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以绿色发展推动农业现代化******

　　作者：包晓斌（中国社会科学院习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心特约研究员、农村发展研究所研究员）

　　推进农业绿色发展，不仅是一场关乎农业结构和生产方式调整的经济变革，也是一次行为模式、消费模式的绿色革命。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央作出一系列重大决策部署，农业发展全面绿色转型取得积极进展。同时也要看到，我国农业绿色发展不平衡不充分的问题依然突出，农业资源短缺、农业面源污染、农业生态系统退化、绿色优质农产品和生态产品供给不足等问题有待解决。

　　全面推进农业绿色发展是实现农业现代化的题中应有之义。习近平总书记指出，“良好生态环境是农村最大优势和宝贵财富”。我们要牢固树立和践行绿水青山就是金山银山的理念，加快发展方式绿色转型，健全资源环境要素市场化配置体系，推动形成绿色低碳的生产方式，发展绿色低碳产业，增加绿色优质农产品供给，实现保供给、保收入、保生态的协调统一。

　　健全农业绿色生产体系

　　实现农业绿色发展，要推行绿色生产方式，优化农业要素配置，提高绿色全要素生产率，强化农业绿色发展的科技支撑，完善相关支持政策，把绿色发展导向贯穿农业发展全过程。

　　第一，建立健全绿色农业标准体系。建立绿色农业相关标准，覆盖农业生产源头、农业生产过程到农业废弃物资源化利用全过程。规范清洁化生产等农业技术操作规程，加强绿色生产网格化管理，确保从农业生产资料的投入到农业生产全过程达到绿色标准。切实加大资金投入，强化龙头企业原料生产基地基础设施建设，提升绿色生产标准化水平。

　　第二，推动绿色生产科技创新。优化农业生产要素配置，加强绿色生产技术研发与推广，以控肥控药、作物育种、产地环境修复等为重点，开展农业绿色生产技术攻关。推动高校、科研院所、企业等共同组建农业科技创新联盟，加强农业投入品减量化、生产清洁化、废弃物资源化等生产技术的集成研究和应用推广。加快绿色农业机械装备研发应用，提升农业机械化水平。

　　第三，落实农业绿色生产的支持政策。坚持以农民主体、市场主导、政府依法监管为基本遵循，既要明确生产经营者主体责任，又要通过市场引导和政府支持，调动广大农民参与绿色发展的积极性。完善有机农业用地和绿色农业用地的保护政策，推动实现资源有偿使用。完善促进农业资源合理利用与生态环境保护的农业补贴政策体系，有效利用绿色金融激励机制，更好支持农业绿色发展。

　　优化农业空间布局

　　实现农业绿色发展，要规范农业发展空间秩序，构建农业绿色发展产业链价值链，提升农业的综合价值，发挥生态资源优势，推动乡村产业走空间优化、资源节约、环境友好、生态稳定的路子。

　　第一，统筹安排农业生产布局。围绕解决空间布局上资源错配和供给错位的结构性矛盾，努力建立反映市场供求与资源稀缺程度的农业生产力布局，鼓励因地制宜、就地生产、就近供应。落实农业功能区制度，建立粮食生产功能区、重要农产品生产保护区。合理制定产业规划，将农业增产导向转变为提质导向。强化资源环境管控，因地制宜制定禁止和限制发展产业名录，控制种养业发展规模和强度。

　　第二，培育绿色优势产业。立足区域资源禀赋和比较优势，坚持保护生态优先，发展优势产业。推动生态产业园、田园综合体、农村一二三产业融合发展先导区等多元化发展，促进休闲农业和乡村旅游发展。推动农业产业全面提档升级，突出绿色生态导向，提升农业产业绿色化水平，推进农业生态产业化和产业生态化。

　　第三，合理调整种植业和养殖业结构。提升粮食综合产能，推进粮豆合理轮作。改善养殖生态环境，科学合理划定禁养区，适度调减南方水网地区养殖总量。推行水产健康养殖制度，优化水产养殖布局，严格控制限养区养殖规模，科学确定养殖容量和品种。

　　增加优质农产品供给

　　实现农业绿色发展，要把增加优质绿色农产品放在突出位置，统筹好保供给、保收入、保生态，确保粮食和重要农产品供给，实现农业的可持续发展。

　　一方面，健全加工流通体系。加强农产品供应链体系建设，统筹推动农产品精深加工与初加工、综合利用加工协调发展，提高流通效率，降低经营成本。完善县、乡、村三级物流体系，创新“短链”流通模式，加强产地市场信息服务功能建设，提升集中采购和跨区域配送能力，推进产地市场和新型经营主体与超市、社区、学校等消费端对接，健全农产品冷链物流服务体系。

　　另一方面，加强农产品数字化信息建设。构建信息共享平台，完善农产品生产记录档案制度，明确农产品质量安全生产经营主体责任。为确保农产品质量安全，可构建全链条可追溯体系，实现农产品源头追溯、流向跟踪、信息存储和产品召回等目标。同时，还要开展农产品认证、产品标签审定等工作，加强农产品市场监管，有效维护市场秩序。

“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）