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中央农村工作会议系列解读⑦节粮减损确保粮食安全 多措并举守护“无形良田”******

　　作者：周慧、麻吉亮、刘晓洁，中国农业科学院农业经济与发展研究所、中国科学院地理科学与资源研究所

　　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把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。会议强调：保障粮食安全，要从增产和减损两端同时发力，持续深化食物节约各项行动。我国粮食生产连年丰收，我国粮食需求刚性增长，资源环境约束日益趋紧，增产的难度和粮食供给保障压力越来越大。作为世界上最大的粮食生产国和消费国，减少粮食损耗是粮食安全保障的一个薄弱环节。节粮减损可以有效降低粮食增产保供压力，应成为提高粮食安全保障水平的重要着力点和补齐短板的重要举措。

　　一、要保障粮食安全，为何必须节粮减损？

　　党的十八大以来，党中央高度重视节粮减损工作，要求采取综合措施降低粮食损耗，坚决刹住浪费粮食的不良风气。习近平总书记在致国际粮食减损大会的贺信中指出，粮食安全是事关人类生存的根本性问题，减少粮食损耗是保障粮食安全的重要途径。开展节粮减损不仅可以节地节水、节肥节药，还有利于保护生态、减排降碳，助力碳中和目标和可持续发展目标的实现。为进一步降低粮食损耗和浪费，我国相继出台《中华人民共和国反食品浪费法》《粮食节约行动方案》，从立法和行动层面展开，聚焦节粮减损，在粮食生产、存储、运输、加工、消费各环节落实各项措施。

　　全球面临巨大的粮食安全压力，国际社会广泛关注粮食减损和浪费问题。据联合国粮农组织发布的《世界粮食安全和营养状况》系列报告中指出，2021年全球受饥饿影响的人数已达8.28亿；从收获到零售各环节，全球粮食损失率达14%，零售、餐饮和消费环节浪费率达17%，年损失达4000亿美元，相当于12.6亿人口一年的口粮。由我国发起并举办的国际粮食减损大会于2021年9月9日—11日在山东济南召开，得到来自阿根廷、巴西、法国、德国、意大利、墨西哥、美国、英国等二十国集团国家农业部长，以及来自巴基斯坦、柬埔寨、越南、智利、匈牙利、斐济、联合国粮农组织等50多个国家及国际组织的积极响应，减损与粮食安全问题受到前所未有的重视。

　　根据中科院研究团队测算，2014—2018年我国食物损失和浪费，年均总量为3.49亿吨，相当于浪费了6亿亩耕地的产能，这些耕地约占全国耕地面积的30%，约为黑龙江省耕地面积的2.5倍，约为山东省耕地面积5.3倍。其中，供应链年均食物损失量为2.91亿吨，占食物年均总产量的16%；餐饮浪费量年均为4500万吨，供应链食物损失量约为餐饮浪费的6.5倍。从供应链的不同环节看，生产后处理和储存阶段的食物损失最为严重，年均约为1.6亿吨，是餐饮浪费的3.5倍；其次是生产阶段，食物损失量年均为8200万吨，约为餐饮浪费的2倍。

　　二、如何实现节粮减损目标？

　　“采用可持续的消费和生产模式”是联合国可持续发展目标之一。结合这一目标，针对重点环节、重点问题，围绕粮食减损开展专项研究；从国家层面进行顶层设计，由国家发展和改革委员会、农业农村部等相关部门编制应对联合国可持续发展目标的“中国行动方案”。调动各方积极性，鼓励政府部门、加工企业、零售商、农户等不同行业、不同主体积极参与，制定具体的食物减损目标，编制供应链和消费端食物减损行动指南。针对重点环节、重点产品和重点区域进行食物损失减量化试点，加强示范和试点引领，总结、提升形成可复制、可推广的中国经验。

　　在现有G20峰会、“一带一路”高峰论坛等多边或双边框架基础上，由相关管理部门、企业和研究机构联合，每年定期召开一次粮食减损国内大会，实行部长-专家-企业等多层级对话。通过官方和非官方渠道，建立多元化长效沟通机制，打造国际化粮食减损交流平台，形成以中国为主导的国际食物系统转型的沟通平台，构建国际粮食减损长效合作机制。围绕食物损失与浪费，开展国际减损行动方案制定和合作。建议合作和工作内容主要包括：规范、准确地采集、汇总、统计、发布和共享食物损失与浪费的前沿信息等；定期总结食物损失与浪费的相关研究进展；评估食物系统绿色转型路径与可行性。

　　一方面推动和鼓励从田间到餐桌的节粮减损的技术研发，加大研发投入，聚焦在产后存储、运输、加工减损的薄弱环节与关键技术，加强新技术、新装备、新成果的应用。另一方面加强对米糠、麸皮、胚芽、油料粕、薯渣薯液等粮油加工副产物的有效利用，生产食用产品、功能物质及工业制品。对以粮食为原料的生物质能源加工业发展进行调控。

　　一是加大舆论宣传力度。节粮减损有助于传承传统美德，践行社会主义核心价值观。推动和引导婚宴从“爱面子”向“重文明”转变、由“讲排场”向“求健康”转变。二是开展科普活动，推动食育由相关部门牵头，针对不同群体，以食育为抓手，开展食育进校园、食育进社区、食育进机关等活动，引导社会绿色消费转型；以学校为主战场，结合不同年龄和学段的特点与目标，与劳动教育、美育、传统文化等相结合，鼓励有条件学校开设以食物节约为主题的特色课程。

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）