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【地评线】天府评论：新一轮千亿斤粮食产能提升行动让中国饭碗端得更牢******

　　今年是贯彻党的二十大精神的开局之年，是加快建设农业强国的起步之年，保障粮食和重要农产品稳定安全供给具有特殊重要意义。我们将坚持把粮食生产作为“三农”工作的首要任务，以新一轮千亿斤粮食产能提升行动为抓手，全力保持粮食稳产增产好势头，依靠自己力量端牢中国饭碗。中央农办主任、农业农村部部长唐仁健接受人民日报采访时如是说。

　　粮食安全是“国之大者”。保障粮食和重要农产品稳定安全供给始终是建设农业强国的头等大事。我国之所以能够实现社会稳定、人心安定，一个很重要的原因就是我们手中有粮、心中不慌。2022年，我国全年粮食产量达到13730.6亿斤，连续8年超过1.3万亿斤，人均粮食占有量达到480公斤以上，小麦、稻谷两大口粮完全自给。但同时，我国粮食需求仍在不断增长。有预测显示，到2035年，我国年粮食需求或将达到8.5亿吨到9亿吨。这既凸显了实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动的极端重要性和必要性，也凸显了依靠自己力量端牢中国饭碗的极端紧迫性和艰巨性。

　　重农抓粮，不断夯实粮食安全的根基，永远是端牢中国饭碗的最硬道理。农业强国是社会主义现代化强国的根基，满足人民美好生活需要、实现高质量发展、夯实国家安全基础，都离不开农业发展，离不开粮食安全。稳面积、稳产量、稳政策，是巩固我国粮食安全基础的三大法宝。中央农村工作会议提出了多个提升粮食产能的途径，如抓住耕地和种子两个要害，坚守18亿亩红线，建设高标准农田，健全种粮农民受益保障机制、增产和减损两端发力，构建多元化食物供给体系等，但万变不离其宗，必须用好稳面积、稳产量、稳政策三大法宝，在耕地、科技、农村经济等多方面发力，全面提升粮食产能，全力以赴端牢端稳中国饭碗。

　　坚持“藏粮于地，藏粮于技”不动摇，永远是端牢中国饭碗的最强保障。作为农业大国、人口大国，我国已经成功搭建了粮食生产政策体系和工作措施的“四梁八柱”，如：深入实施“藏粮于地、藏粮于技”战略，紧紧抓住种子和耕地两个要害，持续夯实粮食产能基础；推进服务社会化和生产机械化，促进节本增效、提质增效等等。这些行之有效的举措，是保障粮食产能稳步提升的“稳定器”和“压舱石”，是实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动的有力“武器”。要一鼓作气、乘势而上，集中力量把“藏粮于地、藏粮于技”真正落实到位，持续增强粮食综合生产能力，最大限度挖掘粮食供给潜力，确保粮食和重要副食品安全。

　　全面落实党政同责，调动各方积极性，永远是端牢中国饭碗的最大动能。在不断发展农业科技之外，土地、农村建设等领域对粮食生产的助力同样重要。要从农村实际出发，以强化五级书记抓乡村振兴为抓手，聚焦农村基本具备现代生活条件、建设宜居宜业和美乡村，细化乡村建设行动、乡村治理和农村精神文明建设的具体安排，平稳有序推动农村疫情防控措施的调整落实，通过培育提升产业、着力稳定就业、推进创业创新，进一步增强脱贫地区和脱贫群众内生发展动力，调动一切资源，想尽一切办法，为新增千亿斤粮食产能聚心、聚力、聚责、聚智，因地制宜交出粮食产能提升新答卷，让中国饭碗端得更牢。（作者林伟系天府评论特约网评员）

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）