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中央农村工作会议系列解读⑫发展生态低碳农业 以可持续理念建设农业强国******

　　作者：牛坤玉 中国农业科学院农业经济与发展研究所

　　中央农村工作会议指出，要“立足人多地少的资源禀赋、农耕文明的历史底蕴、人与自然和谐共生的时代要求”，“发展生态低碳农业，赓续农耕文明”。这一重要论述与党的二十大报告中对中国式现代化的阐释相呼应，是中国式现代化在农业领域的进一步具体和深化。它明确了中国特色的农业强国的内涵和具体路径，就是要汲取农耕文化中“天人合一、道法自然”的可持续发展理念，以减污降碳协同增效为抓手，促进农业发展方式从密集型和集约型向生态化和低碳化转变。

　　中国农耕文明延续千年，具有高度的可持续性。一百多年前，美国土壤物理学之父富兰克林·H·金创作了著名的《四千年农夫》，阐释了东方农业文明可持续发展的精髓。数千年来，中国的农业在支撑高密度人口的同时，维持了高度的可持续性，地力没有受到破坏，源于几千年以来中国农民对于农业本质的深刻理解、把握和传承。

　　在农业实践中，中国农民不断调整农作物与周边自然环境的关系，最大限度地利用水土资源来维持高强度的种植制度。探索了多种维持地力永续的方式，如自古以来就施行的豆科作物与其他作物轮作，将运河污泥、燃料灰烬、人畜粪便最大限度还田的养分循环利用模式，利用梯田作业防治水土流失，三塘串联的模式保存降雨和土壤肥力等。这些农业生产模式在维持农地最大产出的同时，将对农耕资源的保护发挥到了极致。

　　照搬西方的农业发展模式，中国农业的可持续发展遭受挑战。受到20世纪下半叶在全球掀起的农业绿色革命思潮的影响，中国在20世纪90年代加速了化学农业的进程。从1988年到1998年，中国化肥施用量在十年内连续上升了两个千万吨台阶，在粮食产量大幅增加的同时，也开启了农业种养分离的过程。化肥、农药替代了人畜粪便，机械替代了役畜，农业养分循环的闭环被打破，传承几千年的可持续农业体系在短短三十年间遭受前所未有的挑战。与西方发展低强度的农业系统不同，人多地少的资源禀赋，注定了中国农业需要通过高强度的作业方式，来支撑高密度的人口以及经济发展的需求。实践告诉我们，一味照搬西方的农业发展模式在中国行不通。

　　今年的中央农村工作会议首次强调要立足“农耕文明的历史底蕴”，“发展生态低碳农业，赓续农耕文明”，实则是对中国农业发展模式的一次反思和重构，为中国特色的农业可持续发展道路指明了方向。

　　从以往的发展“绿色农业”到今年提出的“生态低碳农业”，意味着农业可持续发展的内涵的进一步丰富。“绿色农业”的着力点在减污，而“生态农业”则意味着既要减少污染排放，还要维持农田生态系统的生物多样性。低碳则表示要减少与农业生产相关的温室气体排放，提高农业的气候韧性。可见“生态低碳农业”的提出是农业可持续发展的全面升级，也将为实现农业高质量发展注入新动能。

　　现代技术与传统农耕文明结合，重构可持续生态农业。中国农耕文明体系是在长期的人口资源压力下，经过长达4000多年的演化逐渐成熟起来的。传承农耕文明是摆脱对化学农药的路径依赖，实现农业可持续发展的根本途径。时至今日，中国农业也呈现出一些新特点和新问题，在城镇化、工业化背景下，中国农村非农化、兼业化程度不断提高，很难再回到那种传统的劳动密集型的生态农业模式。

　　现代的工程技术与传统的可持续发展理念相结合是农耕文明延续和传承的必然举措。一方面要继续探索和改进适应各地水土资源条件的间作轮作、生态复合种养以及种养循环的可持续发展模式。另一方面，要利用现代的科学技术改造传统农业，借助数字农业技术、生物工程技术大力开发有机肥制备、土壤改良、废弃物处理和利用、生物农药制造等新工艺，促进智能化控制系统与工程化设备的研发推广，发展资本密集型和技术密集型的种养循环模式。

　　增强政策间的协同性，促进农业发展的生态化和低碳化。减污、降碳、生态、保供协同推进，是未来农业政策体系面临的新挑战。应继续推动化肥农药减量减施等绿色低碳相协同的政策和技术的推广，加大对生态低碳的生产模式以及关键技术的研发力度。促进植树造林、牧场管理和湿地恢复等基于自然的解决路径的实施。增强农田生态系统的多样性保护，促进增产扩面工程与生态系统完整性保护的协同，发展适度规模农业，在修建大型农田水利设施以及高标准农田建设的过程中，应注重对水系、湿地等生态廊道的保护。制定以生物多样性指标为补偿标准的生态补偿计划。在消费端，通过减少损耗和浪费、促进食品废弃物回收利用推动农业系统的减排固碳。加大对气候适应型作物品种、农业生产模式以及技术的研发和推广力度。

人工智能，如何妙笔“生”画******

　　核心阅读

　　输入一段话，“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领，吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算，接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来，人工智能技术应用于艺术创作等领域，还要注意防范潜在风险，让技术进步更好地造福社会。

　　不用画笔、颜料，输入一段描述性文字，计算机就能自动解析，生成相应的画作。2022世界人工智能大会上，人工智能绘画的展示令观众惊叹。

　　一些过去专属于人类创作的领域，比如绘画、书法、写作、作曲，如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的？当前沿技术与艺术相遇，将碰撞出怎样的火花？在内容、版权等方面又是否存在问题？

　　从文本到图像，人工智能绘画本质是计算

　　人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程，输入一段话，生成一幅画，本质是计算。简要地说，计算机通过大量学习，能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理，人工智能程序在收到“语言描述”指令后，可以根据自身的算法还原出图像。

　　设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代，就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序，让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年，人工智能技术日新月异，科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间，人工智能“画”出的作品普遍不够好，往往只是一些模糊的图像元素的组合，还称不上是完整的画。

　　今年以来，人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因，百度文心一格总架构师肖欣延认为，这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

　　具体来说，预训练大模型增强了人工智能的通用性，成为人工智能技术及应用的新基座；大数据的训练中，通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习，计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来，几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说，扩散模型的出现至关重要。

　　扩散模型的原理是，通过人为逐步添加噪声，让图像逐渐变“模糊”，再不断学习去噪过程，如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片，即“画”出图像。

　　“这一过程与人类学习相似。通常，人们学画从临摹开始，机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊，但计算机会不断修正，从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

　　扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越，不仅作画质量快速提升，生成时间也缩短到几秒钟。

　　众多用户尝鲜，大量应用加速“画技”进化

　　汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中，他需要借助一些图片来丰富文案，而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月，了解人工智能绘画程序后，他尝试自己“画”图。现在，人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

　　随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降，人工智能绘画门槛越来越低，一些简易化操作平台在国内外兴起。如今，不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感，许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜，并“晒”在社交平台上。

　　大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多，算法就越能理解输入的描述文本，画作质量就越高。”肖欣延表示，当前人工智能绘画水平与今年初相比，已经有很大进步。

　　不过，目前的人工智能绘画技术并不完美。首先，可控性仍然不高，即计算机不能很好理解人类指令的含义，即便是输入“画两个苹果，左边红色，右边绿色”这样的简单描述，生成的图像也可能有很大偏差；其次，细节呈现能力还不够。比如，对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作，初看上去惊艳，认真观察问题却不少。

　　但肖欣延认为，人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如，基于跨模态大模型和强大的深度学习框架，百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外，未来人工智能不仅能作画，还能根据文本描述生成视频，并直接配上解说文字，“可以把视频生成看作是维度更高的绘画，从技术层面看，这是可以实现的。”

　　防范潜在风险，守住法律和伦理底线

　　人工智能进入绘画领域，计算机会取代人类画师吗？

　　在肖欣延看来，好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关，即使人人都可以用人工智能技术作画，但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品，“人工智能只是作画的辅助工具”。此外，虽然有的人工智能绘画语言娴熟，也包含细腻的情感，但并不意味着机器有意识、情感，它不过是学过类似的作品，又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射，目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

　　不少业内人士认为，不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画，接受新事物。可以预想，将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成，创作者能腾出更多时间去构思想法与创意，调整构图、色彩、光影氛围等。

　　“人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示，20世纪前后，照相技术让传统肖像画失去市场，促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合，或许能激发画家创作出别开生面的作品。

　　不过，由于人工智能绘画发展刚刚起步，技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如，有人认为，未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等，侵犯了原作者的版权，有违法嫌疑。也有人认为，“机器学习”过程是一种类人化的创作行为，同样体现了创造者的思想和劳动，应当获得版权保护。此外，还有人担忧，人工智能绘画技术若被滥用，可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展，有必要前瞻潜在的风险，只有守住法律和伦理底线，技术进步才能更好地造福社会。

　　不只是绘画，写作、作曲、生成短片，人工智能日益强大的深度学习能力，让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来，业界专家认为，人工智能与艺术融合，一方面会降低一些艺术门类的创造门槛，让更多人参与到当代的审美创造中来；另一方面新技术会带来新的审美风格，人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

　　记者 喻思南

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）