粮食产量连续八年超一点三万亿斤——从丰收答卷看端牢饭碗底气与实力******

　　冬至时节，寒风瑟瑟。尽管皖北平原温度已降至零摄氏度以下，安徽省涡阳县宋来宝农作物种植专业合作社理事长宋来宝却并不担心庄稼地里的麦苗。“目前田里的麦苗80%以上是壮苗，抗冻性强。”

　　宋来宝告诉记者，2022年他种植了约3000亩小麦，苗情长势好得益于前期科学种植，“播种期里，我对农田进行了两次机器镇压，土壤上实下松，保温性更好，确保麦苗能够安全越冬。”

　　粮食安全是“国之大者”。今年，我国有力克服北方罕见秋汛导致冬小麦晚播、局部发生新冠肺炎疫情和南方持续高温干旱等不利因素影响，全年粮食实现增产丰收，粮食产量连续8年稳定在1.3万亿斤以上，彰显了端牢中国饭碗的底气与实力。

　　耕地是粮食生产的命根子。去年底召开的2021年中央农村工作会议部署抓好粮食生产，明确要求“稳定粮食面积”。

　　今年，中央继续提高小麦、稻谷最低收购价，稳定玉米、大豆生产者补贴和稻谷补贴政策，先后向实际种粮农民发放一次性补贴400亿元，提高农民种粮积极性。各地强化耕地用途管制，通过退林还田、间套复种、农田连片整治等方式，挖掘面积潜力。全国粮食播种面积17.75亿亩，比上年增加1051.9万亩，增长0.6%。

　　耕地保护既要保数量，也要提质量。今年以来各地加紧推进高标准农田建设，不断改善农业基础设施，为实现粮食高产稳产、农业高质高效奠定基础。到2022年底，我国高标准农田将累计建成10亿亩。

　　在河北省秦皇岛市昌黎县马坨店村，老书记刘兆云望着阡陌纵横、路畅渠通的农田告诉记者，近年来村里实施方格布局、完善田间灌排设施、整修农田道路等工程措施，达到地平整、土肥沃、水畅流、路相通的标准，极大提高了土地质量和土地利用率。“现在1个小时就能浇完一亩地，不仅降低成本提高效率增加了效益，还解放了劳动力，粮食产量和亩效益也大大提高。”刘兆云说。

　　向良田要粮，也要向科技要粮。从智能农机、植保无人机等新装备的推广，到保护性耕作、测土配方施肥、病虫害绿色防控等新技术的运用，依靠农业科技不断提升粮食单产水平，成为粮食连年丰收的关键密码。

　　“作为新型农业经营主体，在小麦越冬保障上，现在我们更加注重因地因苗科学管理，针对弱苗，在温度适宜时将增施叶面肥促进麦苗由弱转壮。”宋来宝说。

　　在北大荒集团，无人种田、无人收割等智慧生产方式已大量应用，5G、北斗导航、移动互联网等技术和服务团队的加盟，形成了各方支撑粮食生产的合力。当前，黑龙江省农业科技进步贡献率达69.4%，农作物耕种收综合机械化率达98%。我国整体农业科技进步贡献率已突破61%，农业科技研发实力进入世界前列。

　　着眼未来，我国稳定粮食生产仍然面临一些风险挑战，要始终绷紧粮食安全这根弦，抓紧抓牢粮食生产，把饭碗牢牢端在自己手中。

　　党的二十大报告要求，“全方位夯实粮食安全根基”。近日召开的中央经济工作会议提出，“实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动”。

　　“要实现粮食稳产增产，必须要不断完善粮食生产支持政策，强化现代农业基础支撑，确保三大谷物面积稳定在14亿亩以上，口粮面积稳定在8亿亩以上，粮食产能要持续稳定在1.3万亿斤以上。”中国人民大学教授、国家粮食安全战略研究院院长程国强说。（记者汪子旭 水金辰）

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。