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中央农村工作会议系列解读⑧提高农业全要素生产率 加快建设农业强国******

　　作者：钱加荣、毛世平，中国农业科学院农业经济与发展研究所

　　中央农村工作会议对建设农业强国作出全面部署，农业强国具体表现为农业供给保障能力强、农业科技创新能力强、农业可持续发展能力强、农业竞争力强和农业发展水平高，一个关键指标——农业全要素生产率可以集中反映这些农业强国的基本特征。建设农业强国必须全面提升农业全要素生产率水平。

　　农业全要素生产率是对农业生产系统总体效率的度量，即农业总产出与总投入之比。这里的“全”不是指全部生产要素，而是指除有形生产要素（如资本、土地、劳动等）投入外，能够影响农业产出增长的所有因素，包括品种改良、新技术推广、资源配置优化、产业结构调整、经营体制创新和调控政策改进等。全要素生产率可直观理解为科学技术，全要素生产率提高是科技进步的有效衡量指标。农业全要素生产率水平越高，表明农业发展对化肥、农药、劳动力等资源要素的依赖性越小，农业发展的科技含量越高、可持续性越强。

　　对照农业强国建设目标，目前我国仍然是世界上最大的农业国，农业发展仍然不平衡、不充分，农业科技创新与农业技术进步不同步现象仍然突出，各类问题集中表现为农业全要素生产率水平不高。因此，要着力提升农业全要素生产率水平，为建设农业强国提供强有力的科技支撑。

　　提高农业全要素生产率，可从以下五个方面着手：

　　第一，加快农业科技创新步伐，夯实农业发展科技支撑。一是要加强基础研究，不断推进原始创新前沿。聚焦农业生物组学、合成生物学、动物免疫调控机制、营养代谢调控机制等世界前沿领域，强化创新布局，积极取得重要科学发现，提出相关科学理论，为农业强国建设打造世界领先的基础研究平台。二是要紧跟国际农业科技前沿，瞄准应用研究新方向。聚焦生物育种、现代信息、新材料、智能装备等国际前沿技术领域，开展关键技术联合攻关，努力取得一批具有自主知识产权的重大成果，牢牢把握科技自主权、发展主动权。三是面向国家重大需求，开展关键领域“卡脖子”技术攻关。强化农业科技创新的国家需求导向，围绕种子和耕地“两大要害”，强化品种选育、耕地质量提升等重大实用技术研发，保障国家粮食安全。

　　第二，着力强化农业科技推广，坚持研发和推广“两条腿”走路。农业不同于其他行业，农业科技成果需要经过推广才能大范围应用于农业生产。当前我国农户经营规模小且分散，农业科技推广难度极大，各地普遍存在“重研发、轻推广”现象，严重阻碍农业全要素生产率水平提高。在强化农业科技研发的同时，也应注重农业科技推广，将研发和推广放在同等重要位置，做好农业科技推广顶层设计，定期制定农业科技推广规划和指导文件，在国家层面形成鲜明政策导向，不断强化农业科技推广工作，逐步形成新时期农业科技推广体系，打通连接现代科技和农业生产的纽带环节，促进现代农业科技成果快速转化为现实生产力。

　　第三，鼓励发展适度规模经营，提高农业经营规模效率。加强土地流转和适度规模经营政策引导，有序推进全国土地流转工作，鼓励各地通过土地经营权流转、土地入股、股份合作、土地托管等方式，开展多种形式适度规模经营，促进土地要素聚集，稳步提升农业技术应用及生产管理水平，努力提高土地利用率。加大农业新型经营主体培育力度，使龙头企业、农民合作社、合作联社、家庭农场、专业大户等各类新型经营主体逐步成为农业生产新技术、新模式、新理念的开拓者和实践者，促进农业标准化、专业化、集约化生产，提高农业规模报酬。同时，需结合我国农业发展现状，根据经营主体生产规模，研发应用适应规模经营需要的技术模式，避免规模收益下降并有效控制经营风险，不断扩展生产技术前沿，不断提高农业经营效益。

　　第四，优化生产要素投入结构，提高资源要素配置效率。深入贯彻绿色发展理念，继续开展化肥、农药零增长行动，大力推行减量增效绿色生产技术，提高化肥、农药利用率，加大节肥、抗病等环境友好型品种研发与推广，有效替代化学要素投入，大幅降低化肥、农药投入水平，提高农业投入产出比，促进农业高质量发展。积极提升各地农业综合机械化水平，替代农业活劳动投入；加快发展中西部欠发达地区经济，推动劳动密集型产业从东部向中西部地区转移，为当地积极创造就业机会，吸纳农业人口就近就业，减少中西部地区农业劳动力投入，提高劳动力资源配置效率，逐步缩小区域农业劳动生产率差异。

　　第五，加大农业支持保护力度，强化农业科技水平提升的政策保障。农民生产积极性是一切新技术、新成果得以有效应用的基本前提，也是提高农业全要素生产率的基础保障。因此要加大对农业的支持保护力度，不断提升农民生产积极性及采用新品种、新技术、新模式的主观意愿，为提高农业全要素生产率提供政策保障。一方面要加大农业补贴政策实施力度，优化生产者补贴政策，制定考虑农业区域发展水平、农户收入差异的差别化补贴政策；另一方面，要坚持并完善粮食最低收购价政策，不再参照生产成本制定最低收购价水平，避免陷入价格支持水平和生产成本相互抬升的恶性循环。此外，还应配套出台农资价格管控措施，严防农资价格投机性上涨，形成完备的农业支持政策体系。

　　（本文为国家社会科学基金一般项目（编号：22BJY181）的阶段性研究成果）

AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　上传一张图片，或者输入一些简单的关键词，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间，AI绘画开始在互联网社交平台走红。

　　AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品，所以算法是AI绘画的核心。

　　当前，“凭空”生成图像的AI绘画，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

　　事实上，AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

　　AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景？

　　从“以图生图”到“语音生图”

　　2022年，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而，这个作品的创作者不是艺术家，而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

　　这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100幅作品，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上。

　　通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

　　“人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片，通过一些图像处理的算法，把照片像素进行几何或者色彩上的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

　　经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　AI绘画主要依靠三种技术模式实现

　　董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

　　“图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像。”董未名举例，如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

　　不过，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距，所以长久以来，AI绘画一直“籍籍无名”。

　　当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。

　　“依托图文预训练模型，只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法，就是利用图文特征“对齐”的能力，再结合已有的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。

　　不过，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练，耗电量大、成本很高，而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间的验证。

　　诚然没有一项技术是完美的，这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

　　“目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字的意义，以及训练数据的偏差，有时便会生成“四不像”的作品。此外，扩散模型生成图片的速度比较慢，目前还达不到实时生成图片。

　　互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

　　AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

　　“现在网络上充斥着很多不良内容，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确，但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据，并用以训练识别模型，以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

　　在董未名看来，作为一种艺术呈现形式，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入，实现对其创意的预览，甚至可以直接进行创作。

　　不过，董未名并不讳言，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型，而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显，如果用画家的画去训练算法模型生成作品，那最后的版权属于谁呢？”董未名提出的问题，正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

　　AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬，真正服务艺术创作、创造更多价值。（科技日报记者 金凤）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）