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中央农村工作会议系列解读⑩科技创新是农业强国建设的重要驱动力******

　　作者：王晓君、毛世平，中国农业科学院农业经济与发展研究所

　　2022年12月召开的中央农村工作会议做出了全面推进乡村振兴、加快建设农业强国的总体战略部署。会议提出要依靠科技和改革双轮驱动加快建设农业强国。我国作为传统农业大国，向农业强国迈进是社会主义现代化强国建设的根本要求，但农业强国建设任务重、涉及范围广，核心利器在于科技创新，科技是农业农村现代化发展的首要驱动力。

　　一、深刻理解科技创新在农业强国建设中重要驱动作用

　　党的十八大以来，国家实施创新驱动发展战略，科技创新被摆在国家发展全局的核心位置。农业科技创新作为国家科技创新重要组成部分，在“三农”发展中的战略地位日益凸显。党的十八大以来，科技创新不断渗透到“三农”发展全局，对现代农业发展的支撑引领作用显著提升，科技已成为农业农村经济社会发展的首要驱动力。党的二十大和中央农村工作会议都突出强调，科技创新是引领农业现代化的第一驱动力。只有通过科技创新，不断提高农业生产效率和农产品国际竞争力，才能让农业产业强起来；只有通过科技创新不断突破资源环境刚性约束，走生态低碳之路，赓续农耕文明，才能让农村美起来；只有通过科技创新，瞄准“农村基本具备现代生活条件”的目标，实施乡村建设行动，才能让农民富起来。未来，必须把科技创新摆在核心战略地位，优先支持，优先发展，走中国特色创新驱动农业强国道路。

　　二、我国农业科技创新突出的三大短板

　　世界农业强国的共性特征之一是农业科技创新能力强，科技对农业的贡献率达到80%左右，2021年我国农业科技进步贡献率为61%，农业科技创新还存在一定差距，突出短板主要体现三个方面。

　　一是农业研发实力整体不断提升，但原始创新能力不足。《2022中国农业科技论文与专利全球竞争力分析报告》指出，我国农业科技论文与专利竞争力稳居全球第一方阵。农业科技论文总发文量、高被引论文量和Q1期刊论文量均排名第一。中国农业发明专利申请以62.83万件保持全球第一。但我国农业基础创新能力不足，部分核心关键技术受制于人。世界农业强国种业已进入“生物技术+人工智能+大数据信息技术”的育种“4.0时代”，我国仍处在以杂交选育和分子技术辅助选育为主的“2.0时代”至“3.0时代”之间，种业原始创新能力不足，缺少重大突破性的理论和方法，关键技术与战略性产品研发水平相对较低，国际竞争力优势相对较弱。

　　二是农业科技创新体系初步建立，但涉农企业创新能力不足。初步形成政府主导、“科研院所+高校+企业”等多层次、多主体参与的农业科技创新体系。我国现有地市级以上农业科研机构974个，农林类院校98所，涉农类规模以上企业约7万家。但农业科技创新体系整体效能不高，短板在涉农企业创新能力不足。《2022中国涉农企业创新报告》显示，我国389家上市涉农企业创新指数为47.28（满分：100），创新能力整体偏低，涉农企业创新投入强度2.60%，为全行业的一半，且尚未成为创新决策和创新组织主体，75%不具备重点科研平台，包括国家级、农业农村部级别的创新平台及博士后工作站。

　　三是建立了世界最大农技推广体系，但基层推广公益性属性不断退化。我国农技推广体系是在计划经济体制下建立，为农业发展做出过极大贡献。截至2020年，农业农村部所属种植业、畜牧兽医、水产、农机化、综合站五个系统，部、省、地、县、乡五级，共有国家农技推广机构7.55万个，农技推广人员51.40万人，如此庞大的农技推广队伍，既服务于分散经营的2.3亿小农户，也服务于生产规模相对较大的300多万家新型农业经营主体，服务范围覆盖全国农业生产区域2400余个县。但当前由于科研、教育与推广体制相互脱节，农业推广资金严重不足，基层公益性农技推广机构在某些地方正在不断退化，基层推广人员队伍正不断萎缩。

　　三、提升农业科技创新能力的主要发力点

　　针对农业科技创新的突出短板，不断突破科技和体制机制障碍，推动高水平农业科技自立自强实现，着重从以下三个方面发力。

　　一是加大农业科技投入，强化农业基础研究。农业强国建设要坚持农业科技优先发展方针，加大农业科技投入，让农业科技投入强度由2020年的0.67%尽快提高到全国科技投入强度平均水平（1.5%），并且逐步接近农业强国水平（2%-3%）。加大基础研究的经费投入比重，由2020年的4.53%逐步提高到10%左右水平，进而达到世界农业强国的水平（15%左右），支撑多领域实现“从 0到 1”的原创性突破创新，强化对基因组学、作物杂交育种理论、预防兽医学、重大病虫害成灾机理等基础研究支撑。

　　二是强化涉农企业技术创新主体地位，提升农业科技创新体系效能。健全优质涉农企业梯度培育体系，尽快培育一批大型国有涉农企业成为国家战略科技力量，扶持一批科技型骨干涉农企业成为创新重要发源地，支持中小微涉农企业创新发展，鼓励专业化技术服务平台企业建立。引导中央企业、民营科技型骨干企业牵头组建创新联合体，开展校企、院企科研人员“双聘”等流动机制试点，尽快落实科研人员到企业兼职兼薪细则，推广涉农企业科技特派员制度。

　　三是促进公益性农技推广体系新跃升，壮大社会化科技服务力量。通过基层乡镇机构改革，规范设置农技推广机构和农技专岗，进一步整合各方人力资源，从农业乡土专家、种养能手、新型农业经营主体技术骨干、公费农科生中充实基层农技人员力量，优化基层农业工作体制机制，给予充足编制和资金支持。通过政府购买农技推广服务清单等方式，支持社会化农业科技服务力量承担可量化、易监管的农技服务。支持农业科技社会化服务组织开展个性化精准化农技服务，引导其与小农户建立紧密的农技推广服务联结机制。

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

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）