第四次工业革命背查包養app景下我国先进制造业发展路径及政策保障研究_中国网

中国网/中国发展门户网讯  制造业是立国之本、兴国之器、强国之基。先进制造业是制造业价值链高端环节,彰显国家综合国力和核心竞争力。第四次工业革命背景下,新一代信息通信技术、网络空间虚拟系统等新兴技术群体性突破,为先进制造业发展开辟了新赛道和新优势。世界各国普遍将第四次工业革命视为提升本国先进制造业国际竞争优势的机会窗口。美国为保持其先进制造业全球领先地位,出台了《国家先进制造业战略》;英国为了重振先进制造业,实施了《英国工业2050战略》;德国为保持先进制造业的国际竞争力,制定了《工业战略2030》。我国政府高度重视先进制造业的发展,出台了《“十四五”智能制造发展规划》等一系列重大战略与政策,有效地推动了我国先进制造业转型升级。

现有研究已从先进制造业的发展格局、影响因素、发展路径与策略、发展趋势、政策支撑体系、国际合作、国际经验等方面进行了多维度研究,为先进制造业的发展提供了有益的参考。但现有研究普遍将先进制造业视为一个整体进行分析,在一定程度上忽略了先进制造业是涵盖多门类的综合性产业体系;然而,不同类型的先进制造业具有差异化的特征,面临不同发展痛点与瓶颈,需要特色的创新发展路径。

因此,本文在把握第四次工业革命的背景、特征及其对先进制造业影响的基础上,将先进制造业分为数字赋能型新基建产业、智能制造型高端装备产业、品牌主导型新消费产业和科学主导型产业,分类探讨了其在我国发展的现状与问题,针对性设计差异化的创新发展路径,并进一步提出政策保障措施,对我国制造强国建设具有一定参考价值。

第四次工业革命的背景及影响

目前,人类已经完整经历了以“机械化”“电气化”“自动化”为特征的3次工业革命。21世纪初,随着人工智能、5G通信网络等新一代信息技术的高速发展,以“智能化”为特征的第四次工业革命孕育兴起,推动社会经济体系的全方面变革(表1)。第四次工业革命带来的新理念、新技术、新模式和新业态对先进制造业的发展产生了深远的影响,总体上可归纳为网络化、智能化、个性化、服务化和绿色化5个方面。

网络化,指利用新一代信息通信技术、传感器技术等将人与物、物与物之间联结起来。通过平台的方式将不同地区分散分布的人力资源、智力资源、物理设备及其他的核心能力进行集聚,这一定程度上打破了传统制造业价值链和供应链垂直整合的产业组织模式,开始向模块化、网络化组织形态转型,并带动众包研发设计、网络协同研发、协同制造等新业态的兴起。例如,以工业互联网为基础构建的云制造产业集群生态,可提供全产业链、产品全生命周期智能协同服务。

智能化,指制造业的设计、生产、管理、服务等各个环节具有智能感知、智能管控及智能决断等能力。通过数字制造技术、5G通信技术、人工智能技术及机器人技术等融合应用于制造业的全产业链,最终实现智能化产品设计、智能化产品制造、智能化供应链管理。例如,我国水泥生产行业智能化转型领先企业已通过集成运用工业物联网、现代传感技术与数据分析技术等先进智能技术,建立了涵盖水泥生产全生命周期的智能制造系统,实现了集全要素协同配合、故障诊断与预警、工厂自动化运营及可视化管理等于一体的智能化过程。

个性化,指高度可重构的柔性制造系统,能够满足大批量个性化的制造需求。通过工业互联网等技术,构建柔性制造单元、数字化车间和数字化工厂等新模式,提升制造业生产系统的柔性化程度,实现制造企业的大批量个性化定制。例如,我国服装行业个性化智能定制企业已经探索出了一条服装大规模个性化定制的发展路径,消费者可以在手机应用程序(APP)上提出个性化需求,直接联接智能工厂进行生产。

服务化,指通过利用数字化等技术,推动制造业与服务业深度融合。通过对制造业价值链各环节的信息化改造,实现“产品+服务”的商业模式,推动制造业沿着价值链环节攀升。例如,我国风电设备制造领先企业正在进行服务化转型,已探索构建了智能化大型风电场运维服务系统,为客户提供风电机组设备的远程智能监控、运行维护、诊包養断及预警等服务。

绿色化,其内涵包括能源结构变革和资源循环利用2个方面。①第四次工业革命推动风电、光伏等清洁能源技术的创新突破,为制造业绿色化转型提供能源基础。数字技术催生互联网平台,加强了生产企业、消费者、物流企业之间的联系,为资源循环、价值流转提供渠道,增强产品全生命周期管理能力,助推了制造业的绿色转型。例如,我国电子产品“互联网+回收”企业通过与制造品牌商、电商、再制造商及第三方物流机构的深入合作,围绕电子消费产品生产、消费、回收与再制造等全产业链环节构建绿色商业生态系统,实现电子产品的绿色循环利用。

第四次工业革命背景下我国先进制造业发展的现状与问题

根据技术与市场特征,先进制造业可分为数字赋能型新基建产业、智能制造型高端装备产业、品牌主导型新消费产业和科学主导型产业四大类,具有各自的发展现状及问题(表2)。

数字赋能型新基建产业,指对制造业具有带动性的先导型基础产业。代表性产业有5G通信、工业软件等。数字赋能型新基建产业为产业跨界融合提供了平台和接口,具有产业带动性强的典型特征。目前,我国数字赋能型新基建产业在规模和质量上已经具有先发优势,据Gartner统计,以市场占有率计算,全球市场份额前10位的云计算供应商,我国供应商占3家。然而,我国数字赋能型新基建产业面临关键核心技术供给“参差不齐”的问题。例如,我国工业软件产业整体发展呈现“管理软件强、工程软件弱,低端软件多、高端软件少”的不均衡格局。其中,研发设计类工业软件的短板突出,计算机辅助设计(CAD)、计算机辅助工程(CAE)领域的工业软件国产化率只有5%,电子设计自动化(EDA)领域的工业软件国产化率不到5%。究其原因:数字赋能型新基建的关键核心技术研发过程复杂度高、技术门槛高、研发周期长,我国相关研发人才在数量和质量上短缺,导致技术创新能力不足。以计算机辅助工程(CAE)为例,美国工业软件的龙头公司年均研发投入为3.5亿美元,研发强度达19.7%,约是我国同类型工业软件研发投入的10倍。国内尚未形成良好的应用生态。数字赋能型新基建产业关键核心技术多具有高知识缄默性与积累性,需在应用中不断试错和积累来寻求发展和突破;但是,我国的应用商由于受品牌效应影响和使用惯性,对国产产品的应用意愿不足。

智能制造型高端装备产包養业,指具有感知、分析、推断、决策和管控功能的装备产业。该类产业具有技术复杂性高的特点;代表性产业有高铁、大飞机、工程机械等。以大飞机为例,其由数以百万计的独立部件构成,需要遍布全球的上百家供应商的联合供给。虽然,我国智能制造型高端装备产业全产业链规模优势突出、区域化产业集群效应初步显现,但是却存在“大而不强”问题。例如,我国已是数控机床的最大的消费和生产国,但全球营收规模排名前10位的重点数控机床制造商仍然是日本、德国、美国企业,高端产品仍然要依赖进口。究其原因:多主体协同较差。智能制造型高端装备制造业是复杂系统,具有极高的生态依赖性,但各主体的利益诉求不同,容易产生要素缺、交互缺失及边界错位等系统失灵问题,不利于全产业链协同发展。国产化替代意愿不足。由于产业链上下游信息不对称、国产劣势刻板印象显著、转换成本高、风险大等原因,引发了“不愿用”“不敢用”“不好用”等突出问题,阻碍了国产高端装备的快速发展。国外领先主机厂商的围堵与打压。国外领先主机厂商基于自身的利益诉求,通过降价、游说关键零部件企业断供等策略对国内主机厂商产品进行打压。

品牌主导型新消费产业,指满足人们美好生活需要的消费品产业。该类产业具有个性化程度高的特征;代表性产业有智能终端、个性化定制服装等。以服装制鞋产业为例,其产品具有多尺寸、多颜色、多款式及多功能要求的特点。我国品牌主导型新消费产业区域特色产业集聚发展态势明显,已形成上海时尚消费品、深圳新能源汽车、青岛智能家电、呼和浩特乳制品等具有地区特色的产业集群;我国在智能终端、新能源汽车、快消费品等细分行业领域优势突出。然而,我国品牌主导型新消费产业发展面临国产“品牌弱势”。例如,我国的化妆品市场规模前20位的企业中,外资企业占比达80%。又如,2022年,我国珠宝行业贸易逆差高达736亿美元。究其原因:我国的技术创新能力较为薄弱。例如,美妆行业,近10年间我国只有4个化妆品新原料获批上市。我国在时尚设计、潮流趋势等方面处于追随地位。我国企业主要赚取加工制造费用,通过创意设计、文化输出等方式增强品牌溢价的能力较弱。设计、管理等专业人才严重不足。例如,我国珠宝首饰行业从业人员中受过正规培训的仅占1%。品牌劣势的刻板印象仍未得到彻底改善。尽管我国新能源汽车、智能手机的技术能力已经位居全球第一梯队,但受制于中国制造等同于低品质产品的刻板印象,部分国家仍旧没有给予与我国技术能力地位相对等的市场声誉。

科学主导型产业,指主要依靠重大科学理论的突破所带来的原理、技术路线和技术平台重大变化的产业。该类产业最能代表一个国家或者地区的基础研究能力,具有技术研发和商业化不确定性高的特征;代表性产业有生物制药、类脑智能、前沿新材料产业等。以新材料产业为例,新材料技术平均研发时间是软件技术的7倍,新材料商业化开销是软件技术商业化的50倍。我国科学主导型产业研发投入不断增加,整体科研实力快速提升,国产化替代成果显著,产业链逐渐向中高端攀升。例如,在石墨烯材料领域,我国石墨烯专利占全球专利申请总量的68%,稳居世界第一。然而,我国科学主导型产业仍面临“原创乏力”问题。例如,我国前沿新材料创新是全球第二梯队,处于追赶阶段;生物医药研发产品数量和全球首发上市新药数量对全球的贡献率分别为13.9%和6.0%,与美国的49.3%和67.6%相比具有较大差距。究其原因: 我国研发投入较低。以生物医药产业为例,美国等国家对生物医药产业研发投入额比重是我国的5—14倍。缺乏成果转化的渠道、高效的技术市场中介和高水平的技术经纪人队伍。现在我国技术经纪人队伍的培育尚处起步阶段,中介人员平均素质较低,尚不完全具备服务科技成果转化的能力。支持长周期创新的耐心资本较少。国际投融资平台PitchBook的数据显示,2016—2020年,美国生物医药产业获得支持基础研究成果转化及概念期项目孵化的种子轮和天使轮项目融资约为我国的10倍。

先进制造业发展路径设计

第四次工业革命背景下,我国先进制造业应立足现有产业基础和发展趋势,聚焦制造强国总目标,以推动高水平科技自立自强,实现高质量发展为主线,以突破“卡脖子”关键核心技术、实现产业链自主可控、提升品牌国际竞争力、增强原始创新能力为重点,实施数字赋能型新基建产业“创新融合”、智能制造型高端装备制造业“智造升级”、品牌主导型新消费产业“品质提升”和科学主导型产业“提前卡位”等特色创新发展路径。

数字赋能型新基建产业“创新融合”路径设计

针对我国数字赋能型新基建产业“参差不齐”问题,结合数字赋能型新基建产业带动性强的特征,设计以“创新融合”为特色的发展路径,以推包養網心得动关键核心技术创新突破和融合应用,引领新基建产业发展方向。

推动数字赋能型新基建产业关键核心技术创新突破。加强关键核心技术创新体系建设。强化企业创新主体作用,培育数字化科技领军企业;鼓励数字化科技领军企业、平台型企业面向智能传感器、工业芯片与智能模块等短板领域,结合数字经济未来应用需求和前沿性技术重点方向,加强原创性引领性科技攻关。围绕源头创新,强化国家战略科技力量。加快实施一批具有战略性、全局性、前瞻性的国家重大科技项目,加快谋划布局标志性重大科技基础设施,加快推动跨学科、大协同的基础研究及应用基础研究实现重大突破,提高数字赋能型新基建产业现代化水平。发挥超大规模市场优势。加强开源社区建设,推动工业软件、操作系统等加速国产化,形成市场驱动的自主芯片产业生态,为5G通信、云计算、工业互联网等底层技术标准和技术路线的竞争提供生态支撑。

深化数字赋能型新基建产业的融合应用。构建以融合应用为导向的创新研发机制。鼓励高校、科研院所以技术应用场景和企业实际需求为导向,与企业建立风险共担、协同开发、成果共享的产学研用一体的合作机制。 发挥融合基础设施建设数字赋能作用。深度应用5G通信、人工智能、软件等技术,支撑钢铁、采矿等领域的传统基础设施转型升级。加速多行业场景应用落地和推广。面向规模化、特色化的融合发展目标,开展多场景应用推广工程,深化数字赋能型新基建产业在食品生产、资源加工、机械制造等传统制造业领域的有机融合,推动有条件的行业开展规模化应用试点。加强标准体系的顶层设计。打造融合应用标准体系,重点推进工业互联网标识解析体系、边缘计算、数据规范体系,以及工业软件等基础共性标准的建设进程。 着力推进商业化应用进程。鼓励大型集团裂变式创业、学术型创业等创新创业新业态,推动数字赋能型新基建产业新兴技术商业化应用。

智能制造型高端装备产业“智造升级”路径设计

针对我国智能制造型高端装备制造产业“大而不强”的问题,结合智能制造型高端装备制造产业技术复杂性高的特征,设计“智造升级”特色发展路径,促进全产业链技术创新和产业转型升级,推动高端装备国产替代。

加强全产业链技术创新。探索关键核心技术攻关新型举国体制。实施产业基础再造工程和高端装备攻关工程,推动集成电路、关键元器件、工业母机等高端装备关键核心技术创新突破。鼓励高端装备产业链“链主”企业联合关键零部件等配套企业及科研院所组建创新联合体,针对产业链环节“卡脖子”技术展开联合攻关,坚决打赢关键核心技术攻坚战,提升全产业链自主可控水平。强化企业科技创新主体地位。健全“科技型中小微企业—科技型骨干企业—科技领军企业—世界一流企业”企业技术能力梯度培育体系及动力机制;通过鼓励整机企业与关键部件企业等协同研发、生态主导型企业率先示范应用、国有企业主动开放供应链等方式,提升高端装备国产化率;支持整机企业与产业链上下游企业建立长期战略合作关系,发挥全产业链优势和超大规模市场优势应对国外领先企业的打压与遏制。

促进智能制造高端装备产业转型升级。推动传统装备制造业数字化转型。以“数字化改造”和“要素升级”为抓手,持续加大企业技术升级力度,推动数字化车间、智能工厂建设,提升信息化和智能化应用的广度和深度。促进智能制造高端装备产业服务化转型。利用工业互联网、云计算等新一代信息技术,推进高端装备制造业与现代服务业深度融合发展;通过“智能+装备”和“产品+服务”的模式创新,培育总集成总承包、产品生命周期管理、服务衍生制造、供应链运营管理等新模式与新业态;探索智能制造装备、海工装备、航空航天装备等重点高端装备产业领域与现代生产性服务业融合发展新路径。推动高端装备制造业价值链升级。围绕高端装备制造共性服务需求,鼓励整机制造企业将生产性服务进行市场化运作,为产业链上下游企业提供创业孵化、研发设计、检验测试等专业性服务。推动高端装备绿色化转型。实施重点行业节能降碳工程,支持企业使用新能源替代传统能源;开展低碳、零碳、负碳等先进适用技术研发和推广应用,大力发展再制造与循环利用产业,以提升资源利用效率。

品牌主导型新消费产业“品质提升”路径设计

针对我国品牌主导型新消费产业“品牌弱势”的问题,结合品牌主导型产业个性化程度高的特征,设计“品质提升”特色发展路径,推动产业提质增效和提升产业国际竞争力,引领品牌主导型新消费产业发展趋势。

推动品牌主导型新消费产业提质增效。推动品牌主导型消费产业数字化转型。支持国有企业、数字化平台企业加大数字化公共基础设施建设,发挥数字化平台企业的纽带作用,带动新消费中小企业数字化转型;打造设计、研发、运维管控以及远程服务等数字化应用场景,提升产业的现代化管理水平、安全生产保障能力和资源配置效率。提高品牌主导型新消费产业技术创新能力。综合运用税收优惠、研发补贴等政策,促进服装、珠宝等传统产业的产品开发、创意设计、产品包装创新,增强智能手机、智能汽车等新兴产业研发投入力度。积极发展智能物流系统。发展第三方物流,促使制造业企业整合、分离、外包物流业务,降低制造业运行的流通成本,提高流通效率,增强品牌主导型新消费企业的市场反应能力。鼓励高校、科研院所校开创与品牌主导型新消费产业相关的专业学科。支持高校、科研院所联合头部企业,通过共建实训基地、共建专业课程、共建师资队伍等方式,培育既懂得品牌主导型新消费产业前沿趋势又具备行业实践经验的优秀企业家与复合型人才。

提升品牌主导型新消费产业国际竞争力。实施品牌主导型新型消费产业国际化战略。鼓励企业主动参与共建“一带一路”,通过自建营销网络、跨境电商平台,以及并购国外营销网络等方式,构建具有影响力、控制力的现代国际网络营销体系。推动生产加工企业向研发、设计等价值链高端环节延伸。支持企业运用大数据技术预测时尚与潮流趋势,将区域文化、价值符号纳入产品研发设计,打造“爆款”产品,提升价值增值能力。提升知名品牌国际影响力。鼓励行业协会、商会等机构组织跨国企业、头部企业在国际上宣传中国品牌,讲好中国产品故事,彻底改变中国品牌劣势的刻板印象。增强国际趋势引领能力。支持品牌主导型新消费产业龙头企业、行业协会、专业院校主导或参与国际标准的制定、主办行业国际大会、推广先进技术手段和现代质量管理理念与方法等,引领品牌主导型新消费产业发展趋势。

科学主导型产业“提前卡位”路径设计

针对我国科学主导型产业“原创乏力”的问题,结合科学主导型产业技术不确定性高、商业化不确定性高的特征,设计“提前卡位”的特色发展路径,坚持多条技术路线并行布局与提升原始创新能力,开辟新赛道新优势。

坚持多条技术路线并行布局。建立科学主导型产业技术动态跟踪和监测机制。及时洞察科学主导性产业中的颠覆性技术与前沿技术发展趋势和市场机会,采取“全面布局,重点突破”的策略,在关键核心技术、技术设备、制造工艺等方面进行提前积累,开辟发展新领域、新赛道,塑造发展新动能、新优势。 推动科技计划体制机制改革。借鉴美国国防高级研究计划局(DARPA)对颠覆性技术及前沿技术的管理体制,对多条技术路线采取“平行资助、动态退出”的资助策略。建立具有弹性的包容审慎监管制度。为颠覆性技术、前沿技术提供试错空间。加强不同技术路线新应用场景的设计与开发。根据不同技术路线的复杂程度、性能特点、适用范围等因素,选择特定的细分市场进行商业化应用,加快前沿技术的市场化应用进程。加强应用标准建设。通过构建创新联盟、技术授权等手包養網段,将我国具有优势地包養位的技术路线的相关标准,建设成国际标准,提升我国科学主导型产业全球影响力。

提升科学主导型产业原始创新能力。开展有组织的科研,集聚创新资源,提升科学主导型产业基础研究能力。按照全球科技创新中心、国家科技创新中心和区域科技创新中心三级体系统筹布局我国区域创新体系;结合各区域在生物医药、新材料、量子计算等科学主导型产业的现实基础及国家战略布局,优化各区域的国家科研机构、国家实验室、创新平台、大科学装置的战略布局;支持各区域针对重点领域的科学主导型产业领域的颠覆性技术、前沿技术基础科学知识、产业共性技术开展研究,提升科技基础能力。构建开放型技术创新体系。稳步扩大规则、规制、管理、标准等制度型开放,稳定开放预期,吸引科学主导型产业领域的大型跨国企业、研发机构及检测中心与本地建立长效合作机制;鼓励本国龙头企业与大型研发中心主动嵌入全球创新网络,合理配置国际、国内两种创新资源,提升原始创新能力。利用数字化技术赋能科学主导型产业。将材料基因组计划、数字孪生等数字化技术运用到科学主导型产业技术的研发、测试及应用等各个环节,以提高科学主导型产业技术的研发和应用效率。发挥政府产业基金引导作用。引导风险基金投向基础研究领域,对于产业资本让渡更多的投资收益。鼓励科研院所与企业共建概念验证中心、中小试基地等科技成果转化平台建设。打通科学研究到产业化应用通道,提升科学主导型产业科技成果转化能力。加强科研人才队伍建设。实施更加积极有效的人才政策,增强对国际战略科学家、一流科技领军人才、优秀企业家等重点人才的吸引力,深化人才发展体制机制改革,改革人才评价体系,提高基础研究人才队伍的实力和活力。

我国先进制造业发展的政策及保障措施相关建议

完善先进制造业创新体系。完善产学研多主体参与的创新网络。完善以企业为主体、市场为导向、产学研深度结合融合的协同创新体系,鼓励产业链上下游企业、高校、科研院所及金融机构组建创新联合体。加强先进制造业产业集群建设。加强促进机构建设,完善先进制造业产业集群公共服务体系,促进集群内要素和信息的交流共享,建立集群成员横向和纵向密切合作的协同创新网络。探索完善区域产业协作网络。鼓励地理位置相近、先进制造业产业互补的区域制定区域创新合作政策,建立区域成果共享机制与区域创新发展协调机制,推动生产要素与创新要素自由便捷流动。嵌入国际科技创新合作网络。积极融入全球创新网络,扩大先进制造业高水平合作开放程度;支持制造业龙头骨干企业通过项目合作、人才引进等形式吸引全球创新资源、先进生产要素以及高精尖产业项目。

建立兼容互通的产业标准体系。完善产业标准体系顶层建设。按照“实用化、行业化、国际化”的原则,加快建立涵盖纵向(终端、网络、平台)和横向(技术、测试、规划、建设、运维)各环节的标准体系,促进国家标准、行业标准、地方标准和团体标准的协调发展。构建兼顾通用场景和特定场景的产业技术标准。在深入总结典型应用场景的基础上,构建统筹兼顾通用场景和特定场景技术需求的技术标准体系,促进先进制造业领域的智能化转型和融合发展。推动我国主导的国际标准编制。立足典型的场景应用需求,加快我国在设计要求、设备采购技术规范、安全要求施工规范等重点急需技术标准的制定,支持和鼓励国内相关机构积极参与国际标准化组织(ISO)、国际电工委员会(IEC)、国际电信联盟(ITU)等国际权威标准化组织的标准制定,推动技术就绪度高的国家标准与国际标准同步发展。

提升先进制造业现代化水平。深入实施制造强国战略。推动新一代信息技术与制造业深度融合,加大对传统制造业技术改造支持力度,抢先布局新兴产业与未来产业,鼓励制造业企业发展新技术、新模式、新业态,推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。加强关键“卡脖子”技术的研发攻关。提高关键核心技术领域的国产化替代程度,在前沿技术“空白”领域适当超前布局,以抢先形成先发优势。推动稳链、补链、固链、强链。促进“链主”企业“织链造网”,构建我国企业主导的全球价值链;加强主配协同和产业链协作配套,推动专精特新“小巨人”融入行业龙头企业供应链、创新链,建立自主可控的产业链、供应链。优化制造业空间布局。明晰各区域的比较优势与劣势、区域间互补合作的重点,确定各区域推动先进制造业高质量发展的具体目标、重点任务、政策措施等,推动区域间优势互补、错位发展。

培育开放包容的先进制造业生态环境。持续培育各类先进制造业主体。完善先进制造业企业梯度培育体系,健全先进制造业企业做大做强的动力机制。加大对行业协会、事务所、公证机构、检验检测、创业孵化、技术转移转化等服务组织的政策支持力度,引导其为先进制造业企业提供优质的第三方服务。引导各类生产和创新要素向先进制造业集聚。加大先进制造业减税力度,持续降低先进制造业制度成本、资金成本、土地成本等各类成本,鼓励制造业企业培育新模式、新业态,提升制造业利润率。加速推进制度型开放,增强国内、国际两个市场、两种资源联动效应,提升资源供应保障能力。营造先进制造业高质量发展的社会氛围。塑造制造业文化,倡导工匠精神;鼓励高校开设先进制造业相关科课,支持科研院所联合龙头企业建立实习基地,为制造业培育科学家、企业家、工匠人才、技能型人才等。

推动先进制造业支持政策持续落实。推动供给型政策的持续落实。确保高新技术企业所得税减免、企业研发费用加计扣除等税收优惠政策应享尽享,进一步提高企业研发费用税前加计扣除比例和奖补水平,实施科技型中小企业研发费用后补助;支持企业设立研发机构、加大研发投入,提升企业及研发机构发明专利质量。完善先进制造业关键领域需求型政策。针对数字赋能型新基建产业、智能制造型高端装备产业、科学主导型产业中的前沿技术领域及“卡脖子”领域,通过完善国产设备的首台(套)、首批次应用保险和补贴政策,扩大政府采购力度,以及推动关键核心产品出口等举措,创建技术升级所需的利基市场。持续实施环境优化政策。加快高标准市场体系建设,完善产权保护、市场准入、公平竞争等制度。充分发挥市场在资源配置中的决定性作用,更好地发挥政府作用;对标国际营商环境评价体系,深入推进“放管服”改革;依托数字政府大平台、大数据、大服务优势有效降低制度性交易成本,激发市场主体活力和创造力。

(作者:王昶、周思源,中南大学商学院;耿红军,中南大学商学院深圳市科技创新战略研究和技术转移促进中心。《中国科学院院刊》供稿)

河南固始县:鹅块飘香 产业兴旺查包養經驗_中国网

进入春季,各地鹅产品销售迎来了淡季,但河南省固始县的固始鹅却热度不减。3月以来,产销势头持续向好的固始鹅块成了激活全县经济发展的一池春水。

固始白鹅是固始县地方优良畜禽品种,固始鹅块更是该县一张享誉全国的亮丽名片。近年来,固始县涌现出恒歌公司、众鑫公司等一批包養網良种繁育和屠宰加工企业。同时,瞅准了固始鹅产业发展潜力,部分企业和社会团体包養的社会资本也不断转移至固始鹅产业,发挥了延链补链的作用,促进了一二三产业融合。目前,全县两家种鹅企业存栏种鹅3.2万只,年提供鹅苗100余万只;社会面500只以上规模养殖场户625户,年出栏固始鹅200万只左右;县内鹅块火锅店270多家,县外的鹅块火锅店也是生意火爆。全县从业人员1万人,固始鹅产业年产值4.8亿元。

鹅块销售势头旺 产业振兴活力足

走进圣时和食品有限公司,工人正将一箱箱“精品二光鹅”搬进生产车间,通过清洗、煮制、切块、速冻等流程后,一件件包装好的成品鹅块等待着发往全国各地。

近年来,随着企业的不断发展壮大,圣时和公司生产的鹅块受到市场和消费者的欢迎。2023年,公司通过“线上+线下”的方式达成多笔订单,销售额达1500万元。

据了解,为了将品牌做优做强,该公司组建专业研发团队,精选优质白鹅,在坚持绿色品质、保留传统口味的同时,根据不同人群的需求,提高品质、丰富种类,打造一系列色、香、味俱全的鹅块产品。该公司产品曾荣获2023年“全国名特优新农产品”称号。

“我们的产品为什么产销两旺?答案就是创新。公司今年打算再调整生产结构,每天加工鲜鹅的生产量在1000只到2000只,年产值预计达到5000万元。”圣时和公司董事长霍振业说。

“开源包養”加工生产忙 助力做强“鹅经济”

人勤春来早,实干开新局。在开源食品有限责任公司的生产车间内,全自动化屠宰流水线高效运转,工人纷纷铆足干劲、开足马力,以新春新气象、新作为,力争实现一季度“开门红”。

“我们以鹅屠宰生产为主,2023年总屠宰量达到40多万只,营业额3000多万元,市场主要在江浙沪一带。今年,公司的订单量也很多,预计相比去年的销售量要再上一个台阶。”该公司生产部总经理刘怀合说。

据了解,开源公司作为该县鹅产业的龙头企业,不仅引进一条每小时加工2000只白鹅的全自动生产线,还对车间屠宰、净膛、清洗、包装进行明包養網确分区,在提高屠宰效率的同时,提高良品率,提升固始鹅这一特色优质农产品的美誉度和品牌影响力。

“下一步,公司将采取‘公司+农户’的养殖模式,保价回收活鹅,统一供苗、统一供饲料、统一回收、统一管理防疫,既保证鹅的品质,又保障养殖户的收益,为固始县固始鹅产业的高质量发展贡献一份力量。”开源公司总经理刘洋说。

“鹅香四溢”品质高 产业经济“向天歌”

近日,在固始品鑫实业有限公司的线下门店里,销售经理尹超正通过电商平台直播间推介公司的各类鹅产品,固始鹅块这一健康、营养、美味的优质农产品,正凭借着互联网的“春风”,“飞”向全国各地、“飞”进千家万户。

“我们是从2022年开始线上直播的,这几年线上销量非常不错,一定程度上拓宽了销售渠道。今年春节期间,每天的线上订单均超1000单,大部分客户都是一些在外的游子。”尹超说。

为了让新鲜的固始鹅块远销全国各地,近年来,品鑫公司采用固始传统鹅块火锅生产工艺,通过鹅肉鹅汤混合包装的方式,在保持产品新鲜度的同时,进一步提高公司的市场价值和核心竞争力。

目前,随着品鑫公司产业链条的向“新”延伸,固始鹅块将“闯”出更加广阔的发展新路,成为固始鹅经济发展的强支柱、新引擎。

“我们将按照‘区域品牌(鹅品种)+政府(政策)+龙头企业(品牌、品种、技术)+养殖场户(合作社、家庭农场)’的组织形式带动规模化养鹅发展,形成稳固的现代产业联合体。同时,通过制定出台政策,培育壮大繁育供种、屠宰加工和市场营销企业,使鹅产业发展尽快形成完善的产业体系和产业链条包養,在全县范围内形成产业化,进而辐射带动周边县区。”固始县副县长夏明刚说。

河查包養行情北深州:打造“净菜工厂” 丰富京津“菜篮子”_中国网

3月19日,在深州市一家包養净菜加工企业,工作人员将净菜装进冷链车。

近年来包養網排名,河北省深州市紧抓京津冀协同发展机遇,推动“河北净菜”走进京津的食堂、超市、社区,形成了以净菜加工为核心的现代化包養全产业链,既丰富了京津市民“菜篮子”,又推动了当地果蔬产业高质量发展。

新华社记者 王晓 摄

包養網  包養網 

新华全媒+丨我国视障人士首次查包養使用无障碍格式文件完成结婚登记_中国网

3月12日,新人张女士手捧无障碍版结婚誓言准备进行结婚宣誓。

当日,北京市西城区婚姻登记服务中心宣誓厅里,新人张女士和王先生手捧结婚誓言,共同许下携手一生、白首不离的诺言。

宣誓台前,王先生一身西装,难掩激动;张女士穿着红色旗袍,连酒窝里都盛满幸福。与其他新人稍显不同,他们面前那份记录着结婚誓言的文件上,一个个小小凸点排列有序。在宣读誓言时,张女士的双手始终熟练地摩挲着这些凸点。

包養網心得张女士和王先生都患有先天性视力障碍。王先生能勉强看清大字,张女包養行情士只能感受到微弱光感。

为了让这场特殊的婚姻登记有爱无“碍”,在了解了新人视力情况后,北京市西城区民政局婚姻登记服务中心的工作人员与中国盲文出版社合作,专门制作了盲文版、大字版无障碍格式的结婚登记告知单和结婚誓言,这也是我国首次为视障人士提供结婚登记无障碍格式文件。

2023年9月,我国首部无障碍环境建设专门性法律——无障包養碍环境建设法施行,对无障碍社会服务进行专章规定。此次为视障人士提供结婚登记无障碍格式文件正是一次有益探索。

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福建“科创20条”按下产业高查包養經驗质量发展快进键_中国网

◎本报记者 谢开飞 通 讯 员 高 凌 许晓凤 李玉莲

研发国内首套“氨—氢”燃料发电站、打造全国首辆“氨—氢”燃料电池客车……氢能和燃料电池技术是世界绿色能源发展的重大战略方向。刚刚闭幕的第二十五届高交会上,福建展团的“氨—氢”转换一体化项目备受瞩目。该项目由福州大学氨能源催化创新团队负责实施,在国际上率先突破以氨为储氢介质的“氨—氢”储能与发电技术,让福建在千亿氢能新赛道上抢占先机。之前福建确定厦门大学、福州大学等11家单位为职务科技成果赋权改革试点单位,有效激发了科研人员成果转化热情,如今这项“政策红利”有望在全省推广。

11月16日,福建省政府新闻办举行专题发布会,解读福建省政府出台的《关于加快推进科技创新发展的通知》,该文件包括成果转化、平台建设、企业研发等5个方面20条举措(以下简称“福建‘包養網科创20条’”)。福建“科创20条”的出台,旨在根据国家和全省战略需求,加大创新支持力度,加快战略性新兴产业关键技术攻关,加快建设高水平国家创新型省份。

直击“痛点”,颠覆性创新包養开辟新赛道

作为福建职务科技成果赋权改革试点单位,福州大学积极把化肥催化剂国家工程研究中心打造为“成果转化特区”。依托该中心,福州大学、紫金矿业集团、北京海新能源公司共同创建福大紫金氢能科技股份有限公司,其中福州大学方面以专利作价出资占股20%。在此基础上,三方打造国内首个“氨—氢”能源重大产业创新平台,创制出使氨高效分解的新型低温催化剂,实现了对传统高压储氢方式的颠覆性创新,加快“氨—氢”能源新技术路线的成果转化,开辟了绿色氢能产业新赛道。

加速科技成果转化,是推动科技创新与产业发展深度融合的核心关键。发布会上,福建省科技厅成果转化处负责人介绍,福建“科创20条”提出在全省高校院所全面推行职务科技成果赋权改革,优化科技成果转化国有资产管理模式,完善科技成果转化尽职免责机制等举措,突破了原先“不好转、不敢转”等“痛点”,着力免除科研机构和人员的“后顾之忧”。

同时,福建还将开展科技成果转化“搭桥”行动,建立“关键共性技术需求”和“重大科技成果”两张清单等。

得益于一系列“领风气之先”的创新性举措,目前福建在新能源、新材料等领域,涌现出一批颠覆性“硬核成果”:东方电气(福建)创新研究院研发的海试样机“东福一号”,系全球首套可直接电解海水制氢系统;时代星云打造全国首个光储充检智能超充站,已在全国加快布局。

不问“出身”,加速打造创新方阵

树立“以贡献论英雄”的创新评价导向,遵循职位能上能下、人才能进能出等原则;坚持工艺和研发创新并举,让工人和研发人员摆脱“身份焦虑”……从濒临倒闭的国营小厂发展成为全球重要光学镜头制造商,福光股份有限公司研发的全球首创大口径大视场透射式天文观测镜头,成为“神舟”“嫦娥”等国家重大航天探测器的“眼睛”;福光股份有限公司还联合中国科学院紫金山天文台和福建师范大学,加快中高轨道空间碎片探测技术攻关,相关产品将用于国家光电阵建设中。福光股份有限公司的华丽蜕变,包養正是福建抓创新不问“出身”的生动写照。

“支持规上企业建设联合实验室,并按其新增研发设备非财政资金投入的10%给予后补助,最高可达1000万元;支持创新联合体申报‘揭榜挂帅’攻关项目,最高给予1000万元经费支持。”福建省科技厅负责人表示,针对企业自主创新能力不强等问题,福建“科创2包養0条”提出强化企业技术创新决策、研发投入、成果转化的主体地位等“四个强化”,如建立企业专家稳定参与政府科技决策和咨询工作制度,支持企业与高校院所等联合开展订单式定向研发转化等举措。

科技创新成为企业发展的倍增器。2022年福建国家高新技术企业首次突破万家,达到12080家,连续3年保持30%以上的增长速度,成为全省培育新动能、推动高质量发展的生力军,涌现了宁德时代、新大陆、包養網價格星云电子、德尔科技等一批在全国叫得响的创新典型,推动全省产业转型升级驶入快车道。

GPT技术变革对基础科学研查包養網究的影响分析_中国网

中国网/中国发展门户网讯 数智驱动是当今世界科技呈现的新态势和新特征。以ChatGPT模型为代表的GPT技术的出现,对学术、教育及产业界均带来了变革。基础科研领域的发展是大国科技竞争力的重要保证,直接决定了社会各方面进步的步伐,重要性不言而喻。目前,在基础科学研究领域,基于GPT技术的研究已产生较多突破性成果,大语言模型技术在辅助科研人员进行研发工作或理解基础科学问题的同时,也在改变甚至颠覆基础科研生态。因此,对于我国而言,合理地促进GPT技术在科研中应用,不仅意味着科研效率的提升,更意味着科研“弯道超车”机遇的到来。

然而,也有另一部分学者在表达担忧和焦虑,认为GPT技术虽然可以在多个基础研究领域极大地提升科研效率,但它需要被合理使用,而不能被滥用;更有学者认为未来GPT技术甚至可以接管整个学术研究领域。那么,GPT技术在基础科学研究领域的应用现状如何?影响几何?在研究中使用的边界和隐患在哪里?针对这些问题,目前学界尚未给出一个系统性的分析框架和相关讨论。为此,本研究立足以上问题,构建系统分析框架,讨论GPT技术对于基础科学研究的潜在影响和可能的应对方法,助力科学研究生态的健康发展。

GPT技术变革及在科研中的应用

ChatGPT在自然语言处理方面表现出来的性能已然达到了一骑绝尘的地步,要想进一步理解ChatGPT具备如此优越性能的缘由,需要了解GPT家族模型的发展路径(图1)。

图1 GPT技术的发展历程

Figure 1 Development history of GPT technology

初代GPT模型采用无监督预训练与有监督微调相结合的研究范式,着重训练一个无监督预训练语言模型,然后根据具体的任务有监督地微调模型。GPT-2.0模型的研究范式同上,改进点为通过大幅提升训练数据量和模型规模在有监督任务中实现了更好的效果。GPT-3.0模型采用无监督预训练与提示工程相结合的研究范式,即训练过程中仅提供少量示例即可完成有监督任务。GPT-3.0模型共包含3个版本,分别对应着不同的参数量:1 750亿、130亿和76亿。GPT-3.5为GPT-3.0的升级版,是一系列以GPT-3.0为基础的改进模型(包括code-davinci-002模型等),通过评价模型的问答表现和奖惩措施进行优化更新而来。ChatGPT则是在GPT-3.5基础上引入了基于人类反馈的强化学习(RLHF)和近端策略优化算法(PPO)进行微调,利用偏好作为奖励信号来微调模型,由此生成的回复符合人类的偏好。最后,GPT-4.0是在GPT-3.5版本的基础上将文字到多模态的连通变成了现实。总而言之,GPT系列模型的成功标志着人工智能(AI)从以专用小模型训练为主的“手工作坊时代”迈入到以通用大模型预训练为主的“工业化时代”,成为AI发展的分水岭。

GPT技术革命对基础科学研究的影响

大语言模型的卓越性能为基础科学研究带来了广泛的应用前景,能够在众多科学研究场景中应用或研发了一系列领域大语言模型。文章将从应用牵引、原理驱动、创新主体迁移3个视角分析GPT技术变革对基础科研的影响(图2)。

应用牵引及其影响

包含GPT模型在内的大语言模型带来了一系列的技术革命,同时也在牵引着基础科学领域中科学难题的突破,成为加速科研进程,提高科研效率的助推器。

应用牵引的3个模式

按照由低到高的能力层次,可将GPT技术在基础科学研究中的应用分为3个模式(图3)。

(1)工程化应用。该模式主要是增加GPT模型的对外接口,将其作为通用的科研数字助手,协助科学研究的日常工作流程,提升学术效率。以中国科学院研发的成果为例,GPT衍生模型的工程化应用案例如表1所示。

(2)学科科研创新的助力。该模式主要基于领域数据库微调出GPT衍生模型(如基于蛋白质结构数据库打造的Protein GPT),提高模型在特定科学研究任务上的性能和适配性。目前,ChatGPT的表现类似于通才,在细分的专业性上和行业中比较顶级的专家还有很大的差距。将ChatGPT作为通用AI的技术基座,通过在本地数据库中进行微调,便可以提升模型在不同领域中的专业性,使其更适用于解决领域场景问题,成为科学假设空间的探索者,目前已有一些探索性研究工作(表2)。此外,AI包養網比較推动基础科学研究的前提还在于AI技术理解不同学科基础知识,提升多元知识的表示和融合。这种情况下,首要的困难是专业领域科学家与AI专家的相互理解程度低,彼此互相促进的障碍仍然较高。

图2 GPT技术变革对基础科学研究影响的全景图

Figure 2 Panorama of impact of GPT technological change on fundamental scientific research

图3 GPT助力科学研究应用现状概念图

Figure 3 Conceptual map of application status of GPT assists scientific research

科研范式变革的促进。目前,“人机共生”的科研场景中,根据机器的智能程度由低到高将机器分为辅助做实验的“实验员”,辅助高维空间计算的“AI科研助理”,自主进行科研全流程操作、突破人类科学家认知瓶颈的“AI科学家”,这3种形式各有侧重,并行发展。GPT技术主要在后2种角色中发挥作用,即“科研范式变革促进”模式主要是希望突破“GPT类模型构建虚拟世界”的限制,通过加持实验类的物理科研设备,以“AI科学家”的身份自主提出科研假说、自主设计实验方案、自主验证假说合理性(图4)。

图4 人机科研场景中的3种科研范式概念图

Figure 4 Conceptual diagram of three paradigms in the human-machine scientific research scenes

表1 GPT衍生模型的工程化应用案例

Table 1 Engineering applications of GPT-derived models

目前,GPT技术与物理实验设备的连接主要有2种方式:打通自然语言和机器指令之间的壁垒,自动生成机器人操作指令。已有研究借助GPT-4模型根据自然语言的实验指令自动生成一种实验机器人操作指令(OT-2),指挥机器人自动进行生物学实验,极大节省了考虑机器操作细节编写指令的时间;打通科研假设和科学实验之间的壁垒,自主生成实验方案。例如,中国科学技术大学研发的GPT衍生模型Chem-GPT,通过借助GPT模型“学习”50万篇化学论文之后,自动给出其建议的化学实验方案,同时驱动机器化学家“小来”做实验,高效完成芬顿(Fenton)催化剂等化学品和新材料的研发问题。

应用模式的3个负影响

工程化应用模式中,不可避免地面临科研诚信问题。从文本语法、格式的角度来看,ChatGPT是一个好的“论文制造者”。然而,所有的GPT框架产品都有一个共同特点,即制作者无法掌握程序内部发生的变化,也就是我们常说的“黑盒”。由于模型参数过大,GPT大模型会不可控地产生大量的虚构信息。此外,从科研伦理的角度来看,原创性是一篇论文的根本要求,用ChatGPT进行论文写作,从形式上来说与抄袭无异。更让人担忧的是,随着大语言模型的发展,编辑、出版商将很难分辨出AI代写的文章。因此,如若对ChatGPT等AI技术进行误用和滥用,将对科研诚信产生不可控的冲击。

表2 GPT衍生模型的科学性应用

Table 2 Scientific applications of GPT-derived models

科研创新模式中,模型透明度的降低削弱了研究可信度。目前,从GPT-4发布的技术报告来看,美国人工智能研究公司OpenAI出于竞争与安全等方面的考虑,未公布模型规模等技术细节,且之后最前沿的研究也趋向于不再发布相关论文开源技术的细节。对研究者来说,模型技术细节缺乏透明度,不仅是与开放科学的趋势背道而驰,也会违背科学研究求证的科研态度。因此,如果继续使用GPT开源模型或官方提供的应用程序编程接口(API)学习领域数据,则会威胁到结果可复现性,从根本上削弱研究的可信度;同时,无法从根本上回答重大科学研究问题的机理机制,进而无法有根本性突破。

科研范式变革模式中,基于开源大数据训练的GPT技术会潜在地放大固有偏见。由于ChatGPT的训练数据来源于大量的互联网数据,其中不可避免地记录了人类社会潜在的歧视与价值对抗。当ChatGPT输出明显具有偏见的研究内容时,不仅影响研究者的判断,更可能因为大量文本的广泛传播应用,加深研究者们的认知偏见。此外,在马斯克联名几千位计算机科学家的请愿公开信中,罗列了8个AI危险推测和失败模式,包括人类衰弱、认知侵蚀、欺骗等。

原理驱动及影响

基于GPT模型的科学研究已取得较多突破性成果。例如ProGen模型与ESMFold模型等蛋白质语言模型在蛋白质结构预测任务中表现突出,成为包養GPT模型在科学研究发展史中一座座里程碑。分析以上发展现状背后的原理、特点及其未来的发展,对于科研人员厘清定位和科研边界具有十分重要的启发意义。

大量模型参数驱动实验计算问题的高维空间拟合

GPT类大模型核心还是Transformer的体系结构,之所以能在基础科学研究领域表现卓越,本质还是通过学习巨量的领域科学数据,借助大量模型参数对实验计算问题的高维空间进行了有效拟合。换言之,输出的仅是统计学上的可能性,缺乏强有力理论知识的支撑。

应用的主战场为数据计算密集型领域的高维复杂科学问题。分析上述案例可以发现,GPT技术在基础科学研究中应用的主战场为基础科学研究中的实验计算领域,即在分子生物学等数据积累丰富、结构化程度高、问题定义清晰的实验计算领域。这主要是因为GPT技术在基础科学研究中应用的本质是GPT技术的高维建模能力和科学第一性原理的结合。科学计算希望做的是从第一性原理及实验观测出发,将不同尺度现实世界发生的事情映射到计算模拟的世界中。然而,随着问题复杂度的提升,以往经典的计算模式面临“维度灾难”的问题。AI技术则助力于解决科学计算中的维度灾难问题,将不同尺度的物理模型有效连接起来,而物理模型的演绎能力又能产生更多数据,从而推动更好的AI解决方案。在此过程中,模型参数是衡量模型复杂度和能力的重要指标,也是基础科学研究高维数据计算得以解决的重要因素。参数越多,意味着模型能够处理更多的数据,学习更多的领域知识,更能帮助研究者探索高维数据的内在规律和关系,继而能够解决的科学研究问题的复杂度也越高。例如,在生物学领域,ProGen模型基于12亿的模型参数学习蛋白质中氨基酸排序的规律,帮助研究者快速从头构建全新的蛋白质。

模型适配性由数据表现形式决定。由于GPT模型的训练、应用都是自然语言序列数据,因此,在实验计算科学问题中,只有与自然语言相似的序列领域数据才可以用GPT模型进行编译,进而学习蕴含其中的高维复杂知识。典型的领域序列数据有:领域论文、专利数据是天然的自然语言数据。例如,Chem-GPT基于开源的GPT代码,“阅读”近50万的化学论文,可以基于学习到的论文知识自动回答研究者提出的化学问题,甚至可以给出某化合物合成的实验方案,并高效完成化合物的研发。此外,还有基于4 000亿字符训练的生成式专利语言模型——PatentGPT-J-6B,用于自动生成专利权利要求书。生物大分子,尤其是蛋白质,可以看成是用遗传密码撰写的语句,具有更为复杂的关联知识。以“生物版ChatGPT”的ProGen模型为例,通过学习氨基酸如何组合成2.8亿个现有蛋白质的“语法”,学习到了蛋白质中氨基酸排序的规律及其与蛋白结构和功能的关系,进而可从头开始生成跨多个家族和功能的人造全新蛋白质。

原理驱动视角下的GPT模型应用边界

(1)突破实验计算领域的研究边界。当模型参数超过临界值,GPT模型将突破实验计算领域中的研究问题边界,表现出一定的“涌现性”。AI大模型领域的“涌现性”,通俗性表述是在小规模模型中不存在,但在模型参数超过阈值的大规模模型中存在的能力。包養網这些能力在模型训练时没有被特别指定,而是由模型的多层结构和参数之间的相互协同作用自发产生的。根据Chung等学者的研究,模型参数规模在大于62亿的情况下,可涌现出之前较小模型不具备的能力,模型能力会完成从量变到质变的飞跃,呈现出惊人的爆发式增长。此外,大模型的涌现能力还存在一些悬而未决的问题,如是什么控制了哪些能力会涌现?如何控制模型涌现理想的能力并确保不理想的能力永不涌现?也有研究对大模型的“涌现力”提出质疑,认为只是人为选择度量指标的结果,当评价指标换成更为连续、平滑的度量指标之后,涌现现象就不那么明显了,但目前绝大多数研究支持大模型涌现性的存在。总之,由于涌现现象的难以预测性和不确定性,需要谨慎地处理涌现结果,并进一步验证和分析其输出结果。

尚未到达理论推导的研究边界。虽然GPT类模型在实验计算科学问题上表现得非常出色,甚至能够通过图灵测试,但它尚不能自主进行理论推导的科学研究任务。在“AI笛卡尔”模型的研究中,认为ChatGPT的大型语言模型逻辑能力有限,尚不能从公理化的知识和实验数据中对自然现象模型进行原理性的推导。针对这个问题,主要从两个角度分析① 理论推导的核心能力是需要理解因果,而GPT模型表现出来的“智能”仅仅是源于数据拟合。AI科学家朱迪亚•珀尔认为理解来源于因果模型,而非源于数据拟合。ChatGPT仅仅依赖于大量文本数据进行预训练和微调,缺乏对真实世界的直接观察和经验,难以判断事件的因果关系。它表现出来的“智能”仅仅是来自人类语料库里已有的内容,当问题在语料库中不存在人类创作的答案时,ChatGPT智能系统便是“无解”。然而,对于理论科学来说,最重要的是推导出新的能够解释这个世界的理论公式。尽管AI大模型可以产生正确的“科学”预测(例如可以预测小球运动轨迹的AI Physicist模型),但这种经由训练而来的AI系统,更像是一个死记硬背学习物理课本的学生,他知道每个问题的正确答案,前提是这个问题在书里出现过,但这并不是真正的科学创新!朱迪亚•珀尔的研究提示引进因果结构模型研究,通过2种研究进路的互补,形成功能—结构深度融合的智能系统或许是新的研究方向。 AI模型的黑箱工作机制导致GPT模型尚不具备理论的可解释能力。哲学家卡尔•波普尔指出,科学家们寻求的不是高度可能的理论而是解释,即强大而高度不可能的理论。然而,GPT模型仍然是一种基于神经网络的黑箱模型,不能解释其内部的工作机制,其表现出来的“智能”也并非类似于人脑结构和认知机制,更像是一个模式匹配统计引擎,输出的仅是统计学上的可能性,这与现实情况下人类的思考模式是大不相同的。人脑只需要少量信息即可运作,因为它不寻求推断数据点之间的直接相关性,而是寻求解释。也就是说,目前的GPT模型核心还是描述和预测,输出结果总还是缺乏了强有力的支撑,不能像人脑一样进行跨领域、跨模态的理论推导。

创新主体迁移及其影响

分析上述内容中的案例可以发现,产业界正逐渐成为GPT助力基础科学研究的核心主体之一。究其原因是GPT模型在科学研究中的参与实现了知识迁移,同时降低了知识获取门槛,由此削弱了学术界的主导地位;同时产业界凭借其充足的AI技术发展资源,使其成为GPT技术创新高地,进而有望成为基础科学研究的核心创新主体之一。

作为开源知识集成库,GPT模型助力知识迁移、降低知识获取门槛

创新主体迁移的根本原因是大量数据训练过的神经网络变为一种新的数据、知识存储模型,GPT类模型更是成为一个拥有丰富知识与经验的“专家”,一个开源知识集成库,由此实现了不同语种间的知识迁移,同时降低了知识获取的门槛。一方面,模型的训练语料是全球各语种的知识库,大多以问答的形式开源给模型的使用者,使全球任何语种的人都能使用大模型来学习不同语言的知识,实现不同语言间的知识迁移;另一方面,由于GPT类模型成为一种新的数据、知识存储模型,让信息检索方式从关键字检索转变成具备完整语义的自然语言人机交互检索,以智能问答的方式改变了原有的知识查询与获取的方式,更甚者是对科研方式的颠覆。简言之,GPT类大模型的存在将会降低科学研究壁垒,吸引更多的学生、产业参与到科学研究中来。

在大模型普及的时代,GPT大模型可以作为辅助教学和学习的工具,支持各水平等级的学生进行个性化、自适应学习,并协助其参与到基础科学研究中。例如,有研究测试了GPT-4在物理教育评估工具“力学概念测试FCI”中的表现情况,发现GPT-4以28分(满分30分)的成绩展示了其在物理学教育中的潜力。然而,GPT虽然可以在通识与专业知识上提供极大帮助,但这代替不了创新性科研人才所必需的批判性思维、好奇心、想象力、经历与经验,这些特质恰恰是受过专业科研训练的人所特有的优势,也是人机协同科研场景中学者发挥优势、寻找定位的立足点。

科学研究壁垒的降低,吸引了更多的企业和非学术机构参与到基础科学研究中。例如,深圳晶泰科技通有限公司过训练蛋白质类的Protein GPT模型,赋能实验机器人的生物研发,使其研发重心逐渐从“实验机器人”转向具备一定生物领域知识的“实验科学家”。

充足的GPT技术发展资源,助力产业界有望成为基础科学研究的核心创新主体之一

GPT模型作为开源知识集成库的存在,降低了知识获取、科学研究的壁垒,一定程度上削弱了学术界在基础科学研究中的主导和控制地位。而产业界凭借其充足的AI技术发展资源,即算力、数据、场景、人和资本等优势的有机融合,使得人工智能驱动的科学研究(AI for Science)正在向产业界倾斜。

从产业界对于AI技术的人才、算力和资金等支配性资源投入上看,AI高科技企业资源已远远超过学术研究机构。2020年,约70%的AI领域博士进入产业界;2021年,产业界模型算力平均比学术界模型大29倍;2021年,全球产业界花费了超过3 400亿美元用于AI,远远超过了公共政策投资。而这种关键性资源的投入正转化为日益突出的AI研究成果中,如源于产业界的相关GPT模型成果有初创公司Profluent研发的ProGen模型。从GPT大模型扩展到整个AI研究领域,产业界还研发,甚至是掌控着AI模型开发工具(例如PyTorch和TensorFlow)、促进深度学习模型高效训练的硬件(例如张量处理单元TPU)和可公开访问的预训练模型(例如Open Pretrained Transformer模型)。也就是说,在数据密集型和计算密集型的基础科学领域,如蛋白质结构生成、化合物反应路径生成、实验方案自动生成、高分子材料遴选等领域,产业界对AI算法研究的支配也将赋予产业界塑造基础研究方向的力量。

该现状对于产业界和学界的学科研究定位也将产生相关影响。一方面,产业界商业动机的存在,促使他们将GPT等AI模型更多地应用到以利润为导向的研究领域,如医药、材料等实验计算领域中的科学问题场景中。即计算密集型领域科学问题的突破将慢慢由产业界和学术界共同突破得来,类似于“巴斯德象限”问题(巴氏杀菌的应用研究和基础研究之间存在类似的重叠)。然而,这将潜在引导社会发展方向,并对低收入水平国家的学术研究形成壁垒。另一方面,对于一些根本性的基础研究,如生命的起源、宇宙大爆炸、量子纠缠的形成机制等理论性研究问题,还需要高等院校与科研机构作为最主要的核心创新主体。

关于我国基于GPT技术发展基础科学研究的建议

AI大模型通过重构人类知识检索、运用的基本方式,成为一种新的生产力。然而,由于GPT大模型具有重投入、长周期、快迭代、高风险等特点,决定了GPT大模型在基础科学研究中的竞争是大国游戏。在这场竞赛中,中国正处于奋起直追的关键时期,亟待找到高质量发展的新路。基于上述现状和影响,提出以下3方面建议。

投资研发国家自主可控、受知识产权保护的数据与计算平台,为GPT技术推动基础科学发展提供基础设施建设。纵观全球,有关促使“AI推动基础科学研究”的政策调控陆续出现。从GPT的实现要素看,主要从数据、平台方面加大资源投入。 建立高质量科学数据集势在必行。大模型的“智商”取决于被训练的数据量和知识密度。据了解,在GPT-3训练时语料清洗前为45 TB,清洗后570 GB,这表示ChatGPT模型训练时对数据清洗质量具有极致的要求。然而,我国目前高质量的、自主可控的科学数据库较少。可行路径之一为自动抽取已发表科技成果中的科学数据,结构化存储在数据库里,将其打造成AI for Science时代下重要的生产要素和战略资产。将AI数据计算平台打造成科研过程中的基础设施,加大硬件和经费支持。建议打造数据计算通用平台,嵌入科研过程。通用的意义在于使开发人员可以在此基础上解决更多有针对性的问题,快速部署到任何学科领域。此外,各地分散式建设智算中心,将全国统一的AI算力市场和服务市场肢解为一个个孤立破碎的小市场,消解了我国大国大巿场的优势。只有依靠大型科技公司或研发机构“炼大模型”,才能逐步弥补中美在模型层面的差距。对于开源的AI算法进行产业化时,还需要注意到知识产权的风险。例如,深度神经网络算法的基础架构(如Transformer、Attention)已被谷歌申请专利,基于这些模型架构设计的产品存在知识产权风险,或将阻碍我国数智科研的产业化。因此,构建我国自主可控的安全的替代技术尤为重要。

从产学研模式、青年人才资源和知识跨领域流动3方面,为Al推动基础科学发展营造可持续健康生态。大力提倡产学研模式,让参与主体各显本领,保证AI技术健康发展导向。高校、科研机构拥有培养研发人才的责任和优势,更关注科学原理;企业则拥有算力包養網、资金和平台建设能力,对解决工程问题具有独特优势,可以集中人力和财力进行攻关。将高校、科研机构开发的优势与企业的产品化优势有效结合,实现产学研各方的资源共享,优势互补,将健康推动我国基础科学的发展。引人育人,充分培养吸纳海内外青年人才,保证人才资源的不竭供应。青年人才是AI技术及基础科学发展最为宝贵的资源。ChatGPT团队的平均年龄仅32岁,凭借对AI技术的兴趣和信仰,便引爆全球新一轮AI技术浪潮。同时,该团队中华人学者是一支重要的科技创新力量。因此,鼓励国外顶尖学者走进来、国内学者走出去,激发、培养青年人的科技兴趣和信仰,对促进国内前沿科技创新发展也具有重要意义。促进知识跨领域流动,推动AI技术与基础科学发展有机结合。为保障AI技术赋能基础科学研究的可持续性,我国可考虑出台相关跨领域知识交流政策,鼓励AI赋能下的基础科学研究项目等措施。例如,2023年3月27日,科学技术部会同国家自然科学基金委启动“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作,鼓励计算机、数据科学、材料、化学、生物等学科的交叉融合,重构知识体系。

鼓励人机协作与科研诚信监管并重,为Al推动基础科学发展营造公开透明的环境。当前,科学研究不可避免地正进入人机协作的时代,微软公司更是认为GPT-4是通用AI的火花。随着相关GPT技术产品在科研领域展开应用,相关工具是否会削弱研究人员的研究能力和地位成为主要问题之一。一方面,类似于Alpha Fold模型、RoseTTAFold模型这样“把一个公认的具有重大意义的科学难题(蛋白质结构生成)突进到几乎破解地步”的情况,展现了AI工具拥有通过图灵测试、进而获得诺贝尔奖的潜力;另一方面,我们还需要清醒地认识到当前的AI for Science模型,包括最新的GPT-4,存在着生成错误文本信息、逻辑推理和因果推断的表现能力较低等问题,因此它们尚不能算是一个完美的科研工具。总的来说,GPT类大模型的应用价值将在文本处理等方面帮助学者处理初级科研任务,或在高维数据建模方面帮助学者处理科研计算任务,但其应用效果还取决于学者的认知水平。此外,针对“ChatGPT自动撰写论文”的问题,国内外知名期刊大多持反对态度。Science明确表示禁止将ChatGPT列为合著者,且不允许在论文中使用ChatGPT所生产的文本;Nature表示可以在论文中使用大型语言模型生成的文本,但不能将其列为论文合著者,只能在方法或致谢中表明。然而,以ChatGPT为代表的通用型AI介入科研生活已成定局,除了“坚持人工验证”“制定问责规则”“投资真正开放的GPT模型”之外,还应加快构建公开透明的“AI文本探测器”,自动识别AI生成的文本,从而使整个科研生态受益。。

(作者:孙蒙鸽、韩涛、王燕鹏、黄雨馨、刘细文,中国科学院文献情报中心中国科学院大学经济与管理学院;编审:金婷,《中国科学院院刊》供稿))

浙江绍兴:千年黄酒的新时尚_查包養網中国网

3月15日,在位于绍兴市柯桥区的包養網 花園会稽山绍兴酒股份有限公司,糯米在黄酒智能化酿造系统内进行前发酵。

近年来,在黄酒主产区浙江绍兴,黄酒产业在保留纯手工酿制技艺的基础上,开始向智能化生产迈进包養網,逐步实现酿造智能化、储存智慧化、勾调数字化、物流无人化。与此同时,结合国潮,越来越多终端店铺推出黄酒奶茶、黄酒咖啡、黄酒布丁等创意饮品、美食,消费场景和包装愈发年轻态。

2023年绍兴市规上黄酒生产企业的总营收和利包養润实现双增长,黄酒衍生品也成为古城旅游消费的一大热点。

新华社记者 包養行情翁忻旸 摄

  

打开青少年“心”问题的钥查包養心得匙在哪里_中国网

打开青少年“心”问题的钥匙在哪里

学生心理健康问题已提升到国家战略层面

今年全国两会上,青少年心理健康问题备受关注,全国政协专门召开以“关注青少年心理健康,守护青少年成长”为主题的教育界别协商会议。

教育部党组书记、部长怀进鹏在协商会上表示,教育部将秉持科学的态度抓住青少年心理健康问题的主要矛盾,与委员们共同破解重点难点,逐渐提高应对学生心理健康问题的能力本领。

近年来,我国大中小学生的心理健康问题越来越引起各级政府和社会各界的高度关注。

2023年4月,教育部等17个部门联合印发《全面加强和改进新时代学生心理健康工作专项行动计划(2023-2025年)》;同年11月,教育部成立了全国学生心理健康工作咨询委员会,旨在针对新形势下青少年心理健康工作面临的新情况、新问题,深入开展科学研究,解决新问题、总结新经验、探索新规律。

“学生心理健康问题已经提升到了国家战略的层面,但从文件精神的落实到取得看得见的效果,与很多因素有关,还有不少的路要走。”全国政协委员,湖南省政协副主席、民进湖南省委会主委、湘潭大学校长潘碧灵说。

从顶层设计到青少年心理健康状况真正好转,还有多远的路程?还包養網有哪些关键节点?有没有可操作性强的实用妙招?中青报·中青网记者采访了多位代表委员、权威专家及一线教师和相关从业人员,探讨如何打通关键节点,找到切实可行的办法。

“关键期”:青春期的孩子遭遇“脆皮”期父母

“从年龄段来看,小学中高年级到高一年级,是青少年容易出现心理问题的时期。”南京12355青少年服务台心理咨询师上官金雪说,这段时间正好是青春期,孩子们会迎来新学段,换到包養新的学校,面临更多的适应、更大的学业压力,多方面因素叠加容易导致青少年心理问题的出现。

众所周知,青春期是一个人身心变化最为迅速而明显的时期,这些迅速的变化,会使青少年产生困扰、自卑、不安甚至焦虑等问题。

不容忽视的是,青春期孩子的家长年龄大多在40岁上下,无论在事业上还是在家庭中都是中坚力量,责任大、压力也大。一些初入职场的年轻人自嘲为“脆皮青年”,其实青春期孩子的家长从某种意义上说,也处在心理上的“脆皮”期,事业家庭中的任何“风吹草动”都有可能让他们陷入焦虑。

当孩子的青春期与父母“脆皮”期相遇,常常成为青少年心理问题的导火索。

上官金雪介绍了一个典型案例。

洪宇(化名)是一名初三学生,中考之前突然不肯上学了,就医后被诊断为重度焦虑症,“能看出洪宇与妈妈有着很深的矛盾,并且有过激烈的冲突。”上官金雪说,洪宇妈妈来做咨询时,她的脸上有明显的抓痕。

不过更让人担心的是,在咨询中,上官金雪发现洪宇妈妈也有很明显的焦虑。

洪宇妈妈来自一个多子女的家庭:自己是兄弟姐妹中最优秀的一个,靠自身的努力成为某公司高管;妹妹学业平平,工作一般;弟弟则一直没有稳定的工作,这几年彻底成了“啃老族”。

洪宇妈妈从自己的成长经历得出一条结论:必须好好学习,这样才能在关键时刻成为那个“有准备的人”,从而抓住包養網机会拥有更好的未来。

结论没错,但是与焦虑结合起来就变了味。

为了不重蹈覆辙,洪宇妈妈严密掌控着洪宇的学习,每天几点起床、几点上学、放学后几点写作业,分分秒秒都要盯着。后来洪宇有了手机,妈妈更是严防死守,每天晚上临睡前反反复复叮嘱、催促,甚至每过十几分钟就去敲洪宇房间的门,“宝贝你睡了没”“宝贝你把手机给我拿过来”……

一开始是逆反,慢慢就变成了焦虑,哪怕是很小的考试,洪宇脑海中都会出现妈妈的叮嘱,进而开始警告自己:“我这次必须得考好”“这是一个关键时刻”“如果考不好我将来什么都不行”。顶着“关键时刻”的压力,洪宇发现自己做每件事都焦虑紧张,越紧张就越做不好,以致后来,每到周日返校时就开始害怕上学。

家长的焦虑不仅在向孩子传递焦虑,而且还加重着孩子的焦虑。正如包養網全国政协委员、民建广东省委副主委、广东技术师范大学副校长许玲所说:“不少家长教育方法简单粗暴,教育目标急功近利,家长的焦虑传递等也导致了亲子矛盾和亲子冲突的不断升级,甚至导致恶性事件发生。”

有心理学家表示,人们出现心理问题时会出现自我否定、自我伤害等“自我攻击”现象,在向周围人宣泄负面情绪的同时,自己也成为被伤害的对象。

洪宇告诉上官金雪,其实那些听到妈妈敲门声的夜晚,自己已经很累,也很想睡觉了,但是越听着妈妈的催促,自己越不睡,躺在床上玩手机,有时候会一直熬到凌晨四五点,“困到不行了,才攥着手机睡着了一会儿”。

“深入发掘大学生群体中出现问题或危机的案例,会发现他们出现这样那样的心理健康问题,大多跟家庭关系密切相关。”潘碧灵说。

孩子病了,除了医治孩子外还要医治家长,甚至有专家认为医治家长更关键。

潘碧灵建议要加强家长心育课堂、家长心理成长训练营的普及和推广,切实帮助广大家长提升心理健康关注意识,正确对待孩子成长中的各种问题,理解孩子、相信孩子、接纳孩子、陪伴孩子,构建起青少年健康成长所需的健康家庭“土壤”,给孩子成长提供更多的优质支持和滋养。

也有专家表示,家长在关注孩子心理问题的同时,也要关注自身的心理健康,这就需要全社会共同努力。正如中国科学院院士、北京大学第六医院院长陆林在不久前召开的全国学生心理健康工作咨询委员会第一次全体会议上所建议的,要通过形式多样的科普宣传,提高家长、教师和社会各界对儿童心理问题的重视程度,提升国民的心理健康素养,营造全社会关注儿童心理健康的氛围。

“基本盘”:打通学生心理健康工作的“最后一公里”

对于绝大多数中小学生及其家庭来说,学校是最值得信赖的专业场所,老师也是最值得信赖的专业人士。

但是,当前,不少学校在预防、识别和早期干预学生心理健康问题等方面仍然存在着问题。

一位教师对中青报·中青网记者说,在师范院校,心理学是基础学科,但是学习中很少涉及特殊教育的内容,因此不少学生在走上教师工作岗位后,有时也会感到很吃力。“孩子的心理问题有时会比较隐蔽,比如我们看到孩子听讲不认真,写作业拖沓,并不能很快反应过来孩子的行为背后是厌学情绪。”这位老师说。

北京第二实验小学党委副书记、校长芦咏莉介绍了教师专业成长中的另一个难题:现在老师的个体成长经验普遍比较简单,“从校门到校门”,但入职后面对的是班级群体学生及群体学生背后的多元家庭、多元成长经历,“教师成长经历的单一性与教育对象的多样性构成了‘准备不足’的矛盾”。芦咏莉说,这也影响了老师的专业能力。

北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室学术委员会主任董奇,在不久前召开的全国学生心理健康工作咨询委员会第一次全体会议上说,“相关调研结果表明,‘心理教师专业训练不足’和‘缺乏专业心理教师’是困扰心理健康工作的两个普遍问题”。

“心理学本硕生数量还不足,质量还需要进一步加强。我们仍需要有实践能力、能包養網进行临床心理学干预的人才。”许玲说,为此她建议,在医学和教育类院校普遍开设精神医学、医学心理学或临床心理学专业。董奇也建议要加强高校特别是师范院校学生心理健康应用专硕、专博的建设,增加临床与咨询心理学博士点,还可针对不同区域需求增设定向名额,大力培养一线急需的应用型人才。

“要打通学生心理健康工作的‘最后一公里’”,董奇说,提升教师心理健康育人能力,就能更好地筑牢学生心理健康的“免疫墙”。

“特效药”:运动够、睡眠好、有社交

当很多家长还没有完全做好准备,专业的心理教师队伍仍然在建设中时,我们还能做什么?

专家给出了一剂“特效药”。

“吃好、穿好是很多家长认知中把孩子带好的标准。在咨询中我发现,那些有充足睡眠、一定强度的体育运动和社交活动的青少年,他们的情绪调节能力和适应性更强,更不容易发生心理问题。”上官金雪说,如果家长和老师能像保证孩子吃饱穿暖那样,从小保证孩子睡够、动够、有社交,就能在一定程度上为青少年的心理健康筑起一道有力的防护网。

不少一线的教师也持有类似的观点。

“以前男孩子上了高中都喜欢在操场上跑步、踢球,现在沉溺手机和游戏的男孩子更多了,所以,我觉得身边男孩子出现心理问题的反而比女孩子更多。”一位高中老师说。

潘碧灵在接受中青报·中青网记者采访时说,高中是个特殊的成长阶段,男女生的心理健康状况都可能出现波动,只是男女生在情绪表达方式上会存在一些性别特点和差异,比如女生的言语化功能和向身边人交流分享的意愿一般会比男生更强,而男生相对来说更容易以压抑的方式掩藏情绪,回避表达和交流,或正好相反,以直接的攻击和冲突来表达情绪,这样,因情绪累积过多呈现的负性情绪累加效应以及人际冲突或过激言论,就容易给我们带来更多的负性印象。

“但不管何种原因,国内外的科学研究都表明:运动可以有效增强青少年体质健康、促进青少年心理健康。”潘碧灵说。

上海体育大学心理学院院长王小春在全国学生心理健康工作咨询委员会第一次全体会议上对此进行了专业的解释,体育锻炼能够帮助个体释放压力,减轻焦虑抑郁等负面情绪。运动能释放出内啡肽等“快乐激素”,进而有效改善情绪状态。体育锻炼还能提高个体的自信和自尊,培养团队合作意识与社交能力。

而芦咏莉则在此基础上提出,还要适当地提高孩子们体育运动的挑战性。

芦咏莉在接受中青报·中青网记者采访时给记者展示了手机里的一段视频,视频中是一个7岁的小男孩,一边跑一边用高难度的动作灵活地躲避着高墙、绳索等障碍。“这种不怕危险,敢于挑战的精神不正是我们要培养的拔尖创新人才应该具备的心理素质吗?”

当孩子们能够征服一个又一个障碍时,他们的自信心提高了,而这种自信心及挑战困难的勇气也会迁移到孩子们处理学业和生活上的困难中,一种积极正向的良性循环便慢慢形成了。

“在我们学校,体育是‘第一学科’,这几年我们一直对毕业生进行跟踪调查。”芦咏莉说。很多孩子到了中学依然保持着运动的习惯,运动成了他们缓解压力的有效途径。

“一个已经上高三的孩子,每次晚自习之后一定要到操场上跑几圈,跑掉压力和焦虑再回家。而且孩子们对自己的接纳度更高了,不轻易否定自己,这种自洽很大程度上降低了出现心理问题的可能性。”她说。

运动,不可避免地要进行沟通交流和协作;运动,好好吃饭、好好睡觉也不再是难事。专家们所说的“特效药”起效了。当然,体育运动的种类很多,不同运动的强度也有高有低,学生的身体素质也存在着个体差异,专家们提醒这剂“特效药”也要在科学的基础上针对不同学生“对症下药”。

孩子成长的事等不得,青少年的心理健康问题更是迫在眉睫,家长、学校、专家都应该积极行动起来,在实践中找到切实可行的办法,尽快破解青少年的“心”问题。(记者 樊未晨 张茜 杨洁)

山西永和县:立查包養心得足“特”“优”资源 做强“枣羊”品牌_中国网

本报讯(农民日报·中国农网记者 吴晋斌)日前,山西省临汾市永和县委、县政府正式对外发布“永和枣羊”区域公共品牌,其预制菜系列产品同时正式推向市场。

近年来,永和委县、政府立足“特”“优”资源优势,做足土特产大文章,以农产品品牌化驱动产业高质量发展,以产业振兴推动乡村全面振兴。“食枣粉、饮包養山泉,成就了永和枣羊肉质鲜嫩、口感鲜香、营养丰富的特点。我非常包養荣幸地向大家发出邀请,相约永和、相约未来,共同参与农特产品的开发和推广,共同分享这块红色土地带来的机遇和红利。”永和县委书记高永贤说。

永和县地处吕梁山脉南端,黄河中游晋陕大峡谷东岸,山川秀美、生态优良,县域内不仅有华北地区面积最大的梯田——永和梯田,县里养羊的历史亦非常悠久。据《永和县志》记载,历史上永和县就有“户户有畜、牛羊成群”的描写。永和县包養網的自然条件还适宜红枣生长,享有“全国红枣示范县”“中国枣乡”称号。包養

近年来,永和县与山西农大合作,持续推动羊产业的规模化、品牌化,打功能牌,走生态养殖之路,打造了“永和枣羊”品牌。此外,永和县还出台了一系列养羊产业发展规划和奖补政策,实施种羊场、饲草加工厂建设,抓规模、优布局、抓项目、建园区,推动全县羊饲养量达30.2包養網心得万只,全产业链产值达3亿元,迈入全省养羊大县行列,同时,抓品种促改良、抓品牌建市场,向高质量发展要高收益。

羊产业的复兴,为永和县打造现代山地高效农业样板区蹚出了新路径,也为乡村振兴的可持续发展提供了新引擎。“永和县良种繁育、育肥、加工、销售于一体的有机红枣羊产业链高质量发展模式,实现了‘永和枣羊’品牌从无到有、由卖羊到卖肉的转变。”山西省现代农业羊产业技术体系首席专家、山西农业大学动物科学学院教授任有蛇说。