【这些年，我们创造的奇迹②】我国海水稻种植面积突破百万亩******

　　【这些年，我们创造的奇迹②】

我国海水稻种植面积突破百万亩

袁隆平院士夙愿正一步步成为现实

　　光明日报青岛1月11日电（记者崔兴毅、刘艳杰）曾经寸草不生的海滨滩涂，或是直泛盐花的盐碱地上，竟然能长出香喷喷的稻米。这是我国农业科技工作者创造的奇迹！最新统计显示，截至2022年年底，我国耐盐碱水稻（俗称“海水稻”）种植面积已突破100万亩！

　　我国有近15亿亩盐碱地，一向被视为“农业荒漠”，而在中国农业科技人员眼中，种植海水稻，是唤醒这一“沉睡”资源的重要方式。2012年，袁隆平院士牵头，在山东青岛组建海水稻研发团队，开始技术攻关。

　　“与普通水稻不同，海水稻必须具有一定的耐盐碱能力，可以在海滨滩涂、内陆盐碱地种植。最初的种质资源，是袁老从国内外一点点收集来的。在此基础上，我们通过基因测序技术，筛选出天然抗盐、抗碱、抗病基因的品种。目前，我们已经拥有种质资源近2000份。”青岛海水稻研究发展中心技术研发部部长万吉丽介绍，“不仅如此，种质的耐盐能力也不断提高,从最初的3‰，提高到现在的8‰。”

　　光筛选种质不够,还得改良土壤。为此，科研人员探索出一套以综合排灌系统、物联网传感器系统、大数据农业信息服务系统为基础的盐碱地改良技术。“通过地下传感器感知温度、碱度、生长态势等信息，并即时传送至大数据中心，通过AI和专家诊断系统，智能调控土壤盐碱度及水肥释放，让土壤和作物都‘活’起来。”万吉丽说。

　　2018年，精心培育的海水稻经历了最严峻的考验——在紧邻塔克拉玛干沙漠的新疆喀什岳普湖县恶劣的环境中试种。“当年亩产就达到300公斤，2019年以后，每年亩产都超过540公斤！”令全程参与该项目的山东省泰安市援疆指挥部技术人员王琦更加兴奋的是，“土壤盐碱度从之前的17‰降到2‰，还实现了一年之内稻麦两作！”

　　小小海水稻，打开中国粮食增产新版图。10年来，我国海水稻已从科研试验阶段进入规模化推广，实现了对全国四大类典型盐碱地的全覆盖。

　　2020年，袁隆平院士进一步在全国开展海水稻推广种植，启动“十百千”工程——当年完成10万亩海水稻种植、100万亩盐碱地综合利用、1000万亩可利用的盐碱地储备。该工程计划用8到10年时间，改造一亿亩盐碱地,实现盐碱地变粮仓。

　　“目前，这一工程正在稳步推进。‘改造一亿亩盐碱地，多养活8000万人’是袁老的夙愿。我们离实现这个目标越来越近！”万吉丽信心满怀。

　　《光明日报》（ 2023年01月12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)