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中央农村工作会议系列解读⑤强化种业企业创新能力 切实推进种业振兴行动******

　　作者：林青宁、毛世平、王晓君，中国农业科学院农业经济与发展研究所

　　近期，习近平总书记在中央农村工作会议上强调“要抓住耕地和种子两个要害”“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”。作物育种和种子产业发展对于保障我国粮食安全和农业可持续发展意义重大。科技创新是突破前沿育种关键技术，培育战略性新品种的源头，对我国种业发展至关重要。当前，以市场化为导向的育种模式已是种业创新大势所趋，然而我国种业企业科研创新能力相对较弱，严重制约了我国种业创新链的延长。亟须强化种业企业创新能力，切实推进种业振兴行动。

　　近年来，我国种业企业在技术创新方面取得了一定进步，表现在三个方面：一是生物育种企业创新平台建设已较为完善。当前国内典型种业企业普遍拥有国家级、省部级重点实验室、博士后工作站等具有行业影响力的技术创新平台，具有较强的技术开发和创新能力。且隆平高科等种业企业已具备了较完善的国外研发体系布局。二是典型生物育种企业科企合作模式初步形成。当前国内典型种业企业不仅与高等院校、科研院所建立了产学研合作关系，还与各类学会建立了长期深入的合作。且首农集团等企业与国外机构在生物技术育种等方面建立了稳定的合作关系。三是典型种业企业创新产出逐渐丰富，在市场准入（审定、登记）品种、发明专利、科技进步奖等方面取得明显进步。“十三五”以来，隆平高科、登海种业等种业企业不断培育出双抗绿色高产的动植物品种。

　　当然，在成绩的背后，我国种业企业创新发展仍面临诸多难题：一是知识产权保护体系不完善。种业创新知识产权保护存在制度、认知和执行层面的问题，导致品种侵权行为仍较为普遍。二是种业品种同质化严重。新《种子法》实施以来，市场新品种“井喷”，但突破性品种缺乏，种子供给低价竞争，影响企业研发投入。三是种业项目偏离产业化应用。当前项目申报管理基本由科研人员出题并答题，产业需求导向不足。企业在科技论文等方面的劣势，影响了项目申报的成功率。四是科企合作形胜于质。目前科企合作多是联合申请项目，一旦项目结束合作关系就解体，两者为松散型合作。人才合作也多局限在简单的技术指导层面。五是科研院所与企业存在“同质竞争”。目前科研院所种业创新也偏向于生物育种，打破了原有科研院所基础研究、企业应用研究的平衡，挤压了种业企业的利润空间。

　　针对当前制约种业企业创新发展的系列问题，必须进一步优环境、活机制，提高种业企业创新动力与效能。

　　一是构建知识产权利益分享机制，完善知识产权保护体系。构建知识产权参与分配的利益机制，建立原始品种权人和实质性派生品种权人的利益分享机制。完善知识产权保护的政策体系，加强知识产权保护平台建设，推动知识产权社会共治，打通知识产权保护通道，培育知识产权保护的良好环境。

　　二是优化品种审定制度，推动品种由“多乱杂”向“多专优”转变。完善现行主要农作物品种审定制度，提高审定门槛，适当提高现行审定指标标准，减少品种数量，提高品种质量，使真正有实力品种脱颖而出，提高企业创新的内在动力。加快建立分作物分子指纹库，严格和规范品种审定和登记“特异性、一致性、稳定性”测试，通过技术手段把牢品种准入关。强化品种标准样品管理，开展品种符合性验证试验，为强化品种事中事后监管提供有力支撑。

　　三是加强种业科技项目产业化属性，增加种业企业经费支持。增加种业专项科技创新项目数量，增加种业企业获取科研经费支持的渠道，保障有实力的种业企业能够获得相应的科研项目以及研发经费支持。对种业企业融资方面给予支持，对产业化发展企业实施低息支持，尤其企业用于科技创新研发、基地建设方面的投资可给予无息支持。

　　四是引导科企合作深度融合，促进联盟运行由虚转实。创新项目形成机制，由企业根据产业需求提出技术难题，政府组织监督在全国范围内进行项目招标，构建企业“出榜”“评榜”+政府“发榜”+科研院校“揭榜”的机制。建立共建共享机制，完善联盟成员间的利益联结和分配机制，促进产学研协同创新效率。积极推动联盟实体化，适合以股份合资的方式实现实体化的要加快引导，适合以协会等社会团体法人方式实现资源整合的要给予政策支持。

　　五是强化科研院所生物育种基础研究属性，完善生物种业科研成果共享机制。多措并举强化科研院所做好种质资源的收集、分析、挖掘工作，进行基础性、前沿性、公益性研究，并完善科研成果信息共享机制，在合法合规的前提下，鼓励科研院所向社会公众公布科研成果和相关的知识产权信息，将生物种业科研成果转让给典型种业企业进行新品种培育，实现科研成果的开放共享。

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)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）