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中央农村工作会议系列解读⑰打造农业科技战略力量，实现高水平农业科技自立自强******

　　作者：谢艳乐 李书奎 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：“要依靠科技和改革双轮驱动加快建设农业强国，要紧盯世界农业科技前沿，大力提升我国农业科技水平，加快实现高水平农业科技自立自强”，这一重要论述是对党的二十大报告中关于“坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，加快实现高水平科技自立自强”精神在农业领域的贯彻落实和有效强化。锚定农业强国建设目标，打造农业科技战略力量，既是全面推进乡村振兴战略的核心要义所在，也是坚持以中国式农业农村现代化、夯实中国式现代化的现实要求，充分体现了党中央对农业科技发展的高度重视。

　　当前，新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，使得科技创新成为国际战略博弈的主战场。近年来，我国农业物质技术装备条件取得显著改善，农业科技水平整体步入世界前列，科技支撑农业发展的广度与深度逐步强化。农业科技进步贡献率达到61%，农作物耕种收综合机械化率超过72%，农作物种源自给率突破95%，主要农作物良种基本实现全覆盖。

　　尽管我国农业科技创新领域取得了显著成效，但依然面临着部分核心技术水平较低、科技力量发展较为滞后、种源“卡脖子”等短板问题。农业科技基础研究薄弱、原创的科技创新能力未实现根本性扭转，并且与建设农业强国的要求相比，我国农业科技弱项依然突出，加快实现高水平农业科技自立自强仍面临着些许困境及重大挑战。

　　为此，对标世界科技强国与农业强国，打造我国农业科技战略力量，实现高水平农业科技自立自强的农业强国建设目标，可以从以下三个方面着手。

　　一是聚焦农业科技基础前沿研究，占领科技创新战略制高点。要把立足点放在自主创新上，围绕农业科技基础前沿研究与核心短板领域进行系统谋划和合理布局，以集中优势力量攻克农业发展关键核心技术，并逐步降低对农业关键技术、装备等方面的对外依存程度。

　　加强对农业科技自主创新发展的宣传力度，积极营造崇尚自主创新的文化环境，形成尊重人才、尊重创造的良好风尚，创建有利于创新型人才成长的土壤与制度。合理配置农业科研经费使用比例，明确资金使用的具体用途，加强对农业科技基础研究的重视程度，进一步提高科研项目的投入比重和产出效率，以提升农业科技创新体系整体效能。

　　二是支持企业组建发展联合体，创新新型科研组织模式。全面深化农业科技体制改革，谋划农业科技顶层设计，发挥新型举国体制优势以整合各级各类优势科研资源，强化企业科技创新主体地位，创新科技体制和科研管理方式，促进创新资源互融互促。

　　引导科研院所和高校的农业科技研发成果按照市场机制向企业集聚；针对高校和科研机构，逐步将以理论研究为主的科研考核体系向理论研究与实践应用并重转变，提升科研成果、专利转化应用在考核中的权重；引导科研院所和高校侧重源头创新，以基础研究为主，将科研成果的应用与开发让渡给企业，集中优势力量开展关键核心技术科研攻关，推动研发和产业资源进一步整合，形成合力以进一步强化农业科技创新发展。

　　三是加快农业关键技术发展，强化创新平台对育种产业化的支撑作用。强化现代科学技术与育种技术的深度融合发展，促进大数据技术、信息技术、分子生物学技术、合成生物学技术等与传统育种方式有机融合。

　　强化创新平台支撑作用，鼓励科企深度合作建设国家级的研发平台，如企业重点实验室、国家工程中心、国家创新中心等，优化配置资源以支持企业开展育种攻关，建立健全“育繁推一体化”的现代农作物种业创新体系；加强共性基础技术平台建设，推动产业链上下游融通创新，以共建共享国家重大基础平台；推进科技创新平台载体绩效考核的常态化管理，将开放共享列入绩效考核的核心内容，并对考核优秀的创新平台，优先推荐申报国家或地区科技计划项目，以加速育种科技成果转化与产业化应用发展。

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）