中央农村工作会议系列解读⑩科技创新是农业强国建设的重要驱动力******

　　作者：王晓君、毛世平，中国农业科学院农业经济与发展研究所

　　2022年12月召开的中央农村工作会议做出了全面推进乡村振兴、加快建设农业强国的总体战略部署。会议提出要依靠科技和改革双轮驱动加快建设农业强国。我国作为传统农业大国，向农业强国迈进是社会主义现代化强国建设的根本要求，但农业强国建设任务重、涉及范围广，核心利器在于科技创新，科技是农业农村现代化发展的首要驱动力。

　　一、深刻理解科技创新在农业强国建设中重要驱动作用

　　党的十八大以来，国家实施创新驱动发展战略，科技创新被摆在国家发展全局的核心位置。农业科技创新作为国家科技创新重要组成部分，在“三农”发展中的战略地位日益凸显。党的十八大以来，科技创新不断渗透到“三农”发展全局，对现代农业发展的支撑引领作用显著提升，科技已成为农业农村经济社会发展的首要驱动力。党的二十大和中央农村工作会议都突出强调，科技创新是引领农业现代化的第一驱动力。只有通过科技创新，不断提高农业生产效率和农产品国际竞争力，才能让农业产业强起来；只有通过科技创新不断突破资源环境刚性约束，走生态低碳之路，赓续农耕文明，才能让农村美起来；只有通过科技创新，瞄准“农村基本具备现代生活条件”的目标，实施乡村建设行动，才能让农民富起来。未来，必须把科技创新摆在核心战略地位，优先支持，优先发展，走中国特色创新驱动农业强国道路。

　　二、我国农业科技创新突出的三大短板

　　世界农业强国的共性特征之一是农业科技创新能力强，科技对农业的贡献率达到80%左右，2021年我国农业科技进步贡献率为61%，农业科技创新还存在一定差距，突出短板主要体现三个方面。

　　一是农业研发实力整体不断提升，但原始创新能力不足。《2022中国农业科技论文与专利全球竞争力分析报告》指出，我国农业科技论文与专利竞争力稳居全球第一方阵。农业科技论文总发文量、高被引论文量和Q1期刊论文量均排名第一。中国农业发明专利申请以62.83万件保持全球第一。但我国农业基础创新能力不足，部分核心关键技术受制于人。世界农业强国种业已进入“生物技术+人工智能+大数据信息技术”的育种“4.0时代”，我国仍处在以杂交选育和分子技术辅助选育为主的“2.0时代”至“3.0时代”之间，种业原始创新能力不足，缺少重大突破性的理论和方法，关键技术与战略性产品研发水平相对较低，国际竞争力优势相对较弱。

　　二是农业科技创新体系初步建立，但涉农企业创新能力不足。初步形成政府主导、“科研院所+高校+企业”等多层次、多主体参与的农业科技创新体系。我国现有地市级以上农业科研机构974个，农林类院校98所，涉农类规模以上企业约7万家。但农业科技创新体系整体效能不高，短板在涉农企业创新能力不足。《2022中国涉农企业创新报告》显示，我国389家上市涉农企业创新指数为47.28（满分：100），创新能力整体偏低，涉农企业创新投入强度2.60%，为全行业的一半，且尚未成为创新决策和创新组织主体，75%不具备重点科研平台，包括国家级、农业农村部级别的创新平台及博士后工作站。

　　三是建立了世界最大农技推广体系，但基层推广公益性属性不断退化。我国农技推广体系是在计划经济体制下建立，为农业发展做出过极大贡献。截至2020年，农业农村部所属种植业、畜牧兽医、水产、农机化、综合站五个系统，部、省、地、县、乡五级，共有国家农技推广机构7.55万个，农技推广人员51.40万人，如此庞大的农技推广队伍，既服务于分散经营的2.3亿小农户，也服务于生产规模相对较大的300多万家新型农业经营主体，服务范围覆盖全国农业生产区域2400余个县。但当前由于科研、教育与推广体制相互脱节，农业推广资金严重不足，基层公益性农技推广机构在某些地方正在不断退化，基层推广人员队伍正不断萎缩。

　　三、提升农业科技创新能力的主要发力点

　　针对农业科技创新的突出短板，不断突破科技和体制机制障碍，推动高水平农业科技自立自强实现，着重从以下三个方面发力。

　　一是加大农业科技投入，强化农业基础研究。农业强国建设要坚持农业科技优先发展方针，加大农业科技投入，让农业科技投入强度由2020年的0.67%尽快提高到全国科技投入强度平均水平（1.5%），并且逐步接近农业强国水平（2%-3%）。加大基础研究的经费投入比重，由2020年的4.53%逐步提高到10%左右水平，进而达到世界农业强国的水平（15%左右），支撑多领域实现“从 0到 1”的原创性突破创新，强化对基因组学、作物杂交育种理论、预防兽医学、重大病虫害成灾机理等基础研究支撑。

　　二是强化涉农企业技术创新主体地位，提升农业科技创新体系效能。健全优质涉农企业梯度培育体系，尽快培育一批大型国有涉农企业成为国家战略科技力量，扶持一批科技型骨干涉农企业成为创新重要发源地，支持中小微涉农企业创新发展，鼓励专业化技术服务平台企业建立。引导中央企业、民营科技型骨干企业牵头组建创新联合体，开展校企、院企科研人员“双聘”等流动机制试点，尽快落实科研人员到企业兼职兼薪细则，推广涉农企业科技特派员制度。

　　三是促进公益性农技推广体系新跃升，壮大社会化科技服务力量。通过基层乡镇机构改革，规范设置农技推广机构和农技专岗，进一步整合各方人力资源，从农业乡土专家、种养能手、新型农业经营主体技术骨干、公费农科生中充实基层农技人员力量，优化基层农业工作体制机制，给予充足编制和资金支持。通过政府购买农技推广服务清单等方式，支持社会化农业科技服务力量承担可量化、易监管的农技服务。支持农业科技社会化服务组织开展个性化精准化农技服务，引导其与小农户建立紧密的农技推广服务联结机制。

你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)