解码中央农村工作会议 夯实“三农”压舱石 力争产能再上新台阶******

　　强国必先强农，农强方能国强。近日召开的中央农村工作会议锚定建设农业强国目标，对“三农”工作作出一系列重要部署，强调“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，提出“实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动”“抓住耕地和种子两个要害”“健全种粮农民收益保障机制”等。

　　业内专家表示，我国粮食安全形势总体向好，推动粮食产能迈上新台阶，进一步挖掘粮食增产潜力，粮食安全的根基将进一步夯实。为此，要抓住耕地和种子两个关键，提高农民种粮综合收益，持续激发农民种粮的内生动力。

　　实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动

　　悠悠万事，吃饭为大。会议将“保障粮食和重要农产品稳定安全供给”作为建设农业强国的头等大事，指出要“实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动”，抓紧制定实施方案。

　　近年来，我国粮食产能稳定提升。国家统计局数据显示，2022年全年粮食实现增产丰收，全国粮食总产量达13731亿斤，比上年增加74亿斤，增长0.5%，粮食产量连续8年稳定在1.3万亿斤以上。人均粮食占有量达483公斤，高于国际公认的400公斤粮食安全线，做到了谷物基本自给、口粮绝对安全。

　　“我国粮食安全形势总体是好的，不过，当前和今后一个时期，我国保障粮食安全仍面临一些风险挑战。”中国人民大学教授、国家粮食安全战略研究院院长程国强说，必须未雨绸缪，始终绷紧粮食安全这根弦，持续提升粮食综合生产能力，更好地保障粮食安全。

　　“据测算，我国粮食产量在‘十四五’期间有望达到1.4万亿斤。”中国农业大学国家农业市场研究中心主任、国家小麦产业技术体系产业经济研究室主任韩一军说，实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动，进一步挖掘粮食增产潜力，推动粮食产能迈上新台阶，为保障粮食安全夯实基础。

　　韩一军还表示，会议强调保障粮食和重要农产品稳定安全供给，这是在当前国际国内形势下对保障粮食安全作出的重要部署。下一步，要统筹好稳定与安全的关系，增强我国农业产业链韧性，切实提升大豆油料等产能和自给率，保障我国粮食和重要农产品全球供应链的安全稳定。

　　抓住耕地和种子两个要害

　　会议强调，要抓住耕地和种子两个要害，坚决守住18亿亩耕地红线，逐步把永久基本农田全部建成高标准农田，把种业振兴行动切实抓出成效，把当家品种牢牢攥在自己手里。

　　韩一军表示，继续提高粮食产能，耕地和种子是关键。其中，在耕地方面，除了守住“18亿亩”红线之外，还要抓好高标准农田建设、黑土地保护，这是提高粮食产能的根基。

　　近年来，各地加紧推进旱涝保收、稳产高产的高标准农田建设，不断改善农业基础设施。到2022年底，我国高标准农田将累计建成10亿亩。

　　“但要继续提高产量，靠扩大面积空间有限，重点还要提高单产，种子就成了关键中的关键。”韩一军说，所以要把种业振兴行动切实抓出成效，要把当家品种牢牢攥在自己手里。

　　记者从农业农村部获悉，在我国农作物生产中，80%的种子是靠企业提供的。近年来，我国种业企业发展较快，已经拥有两家全球前10强的农作物种业企业，但是多数企业规模小、竞争力不强。

　　2021年7月，中央全面深化改革委员会第二十次会议审议通过《种业振兴行动方案》，明确要扶持优势种业企业发展。2022年8月，农业农村部发文表示要做优做强一批种业龙头公司，加快打造种业振兴骨干力量。

　　农业农村部种业管理司相关负责人指出，只有让更多拥有自有品种的优势企业成为种业市场的供应者、品种更新的推动者，才能真正落实种源自主可控的目标要求。

　　健全种粮农民收益保障机制

　　要丰收，也要增收，才能持续激发农民种粮的内生动力。

　　会议提出，要健全种粮农民收益保障机制，健全主产区利益补偿机制。保障粮食安全，要在增产和减损两端同时发力，持续深化食物节约各项行动。

　　“健全种粮农民收益保障机制和主产区利益补偿机制，让农民种粮有利可图、让主产区抓粮有积极性。”程国强说。

　　一直以来，种粮成本高、收益低，是影响农民种粮积极性的重要原因。此外，粮食生产还面临市场波动、自然灾害等风险挑战。

　　为了确保农民种粮卖得出、有钱挣，近年来我国不断强化粮食生产政策扶持，加快建立健全农产品价格、农业补贴、农业保险等保障机制。2022年，中央先后向实际种粮农民发放一次性农资补贴资金400亿元，缓解农资价格上涨带来的种粮增支影响；继续提高小麦、稻谷最低收购价，稳定玉米、大豆生产者补贴和稻谷补贴政策，提高农民种粮积极性；在继续实施政策性农业保险的基础上，实现三大主粮完全成本保险和种植收益保险在主产区产粮大县全覆盖。

　　农业农村部农村经济研究中心产业发展研究室主任曹慧表示，健全种粮农民收益保障机制，要构建价格、补贴、保险“三位一体”的扶持政策体系，完善主产区利益补偿机制，采取有效措施巩固粮食功能区生产能力，防止出现功能弱化趋势。此外，还要大力发展收购、存储等农业社会化服务，减少粮食产后损耗，推动节本增效，提高农民种粮综合收益。(记者汪子旭 班娟娟)

ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

　　去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。

　　但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

　　据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。

　　天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

　　此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。

　　北京商报记者 杨月涵