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阴山优麦聚焦科技创新 延长燕麦产业链******

　　在位于内蒙古乌兰察布的内蒙古阴山优麦食品有限公司（以下简称“阴山优麦”）的车间里，一派繁忙景象：产品生产区，工人正在燕麦产品生产线上操作；产品检测区，公司技术人员正在检验燕麦产品质量；产品打包、装卸工区，工人正忙着装箱、贴单、装车……一系列工序井然有序地进行。

　　阴山优麦成立于2015年，是一家集燕麦育种、规模化种植、农产品深加工、产品销售、仓储物流、燕麦科技创新和燕麦文化与品牌推广于一体的燕麦全产业链公司。从一家小公司成长为农业产业化国家重点龙头企业，小燕麦做成了大产业。阴山优麦董事长卢文兵说：“公司的高成长性源于坚持创新发展，立足农产品深加工，持续完善产业链，走出一条农业科技现代化发展之路。”

　　“燕麦是乌兰察布的主要农作物之一。我一直想通过建立龙头企业，以‘公司+农场+农户’的方式，带动燕麦产业发展，为农民增收致富作出贡献。”卢文兵说，依据当地资源优势，公司大力发展农产品精深加工，提高燕麦资源利用率，提升农产品附加值，加快农业产业化发展。

　　“为提高生产效率，我们以调整生产加工工艺流程为抓手，对生产线实施了大规模技术改造。”阴山优麦常务副总经理肖平波说，通过对生产线进行自动化改造，生产效率和产品质量均得到显著提升。目前，阴山优麦已建成年产3万吨燕麦香米、2万吨燕麦片、2000万个燕麦杯、6000吨燕麦粉（莜面）加工生产线。

　　除生产线改造外，阴山优麦严格把控产品质量，精细化管理，以优质产品开拓市场。为了给消费者提供优质燕麦，在种植环节上严格按照有机体系标准规范种植；在加工过程中运用先进工艺和检测设备严把质量关，不断完善产品质量控制管理制度。“公司实现从原料、生产、加工到销售的全链路质量控制和管理，从而有效防范和控制质量风险。”卢文兵说。

　　创新是企业发展的动力源泉。近年来，阴山优麦通过加强产学研合作、加大研发投入等方式，不断探索新技术，研发新产品。卢文兵说：“为提高创新能力，我们与乌兰察布市农林科学研究所等科研院所开展合作。比如，在种植基地技术指导、优质燕麦品种繁育以及燕麦加工与推广等方面深入合作，拓展产品研发的深度和广度，着力开发燕麦高端产品，进一步延伸产业链，提升产品附加值。”

　　在公司的产品展示区域内，记者看到燕麦米、燕麦肽、燕麦谷物饮等一系列深加工产品。工作人员介绍，借助科技手段进行深加工之后，每亩燕麦能够实现约2000元的产值。尝到先进技术的甜头，阴山优麦更加坚定了走创新发展之路的决心，坚持做研究、搞创新。公司结合市场需求相继推出了燕麦纤维粉等高附加值产品以及混合谷物燕麦产品。

　　凭借创新实践，阴山优麦还积极参与即食燕麦片地方标准的制定。截至目前，公司已获得发明专利9项、实用新型专利8项。

　　“坚定不移走农产品精深加工之路，是公司的发展方向。”卢文兵说，科技创新为企业注入强大发展动能，阴山优麦的市场份额不断扩大，竞争力得以增强。公司已建成覆盖20多个省份的市场销售网络，开拓了一批集团业务渠道及多个电商渠道。2020年实现销售额1.06亿元，2021年实现销售额1.2亿元，2022年销售额达2亿元。

　　当下，随着居民生活水平的提高以及对健康饮食需求的增加，燕麦食品未来消费人群和人均消费量将持续增长，中国燕麦市场前景广阔。卢文兵介绍，下一步，公司将立足当地特色农业优势，继续加大育种投入，与科研部门配合，培育高产、优质的燕麦新品种。同时，不断推进燕麦精深加工，加大产品创新力度，研发出更多优质健康、时尚便捷的燕麦食品，并将继续强化扶农助农机制，发挥龙头企业的带动作用，为农民增收、农业增效作出贡献。（余 健）

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）