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中央农村工作会议系列解读⑭树立大食物观 构建多元化食物供给体系******

　　作者：赵思诚、王国刚，中国农业科学院农业经济与发展研究所

　　“洪范八政，食为政首”，顺应居民食品消费结构调整趋势，保障食品供给数量充足、质量过硬、结构适配，是我国农业生产的重点任务之一。而树立“大农业”“大食物”观念，是新时期保障我国食品市场供需平衡和居民营养健康的重要抓手。2022年中央农村工作会议强调，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。未来一段时间内，在“吃得饱”“吃得好”之外进一步倡导“吃得健康”，深挖潜力构建更为全面的食品供给体系，是树立大食物观的题中之义。

　　随着经济发展以及居民收入提高，我国居民的食品消费结构发生显著调整，口粮消费不断下降，水果、蔬菜与畜产品消费持续增长。2021年我国人均口粮消费131.4公斤，相较于2013年下降11.3%；人均禽肉消费量26.5公斤，增长55.1%；人均蛋类消费量13.2公斤，增长61%；人均奶类消费14.4公斤，增长23.1%；人均水产品消费14.2公斤，增长38.5%；居民食品消费多元化趋势十分明显，畜禽产品消费快速增长，膳食营养水平不断提升。居民食品需求结构变化直接反映于食品进口端，2021年，我国食品进口额再创历史新高，全年进口额高达1354.6亿美元，同比增长25.4%。进口额排在前五位的食品品类分别是肉类、粮食、水产品、乳制品和水果，五项进口额均超过百亿美元。

　　粮食安全概念应当与居民食品消费结构调整相适应，目前我国粮食安全仍然存在“米袋子”提得多、“菜篮子”提得少，“供给端”提得多、“需求端”提得少的“两多两少”问题。未来一段时间内，粮食安全概念应当向食物安全逐步转变，除了稻谷、小麦、玉米、大豆等粮食作物之外，也需要将肉、蛋、奶、菜、果等品类纳入考虑范围，在更广泛的基础上讨论数量安全和自给能力问题，力争实现主要食品供需动态平衡。

　　食品消费结构调整直接影响居民营养健康情况。总体而言，我国居民营养供给快速增长，蛋白质、脂肪与能量供给充足，动物蛋白供给明显增加，居民人均每日能量供给量达到3400千卡，能够满足居民营养需求。但“吃得好”并不等同于“吃得健康”，居民营养水平提升也引发了一系列问题。

　　首先是膳食结构不平衡，居民营养供给存在短板。当前我国居民精加工谷物食用多而全谷物与杂粮食用少，红肉食用多而白肉食用少，蛋类食用多而奶类食用少，油、盐、糖消费过多而各类维生素与钙、铁等微量元素摄入不足，居民营养过剩与营养缺乏问题同时存在，大量居民处于“隐性饥饿”状态。

　　其次是膳食结构不平衡导致肥胖与慢性病患病率增长。根据《中国居民膳食指南科学研究报告（2021）》的统计结果，我国18岁及以上居民超重或肥胖比例已经超过50%，6～17岁儿童青少年超重肥胖率已经达到19.0%，而超重肥胖是引发心血管疾病、糖尿病、高血压等慢性疾病的主要诱因之一。当前我国成人高血压患病率为27.5%，糖尿病患病率为11.9%，膳食结构变化对居民营养健康的影响不容忽视。

　　最后是城乡居民营养供给仍有差距，老龄人口的营养健康状况需要引起关注。农村居民肉类消费以红肉为主，维生素、钙等营养素供给水平相较于城镇更低。农村居民营养不良、贫血的发生率也高于城市地区，而农村居民对高血压问题的知晓率、控制率和治疗率均显著低于城市居民。当前我国老龄化程度不断加深，部分老龄人存在能量和蛋白质摄入不足，80岁以上高龄老年人贫血率达到10%，新冠疫情背景下，老年人营养不良问题仍需高度警惕。

　　需求端，首先，树立科学的膳食营养观，倡导均衡饮食结构。宣传低油、盐饮食与粗粮的营养健康作用，降低居民精粮消费倾向，控制钠盐与脂肪摄入。推广普及禽肉、水产等白肉的健康功效与营养价值，倡导居民使用白肉消费替代猪肉消费，促进肉类消费多元化，从饮食层面降低各类慢性疾病发病率，提升居民营养健康水平。其次，开展节粮动员，树立节粮减损意识，遏制饮食铺张攀比。厉行节约，倡导科学点餐，狠抓食堂浪费，持续关注外卖行业中的点餐过量和畜禽养殖过程中的饲料粮浪费问题，多渠道“堵漏”，通过“食”端的调整，实现“农”端的节粮减损目标，降低食品供给体系的压力。

　　供给端，首先，多渠道构建食品供给体系。以粮食为基础，在充分考虑自然环境承载力的基础上，通过设施农业、生物技术等手段，按照宜粮则粮、宜经则经、宜牧则牧、宜渔则渔、宜林则林的原则，向山水林田湖草沙要食物，充分利用广袤的国土资源，有效缓解我国人均耕地不足的窘境。其次，重点关注蛋白饲料粮的供给问题。发展低蛋白日粮技术，着重研发大豆蛋白替代产品，推动小品种氨基酸生产核心技术突破，加大对新型限制性氨基酸生产技术的支持，满足低蛋白日粮配制需求，适度降低饲料中豆粕等蛋白原料用量，逐步降低养殖行业对进口大豆蛋白的依赖。推广大豆玉米带状复植技术，努力实现“玉米不减产、多收一季豆”的政策目标。做好玉米大豆的协同发展的研判工作，尽可能提升我国的大豆自给能力。

AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　上传一张图片，或者输入一些简单的关键词，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间，AI绘画开始在互联网社交平台走红。

　　AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品，所以算法是AI绘画的核心。

　　当前，“凭空”生成图像的AI绘画，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

　　事实上，AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

　　AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景？

　　从“以图生图”到“语音生图”

　　2022年，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而，这个作品的创作者不是艺术家，而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

　　这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100幅作品，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上。

　　通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

　　“人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片，通过一些图像处理的算法，把照片像素进行几何或者色彩上的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

　　经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　AI绘画主要依靠三种技术模式实现

　　董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

　　“图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像。”董未名举例，如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

　　不过，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距，所以长久以来，AI绘画一直“籍籍无名”。

　　当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。

　　“依托图文预训练模型，只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法，就是利用图文特征“对齐”的能力，再结合已有的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。

　　不过，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练，耗电量大、成本很高，而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间的验证。

　　诚然没有一项技术是完美的，这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

　　“目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字的意义，以及训练数据的偏差，有时便会生成“四不像”的作品。此外，扩散模型生成图片的速度比较慢，目前还达不到实时生成图片。

　　互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

　　AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

　　“现在网络上充斥着很多不良内容，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确，但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据，并用以训练识别模型，以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

　　在董未名看来，作为一种艺术呈现形式，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入，实现对其创意的预览，甚至可以直接进行创作。

　　不过，董未名并不讳言，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型，而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显，如果用画家的画去训练算法模型生成作品，那最后的版权属于谁呢？”董未名提出的问题，正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

　　AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬，真正服务艺术创作、创造更多价值。（科技日报记者 金凤）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）