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【这些年，我们创造的奇迹②】我国海水稻种植面积突破百万亩******

　　【这些年，我们创造的奇迹②】

我国海水稻种植面积突破百万亩

袁隆平院士夙愿正一步步成为现实

　　光明日报青岛1月11日电（记者崔兴毅、刘艳杰）曾经寸草不生的海滨滩涂，或是直泛盐花的盐碱地上，竟然能长出香喷喷的稻米。这是我国农业科技工作者创造的奇迹！最新统计显示，截至2022年年底，我国耐盐碱水稻（俗称“海水稻”）种植面积已突破100万亩！

　　我国有近15亿亩盐碱地，一向被视为“农业荒漠”，而在中国农业科技人员眼中，种植海水稻，是唤醒这一“沉睡”资源的重要方式。2012年，袁隆平院士牵头，在山东青岛组建海水稻研发团队，开始技术攻关。

　　“与普通水稻不同，海水稻必须具有一定的耐盐碱能力，可以在海滨滩涂、内陆盐碱地种植。最初的种质资源，是袁老从国内外一点点收集来的。在此基础上，我们通过基因测序技术，筛选出天然抗盐、抗碱、抗病基因的品种。目前，我们已经拥有种质资源近2000份。”青岛海水稻研究发展中心技术研发部部长万吉丽介绍，“不仅如此，种质的耐盐能力也不断提高,从最初的3‰，提高到现在的8‰。”

　　光筛选种质不够,还得改良土壤。为此，科研人员探索出一套以综合排灌系统、物联网传感器系统、大数据农业信息服务系统为基础的盐碱地改良技术。“通过地下传感器感知温度、碱度、生长态势等信息，并即时传送至大数据中心，通过AI和专家诊断系统，智能调控土壤盐碱度及水肥释放，让土壤和作物都‘活’起来。”万吉丽说。

　　2018年，精心培育的海水稻经历了最严峻的考验——在紧邻塔克拉玛干沙漠的新疆喀什岳普湖县恶劣的环境中试种。“当年亩产就达到300公斤，2019年以后，每年亩产都超过540公斤！”令全程参与该项目的山东省泰安市援疆指挥部技术人员王琦更加兴奋的是，“土壤盐碱度从之前的17‰降到2‰，还实现了一年之内稻麦两作！”

　　小小海水稻，打开中国粮食增产新版图。10年来，我国海水稻已从科研试验阶段进入规模化推广，实现了对全国四大类典型盐碱地的全覆盖。

　　2020年，袁隆平院士进一步在全国开展海水稻推广种植，启动“十百千”工程——当年完成10万亩海水稻种植、100万亩盐碱地综合利用、1000万亩可利用的盐碱地储备。该工程计划用8到10年时间，改造一亿亩盐碱地,实现盐碱地变粮仓。

　　“目前，这一工程正在稳步推进。‘改造一亿亩盐碱地，多养活8000万人’是袁老的夙愿。我们离实现这个目标越来越近！”万吉丽信心满怀。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 01版）

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。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）