（鄉村行·看振興）山西高平：小南瓜創收大「錢景」 苦連翹換來甜生活
2026-01-07 11:30 4,271次浏览長江口的風，勁吹農業科技開出新花樣。不是慢條斯理的耕耘，而是實驗室裡的突破正往田間地頭裡跑。這股勁兒，體現在長三角農業矽谷的這一年裡。在以「科技創新賦能農業產業發展」為主題的上海農業科技成果路演——崇明長三角農業矽谷專場活動中，展現出短短一年間，長三角農業矽谷的建設蹄疾步穩，農業科技創新高地的「實景圖」愈發清晰。截至目前，長三角農業矽谷累計對接各類企業及機構125家，其中註冊企業59家，合作型企業46家，13家金融機構深度參與並提供專業服務方案，7家科研院所建立聯盟或形成合作意向，「科研—孵化—產業—金融」的閉環生態體系日臻完善。科技含金量越來越足。六驥元支、佑隆生物等企業持續深耕核心技術創新，藍晶微生物等前沿企業在農業投入品研發上取得突破性進展，康碼高產、崇生生物、賽諾泰生物等農業領軍企業的生產基地也將相繼建成並實現規模化投產，都標誌著長三角農業矽谷從技術研發到產業化落地的一步步跨越。部分成果展示此次路演活動，成為農業科技創新成果閃耀的舞臺，多家企業展示了具有突破性和引領性的技術，特色種源、生物合成、現代設施、現代服務四大領域的十個前沿項目分別進行了展示。當前，規模化應用無細胞蛋白質合成技術的農業科創項目——康碼高產（上海）生物有限公司蛋白質營養液工廠已在崇明新河鎮富盛經濟開發區動工開建。據康碼高產介紹，公司研發的新型水溶肥已完成大規模試驗，其三款產品成功獲得農業農村部部級備案，為綠色高效農業提供了創新解決方案。茂灃元科技帶來小分子水溶肥智能生產線，總經理邱兢介紹，使用成套生產線設備，只需6個小時就可以將有機廢棄物製成小分子有機水溶肥，解決了種養殖業廢棄物處理痛點。「生產出的小分子有機水溶肥，可以用於糧食作物、蔬菜作物和經濟作物，具有營養全、肥效高、吸收快和效果好的特點。」今年，茂灃元科技在崇明區新村鄉投資建設年產10萬噸的小分子有機水溶肥生產工廠，目前一期示範項目已經投產。中國科學院合肥物質科學研究院智能所亮相的「海霸育種加速器」，開闢了智能育種新賽道，讓育種效率相較傳統方式提升60倍以上，新品種研發周期有望從十年以上縮短至兩到三年。該智能育種加速器，包括一個智能育種中心和三條加速線，通過離子艙、逆境艙、加代艙等軟硬體設施，可實現加速種質創新、鑑定和穩定。銀企對接環節聚焦科技成果轉化「最後一公裡」，金融服務機構針對農業科技企業輕資產、長周期的特點，量身定製多元化金融解決方案。籤約儀式上，多家銀行機構展示涉農金融產品及服務成效，現場籤署「政銀保擔貸」「農科貸」等合作協議。同時，優質水稻新品種「滬稻香軟217（崇尚217）」與特色甜玉米「金銀308」的獨佔使用許可正式落地，多家企業還與崇明區農業農村委、豎新鎮、農發集團籤署戰略協議，深化技術研發與產業落地協作。上海市農業農村委黨組成員、副主任張秩通介紹，去年6月《關於加快推進本市農業科技創新的實施意見》明確指出，要推進「長三角農業矽谷」「上海農業科創谷」「張江種穀」建設，匯聚農業科技創新資源，培育壯大涉農科技型企業，打造創新創業高地。據了解，近五年來，上海共舉辦農業科技成果路演40餘場次，促成350餘項成果通過公開平臺轉化交易，交易金額達3.3億餘元。崇明區副區長金彪表示，期待廣大科研機構、科技企業和創新英才選擇崇明，共同將長三角農業矽谷打造成為具有重要影響力的農業科技創新策源地和新質生產力培養地。
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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