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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)

AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　上传一张图片，或者输入一些简单的关键词，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间，AI绘画开始在互联网社交平台走红。

　　AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品，所以算法是AI绘画的核心。

　　当前，“凭空”生成图像的AI绘画，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

　　事实上，AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

　　AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景？

　　从“以图生图”到“语音生图”

　　2022年，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而，这个作品的创作者不是艺术家，而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

　　这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100幅作品，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上。

　　通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

　　“人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片，通过一些图像处理的算法，把照片像素进行几何或者色彩上的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

　　经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　AI绘画主要依靠三种技术模式实现

　　董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

　　“图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像。”董未名举例，如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

　　不过，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距，所以长久以来，AI绘画一直“籍籍无名”。

　　当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。

　　“依托图文预训练模型，只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法，就是利用图文特征“对齐”的能力，再结合已有的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。

　　不过，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练，耗电量大、成本很高，而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间的验证。

　　诚然没有一项技术是完美的，这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

　　“目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字的意义，以及训练数据的偏差，有时便会生成“四不像”的作品。此外，扩散模型生成图片的速度比较慢，目前还达不到实时生成图片。

　　互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

　　AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

　　“现在网络上充斥着很多不良内容，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确，但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据，并用以训练识别模型，以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

　　在董未名看来，作为一种艺术呈现形式，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入，实现对其创意的预览，甚至可以直接进行创作。

　　不过，董未名并不讳言，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型，而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显，如果用画家的画去训练算法模型生成作品，那最后的版权属于谁呢？”董未名提出的问题，正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

　　AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬，真正服务艺术创作、创造更多价值。（科技日报记者 金凤）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）