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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）

人工智能，如何妙笔“生”画******

　　核心阅读

　　输入一段话，“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领，吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算，接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来，人工智能技术应用于艺术创作等领域，还要注意防范潜在风险，让技术进步更好地造福社会。

　　不用画笔、颜料，输入一段描述性文字，计算机就能自动解析，生成相应的画作。2022世界人工智能大会上，人工智能绘画的展示令观众惊叹。

　　一些过去专属于人类创作的领域，比如绘画、书法、写作、作曲，如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的？当前沿技术与艺术相遇，将碰撞出怎样的火花？在内容、版权等方面又是否存在问题？

　　从文本到图像，人工智能绘画本质是计算

　　人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程，输入一段话，生成一幅画，本质是计算。简要地说，计算机通过大量学习，能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理，人工智能程序在收到“语言描述”指令后，可以根据自身的算法还原出图像。

　　设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代，就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序，让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年，人工智能技术日新月异，科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间，人工智能“画”出的作品普遍不够好，往往只是一些模糊的图像元素的组合，还称不上是完整的画。

　　今年以来，人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因，百度文心一格总架构师肖欣延认为，这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

　　具体来说，预训练大模型增强了人工智能的通用性，成为人工智能技术及应用的新基座；大数据的训练中，通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习，计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来，几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说，扩散模型的出现至关重要。

　　扩散模型的原理是，通过人为逐步添加噪声，让图像逐渐变“模糊”，再不断学习去噪过程，如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片，即“画”出图像。

　　“这一过程与人类学习相似。通常，人们学画从临摹开始，机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊，但计算机会不断修正，从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

　　扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越，不仅作画质量快速提升，生成时间也缩短到几秒钟。

　　众多用户尝鲜，大量应用加速“画技”进化

　　汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中，他需要借助一些图片来丰富文案，而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月，了解人工智能绘画程序后，他尝试自己“画”图。现在，人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

　　随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降，人工智能绘画门槛越来越低，一些简易化操作平台在国内外兴起。如今，不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感，许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜，并“晒”在社交平台上。

　　大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多，算法就越能理解输入的描述文本，画作质量就越高。”肖欣延表示，当前人工智能绘画水平与今年初相比，已经有很大进步。

　　不过，目前的人工智能绘画技术并不完美。首先，可控性仍然不高，即计算机不能很好理解人类指令的含义，即便是输入“画两个苹果，左边红色，右边绿色”这样的简单描述，生成的图像也可能有很大偏差；其次，细节呈现能力还不够。比如，对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作，初看上去惊艳，认真观察问题却不少。

　　但肖欣延认为，人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如，基于跨模态大模型和强大的深度学习框架，百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外，未来人工智能不仅能作画，还能根据文本描述生成视频，并直接配上解说文字，“可以把视频生成看作是维度更高的绘画，从技术层面看，这是可以实现的。”

　　防范潜在风险，守住法律和伦理底线

　　人工智能进入绘画领域，计算机会取代人类画师吗？

　　在肖欣延看来，好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关，即使人人都可以用人工智能技术作画，但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品，“人工智能只是作画的辅助工具”。此外，虽然有的人工智能绘画语言娴熟，也包含细腻的情感，但并不意味着机器有意识、情感，它不过是学过类似的作品，又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射，目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

　　不少业内人士认为，不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画，接受新事物。可以预想，将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成，创作者能腾出更多时间去构思想法与创意，调整构图、色彩、光影氛围等。

　　“人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示，20世纪前后，照相技术让传统肖像画失去市场，促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合，或许能激发画家创作出别开生面的作品。

　　不过，由于人工智能绘画发展刚刚起步，技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如，有人认为，未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等，侵犯了原作者的版权，有违法嫌疑。也有人认为，“机器学习”过程是一种类人化的创作行为，同样体现了创造者的思想和劳动，应当获得版权保护。此外，还有人担忧，人工智能绘画技术若被滥用，可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展，有必要前瞻潜在的风险，只有守住法律和伦理底线，技术进步才能更好地造福社会。

　　不只是绘画，写作、作曲、生成短片，人工智能日益强大的深度学习能力，让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来，业界专家认为，人工智能与艺术融合，一方面会降低一些艺术门类的创造门槛，让更多人参与到当代的审美创造中来；另一方面新技术会带来新的审美风格，人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

　　记者 喻思南

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）