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中央农村工作会议系列解读⑦节粮减损确保粮食安全 多措并举守护“无形良田”******

　　作者：周慧、麻吉亮、刘晓洁，中国农业科学院农业经济与发展研究所、中国科学院地理科学与资源研究所

　　强国必先强农，农强方能国强。近日召开的中央农村工作会议把保障粮食和重要农产品稳定安全供给作为建设农业强国的头等大事。会议强调：保障粮食安全，要从增产和减损两端同时发力，持续深化食物节约各项行动。我国粮食生产连年丰收，我国粮食需求刚性增长，资源环境约束日益趋紧，增产的难度和粮食供给保障压力越来越大。作为世界上最大的粮食生产国和消费国，减少粮食损耗是粮食安全保障的一个薄弱环节。节粮减损可以有效降低粮食增产保供压力，应成为提高粮食安全保障水平的重要着力点和补齐短板的重要举措。

　　一、要保障粮食安全，为何必须节粮减损？

　　党的十八大以来，党中央高度重视节粮减损工作，要求采取综合措施降低粮食损耗，坚决刹住浪费粮食的不良风气。习近平总书记在致国际粮食减损大会的贺信中指出，粮食安全是事关人类生存的根本性问题，减少粮食损耗是保障粮食安全的重要途径。开展节粮减损不仅可以节地节水、节肥节药，还有利于保护生态、减排降碳，助力碳中和目标和可持续发展目标的实现。为进一步降低粮食损耗和浪费，我国相继出台《中华人民共和国反食品浪费法》《粮食节约行动方案》，从立法和行动层面展开，聚焦节粮减损，在粮食生产、存储、运输、加工、消费各环节落实各项措施。

　　全球面临巨大的粮食安全压力，国际社会广泛关注粮食减损和浪费问题。据联合国粮农组织发布的《世界粮食安全和营养状况》系列报告中指出，2021年全球受饥饿影响的人数已达8.28亿；从收获到零售各环节，全球粮食损失率达14%，零售、餐饮和消费环节浪费率达17%，年损失达4000亿美元，相当于12.6亿人口一年的口粮。由我国发起并举办的国际粮食减损大会于2021年9月9日—11日在山东济南召开，得到来自阿根廷、巴西、法国、德国、意大利、墨西哥、美国、英国等二十国集团国家农业部长，以及来自巴基斯坦、柬埔寨、越南、智利、匈牙利、斐济、联合国粮农组织等50多个国家及国际组织的积极响应，减损与粮食安全问题受到前所未有的重视。

　　根据中科院研究团队测算，2014—2018年我国食物损失和浪费，年均总量为3.49亿吨，相当于浪费了6亿亩耕地的产能，这些耕地约占全国耕地面积的30%，约为黑龙江省耕地面积的2.5倍，约为山东省耕地面积5.3倍。其中，供应链年均食物损失量为2.91亿吨，占食物年均总产量的16%；餐饮浪费量年均为4500万吨，供应链食物损失量约为餐饮浪费的6.5倍。从供应链的不同环节看，生产后处理和储存阶段的食物损失最为严重，年均约为1.6亿吨，是餐饮浪费的3.5倍；其次是生产阶段，食物损失量年均为8200万吨，约为餐饮浪费的2倍。

　　二、如何实现节粮减损目标？

　　“采用可持续的消费和生产模式”是联合国可持续发展目标之一。结合这一目标，针对重点环节、重点问题，围绕粮食减损开展专项研究；从国家层面进行顶层设计，由国家发展和改革委员会、农业农村部等相关部门编制应对联合国可持续发展目标的“中国行动方案”。调动各方积极性，鼓励政府部门、加工企业、零售商、农户等不同行业、不同主体积极参与，制定具体的食物减损目标，编制供应链和消费端食物减损行动指南。针对重点环节、重点产品和重点区域进行食物损失减量化试点，加强示范和试点引领，总结、提升形成可复制、可推广的中国经验。

　　在现有G20峰会、“一带一路”高峰论坛等多边或双边框架基础上，由相关管理部门、企业和研究机构联合，每年定期召开一次粮食减损国内大会，实行部长-专家-企业等多层级对话。通过官方和非官方渠道，建立多元化长效沟通机制，打造国际化粮食减损交流平台，形成以中国为主导的国际食物系统转型的沟通平台，构建国际粮食减损长效合作机制。围绕食物损失与浪费，开展国际减损行动方案制定和合作。建议合作和工作内容主要包括：规范、准确地采集、汇总、统计、发布和共享食物损失与浪费的前沿信息等；定期总结食物损失与浪费的相关研究进展；评估食物系统绿色转型路径与可行性。

　　一方面推动和鼓励从田间到餐桌的节粮减损的技术研发，加大研发投入，聚焦在产后存储、运输、加工减损的薄弱环节与关键技术，加强新技术、新装备、新成果的应用。另一方面加强对米糠、麸皮、胚芽、油料粕、薯渣薯液等粮油加工副产物的有效利用，生产食用产品、功能物质及工业制品。对以粮食为原料的生物质能源加工业发展进行调控。

　　一是加大舆论宣传力度。节粮减损有助于传承传统美德，践行社会主义核心价值观。推动和引导婚宴从“爱面子”向“重文明”转变、由“讲排场”向“求健康”转变。二是开展科普活动，推动食育由相关部门牵头，针对不同群体，以食育为抓手，开展食育进校园、食育进社区、食育进机关等活动，引导社会绿色消费转型；以学校为主战场，结合不同年龄和学段的特点与目标，与劳动教育、美育、传统文化等相结合，鼓励有条件学校开设以食物节约为主题的特色课程。

向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点******

　　有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

　　AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。

　　新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者

　　科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。

　　一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

　　多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。

　　大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面

　　AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。

　　多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。

　　但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

　　另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。

　　为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。

　　另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。

　　最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。

　　多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

　　AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

　　在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

　　盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。

　　目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

　　真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

　　在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

　　眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）