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福建尤溪：“国家级制种大县”种粮户的致富经******

　　(新春走基层)福建尤溪：“国家级制种大县”种粮户的致富经

　　中新网三明1月19日电 (雷朝良 吴振湖)“现在对田地的利用越来越合理，我们也更快增收致富。”在福建省三明市尤溪县洋中镇后楼村纵横交错的阡陌之间，种粮户郑仁胜用脚踩了踩松软的田地，毫不费力就踩出一个深深的脚印。

　　“田跟人一样，都需要休息。”郑仁胜望着他流转来的50亩田地，若有所思。春节将至，正是农闲时节，他每年在田里收获两茬，这几个月准备让这些田休息休息。

　　说起一年来的收获，郑仁胜难掩心中的喜悦：“头茬种烟，收入34万元，二茬水稻制种，收入15.9万元。两茬加起来扣除田租、农资等能有20多万元纯收入。”

　　郑仁胜今年52岁，种粮20多年，但从事水稻制种才5个年头，一些技术细节还没掌握到位，“我家去年平均每亩才产水稻种子1750公斤，隔壁老曾家每亩达到了2500公斤，产量的提升空间还很大。”郑仁胜说，现在他对“藏粮于地，藏粮于技”的理解更加深刻了，来年他要再跟老曾比一比产量，同时为尤溪这个“国家级制种大县”做出自己的贡献。2022年，尤溪全县制种面积达到33458.6亩，产量740万公斤，产值1.05亿元。

　　“走，我带你去个地方！”郑仁胜神秘地领着记者，不一会儿来到村口的一处斜坡上。原来这里是村里的新型烤房集群，偌大的一个集群由98个拆装式轻钢保温结构密集式烤房组成，每个烤房至少可以管20亩烟田的烘烤。

　　“原来用煤烤烟，不仅是技术活、还是体力活，每隔两小时就要加一次煤，每次都弄得一身煤灰，而且每天晚上都要守在烤房边上。”郑仁胜说，现在的新型烤房改用生物质燃料烤烟，能够自动加料，而且还配备了“手机云烘烤”功能，用手机就可以控制烤房的温湿度，“躺着”就可以把烟烤好，省心省力、轻松干净。

　　据了解，新型烤房集群由村里的合作社统一建设管理，提高了利用率，还在顶上安装了光伏太阳能板，与光伏企业合作运营，增加了村财收入。

　　“目前这个烤房集群为全省最大，光伏顶棚的光伏利用面积达11500平方米，装机容量2148千瓦。仅光伏发电一项，就为村财增收了25万元。”后楼村党总支书记林城跟记者算了一笔账，与光伏企业按照3:1的比例投资收益，1个烤房每年按2000元的价格租给农户，整个烤房集群为村财增收近45万元。

　　据悉，2021年至2022年，尤溪县共新建453座密集式烤房，带动烟叶增产120万公斤，烟农收入增加5500万元、税收增加1200多万元，烟农户均增收4.7万元。

　　新的一年，郑仁胜打算用上有机肥和微量元素更好地涵养田地，种出更好的庄稼。“现在国家的支持力度越来越大，庄稼的品种越来越好、加工工艺越来越先进，只要我们勤快点、努力点，日子就会越有奔头。”郑仁胜乐呵呵地说。(完)

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）