，提升土地资源利用效率。总结推广“按户连片耕种”“一户一块田”等经验做法，通过完善承包关系，促进承包地集中连片；推广土地股份合作、联耕联种等规模经营模式，有条件的地方可实行“确权确股不确地”“确权确利不确地”，由村组集体统一经营或统一发包给新型经营主体。
二是加强农机装备攻关，提升薄弱环节农机化水平。围绕粮农生产需要，按照节本降耗的标准，加强国外先进农机研发和制造技术的引进消化，加快节水灌溉、精准施药、定位施肥、秸秆处理等技术装备的研制和推广。重点围绕双季稻机械化移栽、玉米籽粒机收等薄弱环节和丘陵山区、种业机械化短板，推广应用一批高适应性技术装备和全程机械化生产模式，实现农机农艺深度融合。
三是加强生产服务体系建设，推进生产要素集约化利用。运用市场化、多元化的服务创新，逐步让科学、精准、高效的生产技术进村、入户、到田，以提高单产、改善品质、降低物耗。大力支持和引导农民合作社、专业服务公司、专业技术协会、农民经纪人等为粮食生产经营提供低成本、便利化、全方位的服务。因地制宜发展单环节、多环节、全程生产托管，扩展农业分工经济。
降本需要合作组织、补贴支持、公共投资兼推
“降本”是指通过市场策略、政策支持和公共投资等，降低粮食生产要素投入价格，减少粮农投入成本。“降本”力求多元高效。
一是提升粮农的合作化和组织化程度，降低市场交易成本。充分发挥村集体经济组织和乡村精英的带动作用，把处于弱势地位的小农户按照平等、自愿、互助的原则组织起来，引导发展生产、供销、信用“三位一体”合作，助推构建互助共享的生产经营关系网络，提升小农户参与市场议价、融入大市场的能力。
二是优化粮食补贴政策与补贴方式，降低要素获取成本。一方面，扩大农机具购置补贴的覆盖范围和支持力度。将水稻、小麦、玉米、大豆等粮食作物生产所需机具全部列入补贴范围，应补尽补。另一方面，创新和完善农业保险和金融支持模式。推进主粮作物完全成本保险和种植收入保险“扩面、增品、提标”，鼓励商业保险机构开发更多更好的新产品。扩大粮食产业链的信贷投放规模，开辟信贷绿色通道，拓宽新型农业经营主体信贷抵押质押物范围等。
三是发挥公共投资对私人投入的替代效应，降低生产投入成本。包括加大高标准农田建设投资力度，创造规模经营和机械化作业条件，并将晒场、烘干等配套设施纳入投资建设范围；集中建成一批高效节水灌溉工程；加大农业科研、粮食储备、质量检测、市场促销等公共投资，改善流通领域基础条件和运行效率；以政府购买服务、服务补贴、项目资助等方式，提高粮农社会化服务可及性，减少私人支出成本。
增效需要延伸链条、优质优价、循环利用共振
“增效”是指通过延伸产业链条、鼓励优质优价、提高循环利用等，提升粮食生产附加值和经营收益。“增效”力求融合互促。
一是延伸产业链和价值链，让粮农更多分享增值红利。加快国家粮食安全产业带建设，打造粮食产业集群。按照有利于粮农分享增值收益的方向，重点培育各类粮油专业合作组织，探索和推动“龙头企业+专业协会+农户”“公司+粮油购销企业+农户”等不同形式的利益联结机制，切实提升粮农参与产业化经营的积极性和增收能力。
二是推进优质粮食工程升级，加快现代化粮食产业体系建设。着眼全产业链各环节，促进粮食优产、优购、优储、优加、优销“五优联动”，通过实施绿色仓储提升、品种品质品牌提升、质量追溯提升、机械装备提升、应急保障能力提升、节粮减损健康消费提升等“六大行动”，全面推动粮食产业链转型升级，向价值链中高端跃升。
三是提高粮食产品循环利用程度，提升综合经济效益。加快推动种养结合循环农业发展，推进农业废弃物资源化利用，通过推广应用低碳低耗、循环高效的绿色生产和加工技术，提高粮食综合利用率与产品附加值，提升粮食产业经济效益和种粮农民收益所得。
“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
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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。
