人才儲備，三個之最和一個500萬
2025-10-24 08:25 8,519次浏览核心閱讀 近日，農業農村部會同水利部、生態環境部、交通運輸部聯合發布的《長江流域水生生物資源及生境狀況公報(2024年)》顯示，長江流域水生生物資源恢復態勢總體向好，完整性指數持續提升。要繼續加強長江珍稀瀕危物種保護，加大拯救行動措施力度。 《長江流域水生生物資源及生境狀況公報(2024年)》顯示，長江水生生物資源恢復態勢總體向好，2024年，長江幹流單位資源量為2.3千克，比2023年上升9.5%；物種多樣性水平穩步回升，2021年至2024年，長江流域累計監測到土著魚類344種，種類數比禁漁前(2017年至2020年)增加36種；棲息生境總體穩定，2024年，長江幹支流水質評價總體為優，Ⅰ—Ⅲ類水質斷面佔98.6%，比2023年上升0.1個百分點。針對長江禁漁後水生生物資源及生境恢復成效，有關專家進行了解讀。 長江部分重點保護物種數量上升，赤水河水生生物保護工作取得良好成效 重點保護物種方面，長江江豚分布範圍呈現進一步擴散趨勢，斑塊分布狀況趨於緩解，部分重點保護物種數量上升，新監測到長鰭吻鮈、紅唇薄鰍等2種國家二級重點保護物種，近30年來首次監測到胭脂魚自然繁殖。經濟魚類方面，四大家魚(青魚、草魚、鰱魚、鱅魚)在長江中遊監利斷面卵苗資源量是禁漁前2020年的6.2倍。此外，首次在宜昌和監利江段發現一定規模的䲘產卵場、在赤水河赤水市江段監測到鰻鱺。 赤水河是長江上遊珍稀特有魚類國家級自然保護區的重點區域，對於構建長江上遊生態安全屏障具有重大意義。 2017年開始實施全面禁漁以來，赤水河不同江段水生生物多樣性持續穩步提升，整體資源量明顯增加，2021年至2024年累計監測到土著魚類117種。珍稀特有魚類物種數和資源量維持在較高水平，水生生物完整性指數連續3年穩定在「良」等級。 近年來，農業農村部指導貴州、四川、雲南建立土著魚類良種繁育場，突破裂腹魚、斑鱯、鱸鯉、雲南光唇魚等土著魚類人工繁育技術。「十四五」期間，赤水河流域三省共放流珍稀土著魚類663萬尾，有效補充土著魚類野外種群資源。在赤水河幹流開展長江鱘自然繁殖試驗，通過局部水域生境改造，成功監測到人工放流長江鱘產卵行為並孵化出苗。 同時，赤水河流域實施幹支流連通修復工程。截至2024年12月底，赤水河流域基本恢復了銅車河、白沙河、古藺河和大同河等一級支流自然連通，中華倒刺䰾、白甲魚等珍稀魚類重新進入支流攝食繁殖，不同區域的魚類物種數量和資源量均明顯增加。 長江天然水域的魚類資源和多樣性仍在緩慢恢復階段 有媒體報導，長江部分水域出現魚類大量聚集，顯得「魚多了」。經過觀察研究，魚類大量聚集僅是局部水域的特定現象，不能代表長江流域水生生物多樣性已經恢復。 出現魚類大量聚集現象主要有三種情況：一是在閘壩、河灣、河口等水域，一些魚類因洄遊、索餌、繁殖、水文條件吸引等習性驅動，在特定時間會出現應激性聚集；二是在少數封閉型湖泊水庫，前期增殖放流或上遊來水導致養殖「逃逸」的四大家魚存活率上升，數量增加，個體規格增大；三是長期投餵引發「馴化效應」，在無捕撈威脅環境下，人們長期在局部水域投餵形成穩定食物源，野生魚對人類活動警惕性降低，長期駐留岸邊覓食導致魚類大量聚集。 目前，長江天然水域的魚類資源和多樣性仍在緩慢恢復階段。中華鱘、長江鱘等珍稀瀕危旗艦物種保護恢復速度緩慢，還有相當一部分土著魚保護的關鍵技術尚未突破。儘管禁漁以來新增監測到36種土著魚類，但是歷史上曾經分布的443種魚類中，還有99種沒有被監測到。 從生物機理看，水域捕撈壓力消除後，一些生命周期短、繁殖快的低營養級魚類資源首先較快恢復、個體規格增大，通過食物鏈為較高營養級魚類、鳥類提供食物，此後，不同營養級魚類種群和群落結構通過自我調節不斷優化，最終達到生物多樣性水平更高、群落結構更穩定的新平衡狀態。 青海湖的禁漁實踐也充分證明，魚類資源恢復是個長期的過程。青海湖自2001年開始全面禁漁至今已24年，但是魚類資源恢復還是比較緩慢，僅達到歷史上的1/3，目前仍需全面禁漁。 加強長江珍稀瀕危物種保護，需優化升級珍稀物種拯救行動計劃 中華鱘、長江鱘、長江江豚是長江的旗艦性物種，也是反映長江生態系統健康狀況的重要指示物種。 農業農村部持續落實拯救行動計劃，取得一定成效。今年已放流97萬尾中華鱘，根據監測結果推算，其中361尾超聲波標誌的個體已有超過60%到達長江口，在上海、浙江、江蘇等省市多處海域監測到中華鱘分布，野外資源補充成效顯著。長江江豚種群數量呈現出持續穩定的態勢。在長江幹流和赤水河幹流實施長江鱘天然水域產卵場改造與自然繁殖試驗，成功監測到繁殖，長江鱘野外種群重建邁出關鍵一步。 然而，受多種因素影響，當前珍稀瀕危物種種群恢復緩慢，物種生存危機遠未解除。中華鱘已連續8年未監測到自然繁殖，2024年到達葛洲壩下的成魚數量僅為10尾；野外監測到的長江鱘均為人工放流個體，長江珍稀瀕危物種保護形勢依然嚴峻。 為加強長江珍稀瀕危物種保護，需優化升級珍稀物種拯救行動計劃，加大拯救行動措施力度。例如，持續擴大中華鱘人工保種和增殖放流規模，開展中華鱘「江—海—江」仿生活史接力保種；組織相關省份及時排查清理水下殘存網片、魚線、錨鉤等潛在威脅物；深入推進長江鱘產卵場修復和自然繁殖試驗，推進恢復種群自我維持能力等。 《 人民日報 》
杭州8月13日電 題：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ ——專訪國際計算機協會傑出科學家、西湖大學教授齊國君 作者 林波 曹丹 孫琳茹 當前，人工智慧(AI)正以「技術突破—產業融合—社會重構」的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地，從實驗室創新到全球治理，AI已從單一技術工具演變為驅動經濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月，國際計算機協會傑出科學家齊國君從美國返回中國工作，在西湖大學新組建「MAPLE實驗室」。 如何解讀中外人工智慧科研生態差異？人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？人工智慧的全球對話是競爭還是共生？齊國君近日接受「東西問」獨家專訪，對此作出解讀。 現將訪談實錄摘要如下： 記者：您為什麼選擇回中國？ 齊國君：主要是從個人職業發展、大環境兩點考量。 每個人不同的職業生涯周期和階段，對支持資源匹配以及能發揮的場景需求各有不同。結合自身經歷，我認為在AI領域，目前還有一些基礎問題需要解決，且隨著AI基礎模型發展迭代，更多重要成果和產權影響力將在商業場景方面產生。 結合在美國工業界和企業界的工作經歷，從個人發展以及產學結合角度考慮，我認為回中國發展更為合適。 另外，從全球角度看，中美兩國能為AI發展提供良好平臺，中國在市場規模、人口基數、生態環境等方面具有優勢，在應用場景、國家支持力度以及對於產生具有很大商業價值和潛力的產品方面有很多有利條件。 而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態中主導性強，馬太效應明顯，新企業或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出，競爭壓力大。 當地時間2022年11月9日，人們在位於美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念。 記者 劉關關 攝 記者：如何解讀中外人工智慧科研生態差異？ 齊國君：美國商業化導向明顯。美國在科研上更多以商業化組織為主導，尤其在AI領域，大公司投入比美國聯邦政府層面更多。聯邦政府雖有計劃和研發機構牽頭項目指導，但整體以商業化組織為主。 AI領域經歷多輪周期，從2012年到2022年這一輪，美國商業化組織從資助技術研究開始，逐步尋找商業化途徑。從技術研究到探索規模化，再到商業化與應用研究，美國企業在技術研究上投入較多。 特別是高校科研投入方面，除美國國家科學基金會有投入外，美國軍方投入更多。早期美國的網際網路建設就得到軍方資助，很多高校經費源於此類政府機構。此外，高校與企業合作，多在人才和技術研究層面。 尤為不同的是，美國風投，特別是矽谷風投，對早期AI項目資助力度大。儘管其目前處於飽和投資狀態，即便知道投100個項目可能只有幾個成功，投資人也願意投入。 在中國，頭部IT企業如阿里、騰訊、字節等在AI領域投入大。同時，國家層面給予諸多支持，包括目標設定、基礎設施建設等，有總體規劃。 中國國內也有風投投入，但受晶片和基礎算力制約，投入成本高，為此更多關注應用類、能快速產生商業閉環的投資，創新企業多聚焦應用環節。此外，中國在風投退出機制上，如回購等有效方式方面，與美國存在差異，需進一步完善。 2025年7月26日，2025世界人工智慧大會在上海開幕。大會集中展示3000餘項前沿展品及100餘款「全球首發」「中國首秀」新品，規模創歷屆之最。 圖為青龍機器人在演示物流分揀。 記者 田雨昊 攝 記者：人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？ 齊國君：目前沒有任何充分證據或科學共識表明AI會覺醒並產生自我意識，這更多是基於科幻的猜測。不過，AI發展確實帶來新挑戰，但新技術發展通常都會面臨類似問題，如網際網路技術發展過程中的盜版、不良信息傳播等。 在我看來，AI技術發展對社會總體正面作用遠大於負面作用，在生產力發展、應用場景拓展、就業門類創造、產業結構優化等方面有很大價值，且已出現很多正面案例。 譬如，AI大量應用於客服行業，提高了勞動生產率，雖給就業帶來壓力，但也創造了如數據行業等薪酬更高的新職位；在數字人、動畫製作、美術製作等創意類行業領域，AI取代了90%以上的重複性勞動，廣告行業和數據處理相關行業也發生很大變化。 2024年3月29日，四川成都，第十一屆中國網絡視聽大會現場，虛擬數字人亮相展區。 記者 王磊 攝 展望未來，AI對所有行業的勞動生產率提高產生很大作用，類似網際網路發展第一階段先提高勞動生產率，未來可能過渡到以AI為生態的新企業出現階段。 我預計未來5年內會出現以AI為原生的大型企業，可能對未來二三十年的經濟產生重要影響。 記者：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ 齊國君：我認為未來人工智慧的全球對話，既有競爭又有共生，但共生大於競爭。 AI領域速度競爭和開放競爭至關重要。 速度競爭上，AI行業與網際網路行業有共通之處，技術交流頻繁，難以長期獨佔技術。真正形成優勢的是規模效應，比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快，就能吸引更多用戶，獲得更多數據，使模型迭代得更快更好，形成正面反饋，即飛輪效應。飛輪一旦轉動，規模和影響力會不斷擴大。 如果模型僅在小範圍內使用，無法吸引更多用戶形成商業閉環，數據和用戶就無法增長，也就難以理解更多用戶意圖、使用場景，模型也就無法做得更好。所以AI發展要走向更開放，吸引更多用戶使用，以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。 但在我看來，成功的網際網路和IT企業必然是全球化或至少具有跨國影響力，中美網際網路和IT企業皆是如此。在此過程中，各方相互促進，形成共生關係。 例如在數據治理、AI倫理規範等方面展開合作，且AI產生巨大影響力時會作用於實體經濟和日常生活，其正面影響會溢出到全球範圍，技術也會共享。 學術交流促進共生。AI行業極為開放，大量新技術通過學術論文發表在學術期刊、會議以及公開的預印網頁上。大家藉助學術交流，推動知識傳播，分享新的技術思路。 像今年，DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網上傳播，美國企業也借鑑使用。(完) 受訪者簡介： 齊國君。 受訪者供圖 齊國君，2005年畢業於中國科學技術大學自動化專業；2009年獲中國科學技術大學自動化系博士學位；2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家，並在39歲時獲得國際電子電氣工程師協會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。
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