（新春走基层）85后青年返乡“跳农门”：从“水土不服”到逐梦乡野******

　　图为张鹏为刚刚破土的秧苗浇水。　曾令刚　摄

　　中新网兴安盟1月10日电 题：85后青年返乡“跳农门”：从“水土不服”到逐梦乡野

　　作者 张玮 曾令刚 张禹

　　弯腰起身，手里锋利的刀片把一盘南瓜苗挨个斜着削去真叶和一片子叶；坐下，拿起一棵黄瓜苗，斜削去茎根部，并与南瓜苗刀口处无缝贴合，再用红色小夹子夹住……

　　嫁接秧苗的整个过程不过两三秒，农技师张鹏手法娴熟，一气呵成。

　　新春将至，位于内蒙古东部的兴安盟突泉县白雪皑皑，映衬着曙光现代农业循环经济园区内道路两旁刚挂上的红灯笼分外鲜亮。

　　而园区的温室大棚里满目绿色，农技师们正忙着育苗和嫁接秧苗，为今年的蔬菜、水果种植开个好头，孕育春的希望。

　　图为农技师们嫁接秧苗。　曾令刚 摄

　　“南瓜子要平着放，芽要放在正中间，撒过水后再覆盖保鲜膜，膜的厚度也是有讲究的，太薄太厚都会影响出苗率……”张鹏一边忙乎自己手里的活儿，一边不停地帮助农户答疑解惑。

　　张鹏介绍，播种深度控制在1.5厘米左右，种子6天就能破土而出。“这样的话，13天后嫁接黄瓜，正月初六就可以交付订单。”

　　这个春节，张鹏和农技师们要完成18万株的蔬果秧苗订单生产。“这批苗主要销往兴安盟境内和吉林省的部分地区，今年总共能育3批次，育苗300万株左右，毛收入能达到150万元。”

　　12年前，“85后”的张鹏选择返乡“跳农门”，从“水土不服”到得心应手，如今的他已经将梦想的种子埋进乡土，并生根发芽。

　　回首一路走来的育苗时光，张鹏感慨颇多。

　　2010年，从兰州理工大学毕业后的张鹏参加了突泉县组织的赴山东寿光学习育苗技术的活动，半年多后，张鹏回乡开始尝试育苗。

　　“但第一茬儿西红柿就遭遇了‘水土不服’，因为水、温度、土壤的差异，西红柿成熟后还没有手掌大。”关于第一次育苗，张鹏记忆犹新。

　　图为张鹏为村民传授育苗技术。　曾令刚 摄

　　张鹏说，当时好多人劝他放弃。“但我更想坚持。”

　　于是，张鹏改变策略，跑去和当地的“土专家”请教，鞋跑坏了好几双，笔记记了一摞又一摞，不断地尝试、总结。终于，他创新推出育苗和嫁接为一体的新方式。

　　2014年，张鹏育出的黄瓜苗抗病力极强，且采摘期能延长2个月，种植收益能提升30%。这一年，张鹏打开了市场，在政府给予的60万元产业资金的补贴下，他建起8个温室，成立了自己的农业公司，开始规模化、工厂化育苗。

　　现在，张鹏的团队一年要培育300万株蔬菜、瓜果、花卉秧苗上市。

　　除了秧苗成活率高、产量好、抗病性能强，张鹏还提供售后服务，“主要是技术指导，什么苗木适应什么水肥、喜欢什么温度，都要细致地教给农户。”如今的张鹏被内蒙古自治区农牧部门认定为“基层农技推广员”。

　　图为郁郁葱葱的育苗棚。　曾令刚 摄

　　“今年我又定了3000颗柿子苗、3000颗黄瓜苗，他家的苗成活率高，果实成熟后销路也好。”种了20多年大棚蔬菜的“老把式”何凤军每次来定苗都要和张鹏探讨一番种植技术。

　　在张鹏的带领下，当地越来越多村民参与到大棚种植中，亩年均收入均突破5万元。

　　忙完春节这一阵儿，张鹏计划继续外出考察学习，他给自己定了一个小目标：要尽快攻克西红柿耐储存但口感硬的问题，早日推出口感型西红柿秧苗。

　　在张鹏眼里，嫩绿的新芽不仅代表春的喜悦，更孕育着农户们新的希望。“2023年，希望我们能培育出更优良的品种，让温室大棚成为种植户增收致富的‘聚宝盆’。”(完)

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)