快三平台官方-快三平台注册

36项关乎农业农村发展的重大科学命题发布******

　　光明网讯（记者宋雅娟）“突破性作物新品种培育的遗传学基础”“农作物数字化育种技术创新与体系创建”“重大作物病害新靶标发掘与绿色农药创制”……在12月16日举办的2022中国农业农村科技发展高峰论坛暨中国现代农业发展论坛上，中国农学会公开发布了36条农业农村重大科学命题。

　　本次发布的科学命题，经业内权威专家从前瞻性、全局性、产业发展紧迫性、科学规范性等维度开展多轮次咨询、多视角凝练、多领域适配后产生，学科领域丰富多样，涵盖农学、植保、园艺、土化、畜牧、水产等多个领域。

　　这些科学命题体现了战略性、基础性、前沿性、交叉性，聚焦国家战略科技力量和战略性新兴产业；关注生物育种、基因编辑、生物安全等重点领域的基础研究问题、颠覆性及关键核心技术；涵盖品种、农机、植保、防灾等关键环节。

　　据悉，开展科学命题的凝练发布旨在为提升农业农村科技创新有效性、针对性、适配性和前瞻性，引领科技创新趋势和科研攻关方向，破解农业农村发展科技瓶颈。

　　1.粮豆产能提升和复合种植的生物学基础与生态效应

　　基于“稳粮增豆”粮豆复合种植的科学需求，创新选育抗豆类除草剂粮作品种，研发配套关键技术和机械，组织生态适应性研究，构建高效育种和示范推广体系。

　　2.育种导向的农作物重要基因挖掘与新种质创制

　　基于农作物种业转型升级对重要基因和新种质的需求，利用多个育种群体，在目标环境下开展多年、多点、多组学测试，构建育种大数据，在育种过程中高通量挖掘关键基因，创制和筛选优良新种质。

　　3.农作物杂优群与杂种优势形成机理解析

　　剖析我国主要农作物杂种优势群的形成和改良规律，阐明杂种优势形成的遗传和分子机理，建立不同作物杂种优势的预测模型，促进强优势农作物杂交种的分子设计和培育。

　　4.突破性作物新品种培育的遗传学基础

　　大规模挖掘优异新基因并解析其遗传调控的分子网络，破解重大品种的底盘遗传基础，提升定向设计育种的工作效率和效果。

　　5.氮高效利用的遗传基础与调控网络

　　加强作物氮高效利用的遗传基础研究，培育高产和氮高效协同改良的新品种，在减少氮肥投入的情况下持续提高作物产量。

　　6.农作物数字化育种技术创新与体系创建

　　利用智慧农业工具，开展数字育种技术创新及配套体系创建，升级打造农作物精准育种平台，加速推进我国进入智能设计育种4.0时代。

　　7.作物品质性状形成的遗传学基础与调控网络

　　运用遗传学、组学、生物信息学和合成生物学等先进技术，阐明作物品质复杂性状的遗传学基础，解析分子调控网络，为创制优质种源、增进全民健康奠定基础。

　　8.作物高光效的分子基础

　　阐明主要作物中光合机器发育、调控、延寿及抗逆的分子机理，揭示植物光保护、光呼吸的新机制，破解作物光合效率与环境的互作机制，构建作物高光效的调控网络，奠定主要农作物高产育种的重要基础。

　　9.热带作物产量与品质协同调控机制

　　以橡胶树、香蕉、木薯等重要热带作物为研究对象，挖掘调控产量和品质形成的关键基因，阐明产量和品质性状之间的互作调控网络，揭示复杂性状的遗传演化机制，为创制高产优质新种质奠定基础。

　　10.农业合成生物学育种技术

　　通过对优良性状的解析制定多基因表达调控的环路设计方案，整合不同优良性状的调控网络和互作机制，完善多基因、大片段与染色体水平的基因操作等底盘技术，对优化的目标性状组合进行设计合成，最终实现设计育种的目标。

　　11.园艺作物重要育种价值的基因挖掘与种质创制

　　挖掘有重要育种价值的园艺作物基因，并用于创制新种质，选育具有自主知识产权的优异品种，促进园艺产业打赢种业翻身仗、保障周年供应、实现高质量发展。

　　12.园艺作物响应设施逆境和连作障碍的分子基础

　　聚焦克服设施逆境和连作障碍的需求，解析园艺作物响应设施逆境和连作障碍的关键基因调控网络及分子机制，奠定园艺作物品种基因改良和绿色环控技术研发的理论基础。

　　13.园艺作物嫁接愈合机制与智能控制

　　研究接穗-砧木嫁接亲和/排斥互作机制，鉴定决定愈合及后期表型关键基因，量化嫁接愈合进程温、光、水、肥环境管理参数，筛选优良砧木品种，创建愈合期多元综合感知与控制系统。

　　14.害虫免疫系统调控及免疫抑制剂创制

　　解析害虫免疫调控机制，开发靶向抑制害虫免疫系统的新型农药，提升杀虫效率，减少杀虫剂使用，促进农业绿色可持续发展。

　　15.重大作物病害新靶标发掘与绿色农药创制

　　挖掘原创性分子靶标，创新分子设计技术，创制高效、低风险的绿色农药，加强产业化及应用推广，持续提升病害防控效能。

　　16.重大跨境迁飞性害虫群聚灾变机制与精准预警

　　解析重大害虫跨境迁移规律及群聚成灾机制，创新智能化监测预警系统及区域性绿色防控技术，实现迁飞性害虫精准预警及科学防控。

　　17.盐碱地“以种适地”生物学基础与潜力提升

　　选育耐盐碱植物，筛选噬盐微生物，突破改良共性技术和水肥个性关键技术，创制改土新材料新装备，形成以种适生作物生物学基础与潜力提升的解决方案。

　　18.土壤碳汇与耕地质量提升

　　探索构建不同区域高产农田土壤腐植酸组分含量与比例指标体系，利用秸秆高效转化黄、棕、黑腐植酸技术，快速增加土壤有机碳，提升耕地地力。

　　19.耕作制度精准区划与边际土地优化利用

　　创建集食物丰产、优质和资源持续利用于一体的耕作制度区划新方法，制定耕作制度精准区划，优化边际土地利用，提升食物产能。

　　20.畜禽智能表型组与基因组育种

　　开展大规模、智能化、高精度表型测定，结合创新基因组检测与分型技术，实现基因组精准选种选配，促进畜禽新品种培育与配套系选育。

　　21.畜禽动态营养供给精准评估与调控

　　根据畜禽遗传背景、生长阶段、生理状态、养殖规模的不同构建其动态营养需求模型，采用AI影像评估畜禽营养状态，通过智能饲喂技术等进行精准营养与调控，提升畜禽饲料利用效率。

　　22.地方畜禽优异性状遗传基础与环境互作

　　建立适于地方畜禽遗传资源抗逆表型鉴定评价方法，阐明抗逆表型形成中遗传与环境因素互作关系，促进地方畜禽遗传资源的保护与利用。

　　23.节粮高繁畜禽种质资源创制和培育

　　充分发掘调控畜禽的生长速度、饲料转化利用与代谢、繁殖性能相关的分子机制与关键基因，运用前沿的育种技术手段，创制节粮高繁殖性能的畜禽新品种。

　　24.动物体细胞克隆和高效繁殖技术

　　创新应用动物体细胞克隆技术、活体采卵体外受精技术、同期发情超数排卵胚胎移植技术、单精注射技术等高效繁殖技术，加快优良个体的遗传资源利用，保护利用濒危种质资源和缩短育种进程。

　　25.重要动物疫病区域净化技术的集成创新

　　围绕养殖到屠宰全链条，系统集成风险识别和生物安全防控技术，建立动物疫病区域净化模式，保障畜牧业持续健康发展。

　　26.新发与重现动物致病与免疫机制

　　研究新发与重现动物疫病病原感染致病、病原拮抗或逃逸宿主天然免疫、病原的抗原结构及其诱导保护性免疫应答的分子机制，为疫病防控技术与产品的创新奠定理论基础。

　　27.水产优异种质资源全景图谱与新种质创制

　　创新计算生物学和前沿育种技术，开展水产优异种质资源精准鉴定，绘制种质表型和基因型全景图谱，创制突破性新种质，加快填补水产种业空白。

　　28.渔业碳汇形成机制与扩增途径

　　阐明渔业碳汇形成过程与机理，建立计量标准，创新扩增途径，推动渔业碳汇产品市场化交易实践。

　　29.水产优异种质资源多样性与演化机制

　　解析优异水产品种形成规律，挖掘一批优异新基因资源，创制更多的优异新种质，力争在遗传多样性规律解析、多组学数据整合、重大品种形成规律分析等方面取得新突破。

　　30.动植物表型性状信息高通量精准获取与智能解译

　　创制面向生命和生长环境信息的高精度传感器，建设人机协同的多尺度、多生境、多区域动植物数据信息采集体系，实现表型性状的高通量精准获取与智能解译，促进智慧农业发展。

　　31.土壤-机械-作物互作机制与智能农业装备

　　数字化表征农田作业系统土壤-机器-作物互作的力学行为和演变规律，创新多元异构互作信息的机载协同感知、实时在线监测和自适应调控技术，创立机器作业新原理、新方法和新机构，创制高性能智能农业装备，促进现代农业高质高效绿色发展。

　　32.农情信息感知、智能监测与智慧决策

　　创建高效的“天-空-地”一体化的农情信息感知系统，创新AI+大数据结合知识驱动的智能监测、智慧决策技术，推动农业生产迈入可感知、可定量、可计算、可调控和可预测的智慧生产阶段。

　　33.倍性操作与快速驯化技术

　　系统鉴定重要野生种、农家种、育成品种遗传与表型特征，挖掘农业生物种质资源在驯化和改良以及区域适应过程中的全景组学基础与多样性产生机制，建立杂交育种和单倍体育种以及多倍体育种的技术体系，大幅度缩短育种年限。

　　34.关键蛋白定向进化技术

　　建立作物基因定向进化的新方法，充分挖掘重要基因新等位型，突破现有种质资源限制，与理性设计相结合，实现根据生产需求人工“定制”优异性状，实现关键蛋白在分子水平的模拟自然进化，提供关键功能位点的人工进化新方法。

　　35.多基因叠加操作技术

　　开发针对微效多基因决定性状的多基因操作技术体系，挖掘与利用更多目标性状，克服目前单基因决定的性状发掘与利用的局限，提升其在种业创新应用中的价值。

　　36.农业干细胞育种技术

　　建立大家畜的多能性干细胞系，通过体外配子诱导分化，体外胚胎制备与基因组筛选相结合，突破体内发育的固有时间周期，极大缩短育种的世代间隔，加速育种进程，努力克服现有育种体系存在的固有世代间隔，特别是缩短大家畜世代间隔时间。

“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。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）