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浙江今年粮食作物总产量124.2亿斤 多措并举守住粮食安全******

　　浙江某地农田。　浙江省农业农村厅供图

　　中新网杭州12月28日电 (钱晨菲)“今年晚稻生长季 ，整整四十多天没下雨真令人着急。好在政府给我们安排了技术指导、保险理赔、水利灌溉等多个专家服务组下乡指导。今年我承包的6000亩粮田，可生产稻谷330万公斤左右 。”浙江省嘉兴市秀洲区新塍镇万民村种粮大户黄金林说 。据了解 ，截至目前 ，秀洲区已有13万亩晚稻颗粒归仓 。

　　如何牢牢稳住粮食安全这块“压舱石”？浙江交出了答卷 。日前，国家统计局浙江调查总队发布统计数据显示 ：2022年 ，浙江粮食总播种面积1530.7万亩 ，比去年增长超20万亩；亩均产量405.7公斤，较去年略有下降 ；粮食作物总产量124.2亿斤，与去年持平。

　　“持平”，看似平淡 ，实则来之不易。

　　回望2022年，疫情多点散发 ，夏秋季出现持续高温干旱天气……“面对多重困难和挑战，浙江粮食生产交出了较好的答卷。”浙江省农业农村厅种植业处有关负责人表示 ，该省通过“用增量补损失” ，持续深入推进“非粮化”整治，挖掘粮食扩种空间，大力推广高产优质品种和绿色增产增效种植技术 ，扩面积 、增产量、提品质、保效益、育动能，守住粮食安全。

　　124.2亿斤 ，这是“抢”回来的收成，更是一份沉甸甸的答卷 。

　　今年以来，浙江全省各地全面落实粮食安全党政同责，多措并举提高粮食综合产能，一季接着一季、一个田块接着一个田块抓动员、抓部署、抓落实 。今年7至8月 ，持续炎热天气“暴击”浙江 ，直接影响单季晚稻幼穗分化和连作晚稻秧苗生长。面对高温干旱，该省各级农业农村部门联合应急 、气象等部门 ，及时开展旱情调查和人工降雨作业，同时印发多个抗高温干旱技术指导意见 ，组织农技专家上门“问诊”，查苗情、查墒情，精准“把脉” 、广辟水源、缓解旱情。该省累计派出服务组5242人次，服务主体5682家次。

　　耕地是粮食生产的“命根子”。今年以来 ，浙江坚决稳妥有力推进粮食生产功能区整治优化 。截至12月16日 ，该省完成粮食生产功能区整治优化223.5万亩 ，已基本完成整治优化任务。同时加强粮食生产功能区整治优化后地块的适粮化改造，推进沟、路、渠等基础设施改造提升。如今 ，一批批路相通、渠相连、旱能灌、涝能排 的优质高产农田在“浙”里建成。

　　答卷背后， 是“真金白银”的投入。今年 ，浙江省财政对50亩以上粮油规模种植主体每亩补助120元；对订单收购小麦、早稻、晚稻每百斤分别奖励30元 、30元和20元 ，其中早稻订单收购实现全覆盖。各地更 是在浙江省级政策“礼包”基础上，纷纷“加码”。如杭州市本级安排种粮直补资金3600万元 ，比上年增加966万元 ，种粮大户平均直补达每亩381元；绍兴市越城区给予早稻机械插秧每亩补贴60元，配方肥补助从每吨300元提高到500元……

　　浙江某地农田 。　浙江省农业农村厅供图

　　“在持续抓好既有政策落实 的基础上，我省又突破创新三项政策 。”浙江省农业农村厅有关处室负责人介绍 ，该省启动实施了省级规模种粮动态补贴，根据种粮成本监测 ，确定今年省级规模种粮动态补贴为每亩22元；稻谷最低收购价在国家基础上每百斤增加4元，是稻谷最低收购价最高的省份之一；实行全省域水稻完全成本保险 ，保障程度从最高每亩1000元提高到1400元。

　　答卷背后，更是强有力 的“智慧”支撑 。记者从浙江省农技推广中心了解到 ，今年以来，该省层层组织开展粮食绿色高产创建，建设部级粮食绿色高质高效行动示范县9个，省级粮食绿色高产高效示范片(攻关方)383个，推广稻田综合种养技术模式60多万亩 ，亩均增收2000元以上 。同时 ，大力推广水稻叠盘出苗育秧等高产高效技术 ，提高新品种、新技术、新模式集成应用效果。

　　良种良法配套 ，农机农艺融合。目前，浙江农机装备总量持续增加 ，农机作业水平快速提高 ，越来越多“科技味”在田垄间体现。浙江省畜牧农机发展中心相关负责人介绍 ，浙江今年累计投入联合收割机和插秧机3.1万台套，累计已机收水稻近990.5万亩，收获机械化率达96%；建立农机应急作业服务队167支，为疫情管控地区作业服务2.6万亩 。(完)

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）