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云南依靠科技——把天拉长 把地拉宽******

　　【在这片辽阔的土地上㉙】

　　光明日报记者 张勇 光明日报通讯员 云先锋

　　千百年来，水稻都是种在水田里，可云南澜沧的高山旱地，不仅能种水稻，还能大丰收。这真是个新鲜事！

　　云南多山，灌溉条件有限，水稻产能长期缺口较大。山区农民的口粮，以玉米等杂粮为主，想吃大米就要外购。

　　这样的状况发生改变，是从2021年5月开始的——中国工程院院士朱有勇率领云南农业大学团队来到澜沧县，在竹塘乡蒿枝坝村的山地上，试验旱地杂交水稻高产优质栽培技术。种子是云南农大稻作研究所培育的新品种。

　　“我们祖祖辈辈都在旱地上种苞谷。旱地种水稻？怎么可能！”不仅蒿枝坝的拉祜族群众议论纷纷，县乡两级农技推广人员心里也没底。

　　但让村民们感到惊奇的是，这些旱地上种的水稻真的自始至终不用浇水灌溉——谷种播种到干燥的土壤里，等雨水落地，稻谷秧苗便破土而出。只靠喝雨水，这些水稻就能茁壮成长，结穗弯腰！

　　“澜沧地区降雨量在1400毫米以上，所以我们在澜沧旱地种的水稻都不用人工浇水。”云南农大稻作所所长文建成解释，“事实上，云南多数山区旱地种水稻都不用浇水，只有降雨量在1200毫米以下的地区才需要人工补点水。”

　　其实，新稻种的种植，并非一帆风顺。稻谷秧苗长出来时，杂草也疯长，“地老虎”等害虫也猖獗起来。为防治植物病虫害，朱有勇经常蹲在稻地里，指导村民科学除草杀虫，闯过了一道道难关。

　　“我们的旱地水稻从耕地、播种、除草、收割都是机械化，打农药用无人机。依靠科技种田给村民们做示范，省劳动力，每亩比水田水稻节省成本五六百元。”朱有勇告诉记者。

　　蒿枝坝的村民们看着试验田旱地里金灿灿的水稻，纷纷要求把玉米地改种水稻。2022年，仅竹塘乡就种植水稻旱种7861亩。他们的付出，很快得到了回报。

　　2022年9月，蒿枝坝的稻谷丰收之际，中国工程院有13名院士齐聚这里，见证示范种植的405亩杂交稻旱种的丰收：一穗穗金黄的稻谷压弯了腰，连片的杂交稻旱种犹如金色的海浪阵阵翻滚。收割机很快收获了满满一车的新鲜稻谷，专家组经过现场称重得出了结果——平均亩产690.9公斤，比传统旱稻产量提高了近400公斤。

　　“水稻上山有效解决了澜沧水田少、旱地多、水稻产量不足的问题，适宜在广大山区推广，对云南‘稳口粮’工程具有重大现实意义！”文建成向记者介绍，“2022年，澜沧县20个乡镇推广水稻旱种的2.7万亩，全部获得丰收！”

　　澜沧县水稻旱种的成功，是整个云南粮食生产的一个缩影。近年来，云南省针对粮食安全结构性问题，把水稻旱种作为“稳口粮”的一项重要举措，在中低海拔雨热资源丰富的地区，探索水稻旱种绿色高效栽培技术，创建省、州、县三级示范样板77片，示范面积2.1万亩。

　　在示范样板的带动下，2021年和2022年，两年间，云南分别示范推广水稻旱种24万亩、53万亩，覆盖59个县（市、区），并由海拔1700米以下扩展到1900米左右的区域。

　　云南省级财政还安排1亿元资金，按每亩200元的补助标准支持水稻旱种。农技推广部门为水稻旱种提供科技支撑，对农技人员、合作社、种粮大户进行培训，举办技术培训班1896期次、培训130万人次。

　　“我们研究的是什么？就是依靠科技，把天拉长，把地拉宽，在一亩地里面，尽量提高土地的生产率，端牢中国饭碗。”朱有勇说。

　　《光明日报》（ 2023年01月03日 01版）

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）