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36项关乎农业农村发展的重大科学命题发布******

　　光明网讯（记者宋雅娟）“突破性作物新品种培育的遗传学基础”“农作物数字化育种技术创新与体系创建”“重大作物病害新靶标发掘与绿色农药创制”……在12月16日举办的2022中国农业农村科技发展高峰论坛暨中国现代农业发展论坛上，中国农学会公开发布了36条农业农村重大科学命题。

　　本次发布的科学命题，经业内权威专家从前瞻性、全局性、产业发展紧迫性、科学规范性等维度开展多轮次咨询、多视角凝练、多领域适配后产生，学科领域丰富多样，涵盖农学、植保、园艺、土化、畜牧、水产等多个领域。

　　这些科学命题体现了战略性、基础性、前沿性、交叉性，聚焦国家战略科技力量和战略性新兴产业；关注生物育种、基因编辑、生物安全等重点领域的基础研究问题、颠覆性及关键核心技术；涵盖品种、农机、植保、防灾等关键环节。

　　据悉，开展科学命题的凝练发布旨在为提升农业农村科技创新有效性、针对性、适配性和前瞻性，引领科技创新趋势和科研攻关方向，破解农业农村发展科技瓶颈。

　　1.粮豆产能提升和复合种植的生物学基础与生态效应

　　基于“稳粮增豆”粮豆复合种植的科学需求，创新选育抗豆类除草剂粮作品种，研发配套关键技术和机械，组织生态适应性研究，构建高效育种和示范推广体系。

　　2.育种导向的农作物重要基因挖掘与新种质创制

　　基于农作物种业转型升级对重要基因和新种质的需求，利用多个育种群体，在目标环境下开展多年、多点、多组学测试，构建育种大数据，在育种过程中高通量挖掘关键基因，创制和筛选优良新种质。

　　3.农作物杂优群与杂种优势形成机理解析

　　剖析我国主要农作物杂种优势群的形成和改良规律，阐明杂种优势形成的遗传和分子机理，建立不同作物杂种优势的预测模型，促进强优势农作物杂交种的分子设计和培育。

　　4.突破性作物新品种培育的遗传学基础

　　大规模挖掘优异新基因并解析其遗传调控的分子网络，破解重大品种的底盘遗传基础，提升定向设计育种的工作效率和效果。

　　5.氮高效利用的遗传基础与调控网络

　　加强作物氮高效利用的遗传基础研究，培育高产和氮高效协同改良的新品种，在减少氮肥投入的情况下持续提高作物产量。

　　6.农作物数字化育种技术创新与体系创建

　　利用智慧农业工具，开展数字育种技术创新及配套体系创建，升级打造农作物精准育种平台，加速推进我国进入智能设计育种4.0时代。

　　7.作物品质性状形成的遗传学基础与调控网络

　　运用遗传学、组学、生物信息学和合成生物学等先进技术，阐明作物品质复杂性状的遗传学基础，解析分子调控网络，为创制优质种源、增进全民健康奠定基础。

　　8.作物高光效的分子基础

　　阐明主要作物中光合机器发育、调控、延寿及抗逆的分子机理，揭示植物光保护、光呼吸的新机制，破解作物光合效率与环境的互作机制，构建作物高光效的调控网络，奠定主要农作物高产育种的重要基础。

　　9.热带作物产量与品质协同调控机制

　　以橡胶树、香蕉、木薯等重要热带作物为研究对象，挖掘调控产量和品质形成的关键基因，阐明产量和品质性状之间的互作调控网络，揭示复杂性状的遗传演化机制，为创制高产优质新种质奠定基础。

　　10.农业合成生物学育种技术

　　通过对优良性状的解析制定多基因表达调控的环路设计方案，整合不同优良性状的调控网络和互作机制，完善多基因、大片段与染色体水平的基因操作等底盘技术，对优化的目标性状组合进行设计合成，最终实现设计育种的目标。

　　11.园艺作物重要育种价值的基因挖掘与种质创制

　　挖掘有重要育种价值的园艺作物基因，并用于创制新种质，选育具有自主知识产权的优异品种，促进园艺产业打赢种业翻身仗、保障周年供应、实现高质量发展。

　　12.园艺作物响应设施逆境和连作障碍的分子基础

　　聚焦克服设施逆境和连作障碍的需求，解析园艺作物响应设施逆境和连作障碍的关键基因调控网络及分子机制，奠定园艺作物品种基因改良和绿色环控技术研发的理论基础。

　　13.园艺作物嫁接愈合机制与智能控制

　　研究接穗-砧木嫁接亲和/排斥互作机制，鉴定决定愈合及后期表型关键基因，量化嫁接愈合进程温、光、水、肥环境管理参数，筛选优良砧木品种，创建愈合期多元综合感知与控制系统。

　　14.害虫免疫系统调控及免疫抑制剂创制

　　解析害虫免疫调控机制，开发靶向抑制害虫免疫系统的新型农药，提升杀虫效率，减少杀虫剂使用，促进农业绿色可持续发展。

　　15.重大作物病害新靶标发掘与绿色农药创制

　　挖掘原创性分子靶标，创新分子设计技术，创制高效、低风险的绿色农药，加强产业化及应用推广，持续提升病害防控效能。

　　16.重大跨境迁飞性害虫群聚灾变机制与精准预警

　　解析重大害虫跨境迁移规律及群聚成灾机制，创新智能化监测预警系统及区域性绿色防控技术，实现迁飞性害虫精准预警及科学防控。

　　17.盐碱地“以种适地”生物学基础与潜力提升

　　选育耐盐碱植物，筛选噬盐微生物，突破改良共性技术和水肥个性关键技术，创制改土新材料新装备，形成以种适生作物生物学基础与潜力提升的解决方案。

　　18.土壤碳汇与耕地质量提升

　　探索构建不同区域高产农田土壤腐植酸组分含量与比例指标体系，利用秸秆高效转化黄、棕、黑腐植酸技术，快速增加土壤有机碳，提升耕地地力。

　　19.耕作制度精准区划与边际土地优化利用

　　创建集食物丰产、优质和资源持续利用于一体的耕作制度区划新方法，制定耕作制度精准区划，优化边际土地利用，提升食物产能。

　　20.畜禽智能表型组与基因组育种

　　开展大规模、智能化、高精度表型测定，结合创新基因组检测与分型技术，实现基因组精准选种选配，促进畜禽新品种培育与配套系选育。

　　21.畜禽动态营养供给精准评估与调控

　　根据畜禽遗传背景、生长阶段、生理状态、养殖规模的不同构建其动态营养需求模型，采用AI影像评估畜禽营养状态，通过智能饲喂技术等进行精准营养与调控，提升畜禽饲料利用效率。

　　22.地方畜禽优异性状遗传基础与环境互作

　　建立适于地方畜禽遗传资源抗逆表型鉴定评价方法，阐明抗逆表型形成中遗传与环境因素互作关系，促进地方畜禽遗传资源的保护与利用。

　　23.节粮高繁畜禽种质资源创制和培育

　　充分发掘调控畜禽的生长速度、饲料转化利用与代谢、繁殖性能相关的分子机制与关键基因，运用前沿的育种技术手段，创制节粮高繁殖性能的畜禽新品种。

　　24.动物体细胞克隆和高效繁殖技术

　　创新应用动物体细胞克隆技术、活体采卵体外受精技术、同期发情超数排卵胚胎移植技术、单精注射技术等高效繁殖技术，加快优良个体的遗传资源利用，保护利用濒危种质资源和缩短育种进程。

　　25.重要动物疫病区域净化技术的集成创新

　　围绕养殖到屠宰全链条，系统集成风险识别和生物安全防控技术，建立动物疫病区域净化模式，保障畜牧业持续健康发展。

　　26.新发与重现动物致病与免疫机制

　　研究新发与重现动物疫病病原感染致病、病原拮抗或逃逸宿主天然免疫、病原的抗原结构及其诱导保护性免疫应答的分子机制，为疫病防控技术与产品的创新奠定理论基础。

　　27.水产优异种质资源全景图谱与新种质创制

　　创新计算生物学和前沿育种技术，开展水产优异种质资源精准鉴定，绘制种质表型和基因型全景图谱，创制突破性新种质，加快填补水产种业空白。

　　28.渔业碳汇形成机制与扩增途径

　　阐明渔业碳汇形成过程与机理，建立计量标准，创新扩增途径，推动渔业碳汇产品市场化交易实践。

　　29.水产优异种质资源多样性与演化机制

　　解析优异水产品种形成规律，挖掘一批优异新基因资源，创制更多的优异新种质，力争在遗传多样性规律解析、多组学数据整合、重大品种形成规律分析等方面取得新突破。

　　30.动植物表型性状信息高通量精准获取与智能解译

　　创制面向生命和生长环境信息的高精度传感器，建设人机协同的多尺度、多生境、多区域动植物数据信息采集体系，实现表型性状的高通量精准获取与智能解译，促进智慧农业发展。

　　31.土壤-机械-作物互作机制与智能农业装备

　　数字化表征农田作业系统土壤-机器-作物互作的力学行为和演变规律，创新多元异构互作信息的机载协同感知、实时在线监测和自适应调控技术，创立机器作业新原理、新方法和新机构，创制高性能智能农业装备，促进现代农业高质高效绿色发展。

　　32.农情信息感知、智能监测与智慧决策

　　创建高效的“天-空-地”一体化的农情信息感知系统，创新AI+大数据结合知识驱动的智能监测、智慧决策技术，推动农业生产迈入可感知、可定量、可计算、可调控和可预测的智慧生产阶段。

　　33.倍性操作与快速驯化技术

　　系统鉴定重要野生种、农家种、育成品种遗传与表型特征，挖掘农业生物种质资源在驯化和改良以及区域适应过程中的全景组学基础与多样性产生机制，建立杂交育种和单倍体育种以及多倍体育种的技术体系，大幅度缩短育种年限。

　　34.关键蛋白定向进化技术

　　建立作物基因定向进化的新方法，充分挖掘重要基因新等位型，突破现有种质资源限制，与理性设计相结合，实现根据生产需求人工“定制”优异性状，实现关键蛋白在分子水平的模拟自然进化，提供关键功能位点的人工进化新方法。

　　35.多基因叠加操作技术

　　开发针对微效多基因决定性状的多基因操作技术体系，挖掘与利用更多目标性状，克服目前单基因决定的性状发掘与利用的局限，提升其在种业创新应用中的价值。

　　36.农业干细胞育种技术

　　建立大家畜的多能性干细胞系，通过体外配子诱导分化，体外胚胎制备与基因组筛选相结合，突破体内发育的固有时间周期，极大缩短育种的世代间隔，加速育种进程，努力克服现有育种体系存在的固有世代间隔，特别是缩短大家畜世代间隔时间。

ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

　　去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。

　　但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

　　据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。

　　天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

　　此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。

　　北京商报记者 杨月涵

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）