中央农村工作会议系列解读⑱统筹发展和安全 保障粮食和重要农产品稳定安全供给******
作者:普蓂喆 中国农业科学院农业经济与发展研究所
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。”会议着重强调了“安全”,从过去 “稳产保供”上升到“稳定安全供给”,是统筹发展和安全在农业领域的重要体现。
统筹发展和安全,既是重大理论问题,也是重要实践要求。面对风高浪急的国际环境、艰巨繁重的国内改革和超预期因素冲击,保障粮食和重要农产品稳定安全供给,要更加注意防范化解重大风险、守住安全底线,也要破除桎梏、推动高质量发展。
粮食稳定安全供给的基础扎实
我国粮食和重要农产品保供,坚持稳字当头、稳中求进,做到让14亿多人吃得饱、吃得好,保供基础扎实。
粮食保供制度完备。我国历来重视粮食和重要农产品稳产保供,中央一号文件等顶层政策将其置于突出位置,并把粮食和重要农产品纳入地方经济社会发展考核。中央和地方经济社会发展规划、产业发展规划,对粮食和重要农产品都有战略布局、系统规划。形成了“辅之以利、辅之以义”的支持体系,出台《国家粮食应急预案》《生活必需品市场供应应急管理办法》等应急办法,兼顾常态化保供与应急保供。
粮食供给数量充足。粮食产量连续十九连丰,连续八年稳定在1.3万亿斤以上。自2003年以来,粮食产量2-3年登上一个千亿斤新台阶,从4.5亿吨到5亿吨用时3年,5亿吨到5.5亿吨用时3年,5.5亿吨到6亿吨用时2年,6亿吨到6.5亿吨用时3年。其他重要农产品供给能力显著增强、品种更加丰富多样。我国是全球最大的蔬菜、水果生产国,猪肉产量常年在5400万吨左右,禽肉产量常年保持产大于需,牛羊肉产量在1200万吨以上,水产品产量约6500万吨。
粮食生产能力较强。紧抓耕地和种子两个要害,提升良种良法、农机装备水平。开展粮食生产功能区、重要农产品生产保护区建设,划定粮食生产功能区9亿亩,划定重要农产品生产保护区2.38亿亩。持续推进高标准农田建设,布局国家粮食安全产业带,形成一大批一季千斤、两季吨粮的优质良田。作物良种覆盖率超过96%,水稻、小麦种子自主率达100%。畜禽养殖规模化、标准化、专业化养殖水平提高,良种供给能力显著增强。
粮食流通韧性提升。建成八大粮食物流通道、“两横、六纵”粮食物流重点线路,形成成熟的现代粮食物流格局和运输网络,建成集应急供应网点、应急加工企业、应急配送中心、应急储运企业、国家级粮食市场信息直报点和地方粮食市场信息监测点于一体的应急响应体系。粮食、猪肉、棉花等重要农产品储备制度不断完善,发挥了调节供求、稳定市场、应对突发事件和维护农民利益的“调节器”作用。
统筹发展和安全,要把握好四方面关系
在新发展阶段,要辩证看待以下四方面关系,妥善处理粮食和重要农产品领域的“痼疾新患”,形成以安全保发展、以发展促安全的良好局面。
统筹“系统性”与“优先序”。保供制度设计需要系统思维,措施要明确优先序。农产品保供具有多对象、多环节、多部门、大范围、长周期等复杂特征,保供顶层设计上要有系统性考量。系统保护生产能力、加工能力、流通能力和农资产能,构建多部门协作机制。保供措施上,考虑经济社会发展要点、财政资源压力、政策实施效率,要明确措施优先序,避免“撒胡椒面”。聚焦重点品种、重点环节、重点部分,补齐关键短板,打造战略高地。
统筹“质”与“量”。粮食和重要农产品保供要更加安全,需统筹质的有效提升和量的合理增长。加快推进新一轮千亿斤粮食产能提升行动,从地、技、利、义等方面全方位夯实粮食安全根基,树立大食物观,构建多元化食物供给体系。要以量变的积累实现质变,更加重视农产品质量与食品安全。推动优质品种研发培育,调整调优种养结构,继续实施优质粮食工程,提升优质农产品供给能力,强化农产品质量安全监管。
统筹“技”与“策”。深挖技术与政策的支持潜力,协调配合形成更大合力。全面部署种业种源、农机农艺、农业颠覆性技术等领域,推动“藏粮于技”战略、种业振兴行动落实落地、抓出成效。以政策性信贷、政策性保险优化农业支持政策,进一步调动农民生产积极性。协调地方粮食安全责任分工,健全利益补偿机制,调动地方政府积极性。形成技术研发与政策支持合力,推动重大技术研发和应用,切实培育关键战略能力。
统筹“国内”与“国际”。我国消费需求刚性增长、资源环境压力加大、国内外生产成本倒挂等因素,使利用国际市场平衡、调剂和满足国内需求成为一种长期对策,迫切需要深化国际农业合作、寻求稳定的农产品贸易渠道。依靠国内国际两种资源、两个市场保障粮食和重要农产品安全,首先要做到以我为主、立足国内,“把饭碗牢牢端在自己手中”。再充分利用国际市场,同时防范国际农产品市场风险、加强战略性布局,更好地构建进口粮食供应链。
(本文为北京市习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心项目/北京社会科学基金一般项目“习近平总书记关于粮食安全的重要论述研究”(22LLGLC068)的阶段性成果)
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)