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中央农村工作会议系列解读③牢固树立大食物观  夯实农业强国建设基础******

　　作者：孙致陆 中国农业科学院农业经济与发展研究所

　　近日，习近平总书记在2022年中央农村工作会议上强调，“保障粮食和重要农产品稳定安全供给始终是建设农业强国的头等大事”，“要树立大食物观，构建多元化食物供给体系，多途径开发食物来源”。这是恰逢其时、意义深远、安澜大局的谋划。大食物观，反映了我国粮食和重要农产品供给能力提升的现实，为加快建设有中国特色的农业强国开辟了新的战略路径。

　　从“粮食”到“食物”再到“大食物观”的转变，既立足于新时期国家粮食安全战略，也是与时俱进的理念创新。一方面，树立大食物观，是保障粮食安全的题中应有之义。要向森林要食物，向草原要食物，向江河湖海要食物，向设施农业要食物，向植物动物微生物要热量、要蛋白，构建可持续、多元化的食物供给体系，把中国人的饭碗牢牢端在自己手中。另一方面，树立大食物观，要从更好满足人民群众美好生活需要出发，掌握人民群众食物消费结构变化趋势，在确保粮食供给的同时，保障肉类、蔬菜、水果、水产品等各类食物稳定安全供给，让食物品类更加丰富、结构更加优化、品质更有保障，牢牢守住人民群众“舌尖上的幸福”。

　　我国有14多亿人口，每天要消耗70万吨粮食、10万吨食用油、192万吨蔬菜和23万吨肉，粮食和重要农产品稳定安全供给是“国之大者”。2022年我国粮食总产量为13730.6亿斤，已连续8年保持在1.3万亿斤以上，续写了用世界9%的耕地和6%的淡水养活世界近20%人口的奇迹。但也应该看到，在内部，今后我国粮食和重要农产品继续稳产增产面临的资源、环境、科技等方面的约束会越来越大，并且近年来，较高的生产成本、较高的食物损失与浪费率、不合理的居民饮食结构等因素导致我国粮食和部分重要农产品进口量呈持续增长态势；在外部，当今世界正处于百年变局与世纪疫情交汇之际，国际经贸摩擦频发、全球产业链供应链价值链加速重构、地缘政治冲突与阵营对抗加剧和新冠疫情持续，导致全球农产品市场面临的不稳定性和不确定性明显增强，极大地增加了我国粮食安全面临的外部风险和压力，对我国食物供需平衡也带来了前所未有的冲击和挑战。

　　面对复杂多变的国内外严峻形势，如何稳定安全地满足人民群众日益多元化、健康化、个性化的食物消费需求？这需要在生产端、消费端、流通端和贸易端同时发力，推动大食物观落地、落实、落细、落好，夯实农业强国建设基础。

　　在生产端，要在保护好生态环境的前提下，抓住耕地和种子两个要害，从耕地资源向整个国土资源拓展，宜粮则粮、宜经则经、宜牧则牧、宜渔则渔、宜林则林、宜果则果、宜菜则菜，依靠科技和改革的双轮驱动，形成同市场需求相适应、同资源环境承载力相匹配的现代农业生产结构和区域布局，持续增强“多元、营养、健康”食物的国内供给能力。

　　在消费端，要加强膳食营养与健康知识的宣传和教育，强化全社会“大食物观”共识，培养居民尽快形成科学健康、杜绝浪费的良好饮食习惯，优化膳食结构，平衡膳食营养摄入，推动居民饮食结构尽快由“吃得饱”“吃得好”向“吃得营养”“吃得健康”转型。

　　在流通端，要以“大粮食”“大产业”“大市场”“大流通”为理念，以建设农产品全国统一大市场和大流通体系为抓手，从顺应生产端和消费端的供需结构变化出发，全面发力打通食物供应链的各个环节，提高流通效率，降低流通成本，确保多元化食物产得了、运得出、供得上、供得优。

　　在贸易端，要依靠制度型开放推进更高水平的农业对外开放，消除和防范国内国际农产品市场双循环面临的障碍和风险，推动“一带一路”农业国际合作高质量发展，增强粮食和重要农产品全球供应链的韧性，加快构建充分利用国内国际两个市场、两种资源的食物稳定安全供给大格局。

　　“食为政首，粮安天下”。牢固树立大食物观，提高粮食和重要农产品稳定安全供给能力，是建设农业强国的安全底线和重要物质基础，必须立足现实国情，做好顶层设计，加强资源要素有效配置，以推动尽快实现建设有中国特色的农业强国的宏伟目标。

　　（本文为国家自然科学基金国际合作与交流项目（项目编号：71961147001）的阶段性成果）

人工智能应用于更多领域 计算机研究深入光电结合******

　　英国科学家在人工智能（AI）领域取得多项突破，包括用AI首次控制核聚变、用AI预测蛋白质结构等。“深度思维”与瑞士洛桑联邦理工学院合作，训练了一种深度强化学习算法来控制核聚变反应堆内过热的等离子体并宣告成功，有助加速无限清洁能源的到来。“深度思维”凭借“阿尔法折叠”算法，预测了迄今被编目的几乎所有2亿多个蛋白质的结构，破解了生物学领域最重大的难题之一，有助于应对抗生素耐药性，加速药物开发并彻底改变基础科学。该公司研发的“DeepNash”（深度纳什）学会了在“西洋陆军棋”游戏中，使用虚张声势等欺骗手段来击败人类对手。该公司AI创建的高效数学算法能解决矩阵乘法问题。该公司AI通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字代理足球运动员，其建模的“AI代理”可与其他人工代理沟通合作，在玩游戏时共同制定计划。

　　牛津大学研究显示，AI能模拟条件反射进行联想学习，比传统机器学习算法快千倍。利兹大学科学家借助AI扫描视网膜以探知心脏病风险。

　　在计算机相关领域，牛津大学研究人员开发了一种使用光偏振来实现最大化信息存储密度的设备，其计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。南安普顿大学工程师则与美国科学家携手，设计了一种与光子芯片集成的电子芯片并创造出一种设备，能以超高速传输信息同时产生最少的热量。

　　在机器人领域，利兹大学团队开发了一种“磁性触手机器人”，直径只有2毫米，可由患者体外的磁铁引导进入肺部狭窄的管道采样。帝国理工学院科学家展示了一组受动物启发的飞行机器人，可在飞行中建造3D打印结构，未来有望用于在偏远地区建造房屋或重要基础设施。格拉斯哥大学科学家将由砷化镓制成的微型半导体打印到柔性塑料表面，所得设备的性能可与目前市场上最好的传统光电探测器媲美，且能承受数百次弯曲，可用作未来机器人的智能电子皮肤。苏格兰科学家开发出了一种先进的压力传感器技术，有助于改进机器人系统，如用于机器人假肢和机械臂。（科技日报记者 刘霞）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）