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浙江今年粮食作物总产量124.2亿斤 多措并举守住粮食安全******

浙江今年粮食作物总产量124.2亿斤多措并举守住粮食安全

  浙江某地农田。 浙江省农业农村厅供图

  中新网杭州12月28日电 (钱晨菲)“今年晚稻生长季,整整四十多天没下雨真令人着急。好在政府给我们安排了技术指导、保险理赔、水利灌溉等多个专家服务组下乡指导。今年我承包的6000亩粮田,可生产稻谷330万公斤左右。”浙江省嘉兴市秀洲区新塍镇万民村种粮大户黄金林说。据了解,截至目前,秀洲区已有13万亩晚稻颗粒归仓。

  如何牢牢稳住粮食安全这块“压舱石”?浙江交出了答卷。日前,国家统计局浙江调查总队发布统计数据显示:2022年,浙江粮食总播种面积1530.7万亩,比去年增长超20万亩;亩均产量405.7公斤,较去年略有下降;粮食作物总产量124.2亿斤,与去年持平。

  “持平”,看似平淡,实则来之不易。

  回望2022年,疫情多点散发,夏秋季出现持续高温干旱天气……“面对多重困难和挑战,浙江粮食生产交出了较好的答卷。”浙江省农业农村厅种植业处有关负责人表示,该省通过“用增量补损失”,持续深入推进“非粮化”整治,挖掘粮食扩种空间,大力推广高产优质品种和绿色增产增效种植技术,扩面积、增产量、提品质、保效益、育动能,守住粮食安全。

  124.2亿斤,这是“抢”回来的收成,更是一份沉甸甸的答卷。

  今年以来,浙江全省各地全面落实粮食安全党政同责,多措并举提高粮食综合产能,一季接着一季、一个田块接着一个田块抓动员、抓部署、抓落实。今年7至8月,持续炎热天气“暴击”浙江,直接影响单季晚稻幼穗分化和连作晚稻秧苗生长。面对高温干旱,该省各级农业农村部门联合应急、气象等部门,及时开展旱情调查和人工降雨作业,同时印发多个抗高温干旱技术指导意见,组织农技专家上门“问诊”,查苗情、查墒情,精准“把脉”、广辟水源、缓解旱情。该省累计派出服务组5242人次,服务主体5682家次。

  耕地是粮食生产的“命根子”。今年以来,浙江坚决稳妥有力推进粮食生产功能区整治优化。截至12月16日,该省完成粮食生产功能区整治优化223.5万亩,已基本完成整治优化任务。同时加强粮食生产功能区整治优化后地块的适粮化改造,推进沟、路、渠等基础设施改造提升。如今,一批批路相通、渠相连、旱能灌、涝能排的优质高产农田在“浙”里建成。

  答卷背后,是“真金白银”的投入。今年,浙江省财政对50亩以上粮油规模种植主体每亩补助120元;对订单收购小麦、早稻、晚稻每百斤分别奖励30元、30元和20元,其中早稻订单收购实现全覆盖。各地更是在浙江省级政策“礼包”基础上,纷纷“加码”。如杭州市本级安排种粮直补资金3600万元,比上年增加966万元,种粮大户平均直补达每亩381元;绍兴市越城区给予早稻机械插秧每亩补贴60元,配方肥补助从每吨300元提高到500元……

浙江某地农田。 浙江省农业农村厅供图

  浙江某地农田。 浙江省农业农村厅供图

  “在持续抓好既有政策落实的基础上,我省又突破创新三项政策。”浙江省农业农村厅有关处室负责人介绍,该省启动实施了省级规模种粮动态补贴,根据种粮成本监测,确定今年省级规模种粮动态补贴为每亩22元;稻谷最低收购价在国家基础上每百斤增加4元,是稻谷最低收购价最高的省份之一;实行全省域水稻完全成本保险,保障程度从最高每亩1000元提高到1400元。

  答卷背后,更是强有力的“智慧”支撑。记者从浙江省农技推广中心了解到,今年以来,该省层层组织开展粮食绿色高产创建,建设部级粮食绿色高质高效行动示范县9个,省级粮食绿色高产高效示范片(攻关方)383个,推广稻田综合种养技术模式60多万亩,亩均增收2000元以上。同时,大力推广水稻叠盘出苗育秧等高产高效技术,提高新品种、新技术、新模式集成应用效果。

  良种良法配套,农机农艺融合。目前,浙江农机装备总量持续增加,农机作业水平快速提高,越来越多“科技味”在田垄间体现。浙江省畜牧农机发展中心相关负责人介绍,浙江今年累计投入联合收割机和插秧机3.1万台套,累计已机收水稻近990.5万亩,收获机械化率达96%;建立农机应急作业服务队167支,为疫情管控地区作业服务2.6万亩。(完)

向善而生的AI助盲,让AI多一点,障碍少一点******

  有人说,盲人与世界之间,相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中,失去视力的盲人不会陷入永夜,科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

  AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前,让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破,更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力,以另一种方式重新“看见世界”。

  新契机:多模态算法或将造福数以亿计失明者

  科学实验表明,在人类获取的外界信息中,来自视觉的占比高达70%~80%,因此基于AI构建机器视觉系统,帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力,无疑是最直接有效的解决方案。

  一个优秀的AI助盲技术,需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展,才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够,以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

  多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力,也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说,多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟,将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计,全球至少22亿人视力受损或失明,而我国是世界上盲人最多的国家,占世界盲人总数的18%-20%,每年新增的盲人数量甚至高达45万。

  大挑战:如何看到盲人“眼中”的千人千面

  AI助盲看似简单,但多模态算法依然面临重大挑战。

  多模态智能算法,营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域,盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一,这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与,这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题,形成了最真实的模型训练数据集。

  但是在现有技术条件下,盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战:一方面是盲人上传的问题类型很复杂,比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

  另一方面,由于盲人的特殊性,很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时,经常会产生虚焦的情况,可能上传的照片是模糊的或者没有拍全,或者没拍到关键信息,这就给AI推理增加了难度。

  为推动相关研究,来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”,并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题,然后要求给出相应的答案,解决盲人的求助。

  另外,盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说,盲人逛超市,由于商品外观触感相似,很容易犯错,他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表,拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效,没法给出有效信息。

  最后,针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制,同样也是现阶段的研发难点。

  多解法:浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

  AI助盲哪怕形式百变,无一例外都是消灭痛点,逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究,只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

  在VizWiz官网上公布的2万份求助中,盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西,很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断,例如 “这本书书名是什么?”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上,提出了自监督旋转多模态模型,通过自动修正图像角度及字符语义增强,结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

  盲人所拍摄图片模糊、有效信息少?研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法,并提出多阶段交叉训练策略,具备更充分的常识能力,低质量图像、残缺的信息,依然能够精准的解答用户的求助。

  目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点,在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

  真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此,研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC,FREC提供3万图片和超过25万的文本标注,囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声,还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时,该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR,噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议,该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

  在智能交互研究方面上,浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA,同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

  眼球虽然对温度并不敏感,但浪潮信息的研发团队,却在努力让盲人能“看”到科技的温度,也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍,跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界,更重要的是如何造福人类,让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸,当AI充满人性光辉,我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意,见证着更加光明宏大的远方。

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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