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彩神彩票注册2023-01-31 16:05

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中央农村工作会议系列解读⑨打通农技推广“最后一公里”******

  作者:刘丽、孙炜琳,中国农业科学院农业经济与发展研究所

  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。党的二十大报告绘就了实现高水平农业科技自立自强的宏伟蓝图,中央农村工作会议进一步吹响了科技驱动农业强国建设的号角。科技驱动农业强国建设既要“顶天”,又要“立地”,既要着眼于世界前沿技术和基础研究,争取世界农业科技前沿领域的话语权,又要面向产业需求,让先进前沿的农业科技成果下沉进村、入户、到田,让农民学得会、用得上。农技推广作为连接科技和经济的关键环节,是将先进前沿的农业科技成果转化为现实生产力、促进农村经济高质量发展的重要利器。

  一、打通农技推广“最后一公里”,对加快科技驱动农业强国建设意义重大

  《“十四五”全国农业农村科技发展规划》指出,到2025年,我国农业科技整体实力稳居世界第一方阵,农业科技进步贡献率达到64%。要实现这一目标,在很大程度上取决于农技推广的效率和质量。中央农村工作会议强调要着力解决好农业科技创新体系中存在的各自为战、低水平重复、转化率不高等突出问题。数据显示,2019年我国农业科研院所以及农业高等院校的科技成果转化率分别为18.86%与16.79%;根据科学技术部“农业科技成果转化项目”数据统计,我国涉农企业科技成果转化率也不足50%。打通农技推广“最后一公里”将极大提高我国农业科技成果转化率,将更多的农业科技成果转化为现实生产力和农民收益,对于提升农业科技创新整体效能、加快科技驱动农业强国建设具有特别重要的意义。

  二、打通农技推广“最后一公里”仍面临较多挑战

  改革开放以来,经过多年建设,我国逐步建立起以政府公益性农技推广机构为主、以科研院所和高校为代表的准公益性推广机构和以农业社会化服务组织为代表的市场性推广机构多元共存的农技推广体系。农技推广体系不断改革创新,为当前农业科技进步贡献率超过61%发挥了关键支撑作用,为保障国家粮食安全、引领产业升级、推动农业现代化发展做出了突出贡献。近年来,随着农业生产新业态的不断涌现,广大农业生产主体对农业技术的需求呈现多样化,打通农技推广“最后一公里”仍面临较多挑战,主要表现在:

  政府公益性农技推广机构投入不足,提供的农技服务内容及技术类型与农业生产的多样化需求匹配度不够。市场性农技推广机构服务范围覆盖面窄,服务群体较为分散,推广的技术相对单一,无法解决区域性产业发展面临的技术难题。政府公益性农技推广机构与市场性农技推广组织没有形成合力,力量分散。从整体来看,科技成果的市场转化机制尚不健全,农技推广模式较为单一,农技推广手段较为传统,运用大数据、云计算等现代信息技术手段不充分。

  三、打通农技推广“最后一公里”,提升农业科技创新体系效能

  构建多元互补、高效协同的农技推广体系。进一步深化建设以政府公益性推广机构为主导,以科研院所、高校、农业社会化服务组织等为补充的多元化农技推广体系,加快完善“一主多元”的基层农技推广服务网络。构建协同互补的农技推广运行机制,强化公益性农技推广机构与准公益性及市场性农技服务机构的有效对接,明确多元主体的角色定位与功能发挥,促进农业科技成果转化应用。坚持政府公益性推广体系的主导地位,加大基层农技推广投入,设立专项保障经费,强化政府农技推广的公益性职能。

  立足产业需求,强化市场导向,全方位提高农技推广效率和质量。坚持立足农业生产一线,强化市场在农技推广的导向和筛选作用,加强政府公益性农技推广队伍建设,搭建基层农技推广人员和科技研发人员交流平台,切实提高基层农技推广水平。扎实推进农业社会化服务,以产业需求为基础,鼓励以“农资+服务”、技术托管、示范带动等多种方式开展农技服务,优化资源配置,加速实现技术服务的专业化。立足现代农业集约化、标准化特征,大力推广科技示范园区、科技小院、项目带动、企业参与等新兴技术推广模式,切实提高农业技术推广成效。

  充分利用新手段、新平台推动农业科技与产业融合,成果与市场结合。加强科技服务载体和平台建设,搭建集“农技需求-交流培训-农资交易-技术服务”等为一体的农业技术服务数字化平台,为农业技术推广提供精准化、智能化服务,助推农业科技与产业融合。整合资源,以新电商平台为基础,健全市场转化机制,加速农业科技成果与市场结合,以市场反哺产业和科研,实现互惠互利、良性循环。利用互联网新媒体手段搭建与农业生产者的技术交流平台,建立低成本、高效率、便利化的反馈互动机制,提高农业技术推广效率。

“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。

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