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中央农村工作会议系列解读⑨打通农技推广“最后一公里”******

　　作者：刘丽、孙炜琳，中国农业科学院农业经济与发展研究所

　　中央农村工作会议强调，要依靠科技和改革双轮驱动加快建设农业强国。党的二十大报告绘就了实现高水平农业科技自立自强的宏伟蓝图，中央农村工作会议进一步吹响了科技驱动农业强国建设的号角。科技驱动农业强国建设既要“顶天”，又要“立地”，既要着眼于世界前沿技术和基础研究，争取世界农业科技前沿领域的话语权，又要面向产业需求，让先进前沿的农业科技成果下沉进村、入户、到田，让农民学得会、用得上。农技推广作为连接科技和经济的关键环节，是将先进前沿的农业科技成果转化为现实生产力、促进农村经济高质量发展的重要利器。

　　一、打通农技推广“最后一公里”，对加快科技驱动农业强国建设意义重大

　　《“十四五”全国农业农村科技发展规划》指出，到2025年，我国农业科技整体实力稳居世界第一方阵，农业科技进步贡献率达到64%。要实现这一目标，在很大程度上取决于农技推广的效率和质量。中央农村工作会议强调要着力解决好农业科技创新体系中存在的各自为战、低水平重复、转化率不高等突出问题。数据显示，2019年我国农业科研院所以及农业高等院校的科技成果转化率分别为18.86%与16.79%；根据科学技术部“农业科技成果转化项目”数据统计，我国涉农企业科技成果转化率也不足50%。打通农技推广“最后一公里”将极大提高我国农业科技成果转化率，将更多的农业科技成果转化为现实生产力和农民收益，对于提升农业科技创新整体效能、加快科技驱动农业强国建设具有特别重要的意义。

　　二、打通农技推广“最后一公里”仍面临较多挑战

　　改革开放以来，经过多年建设，我国逐步建立起以政府公益性农技推广机构为主、以科研院所和高校为代表的准公益性推广机构和以农业社会化服务组织为代表的市场性推广机构多元共存的农技推广体系。农技推广体系不断改革创新，为当前农业科技进步贡献率超过61%发挥了关键支撑作用，为保障国家粮食安全、引领产业升级、推动农业现代化发展做出了突出贡献。近年来，随着农业生产新业态的不断涌现，广大农业生产主体对农业技术的需求呈现多样化，打通农技推广“最后一公里”仍面临较多挑战，主要表现在：

　　政府公益性农技推广机构投入不足，提供的农技服务内容及技术类型与农业生产的多样化需求匹配度不够。市场性农技推广机构服务范围覆盖面窄，服务群体较为分散，推广的技术相对单一，无法解决区域性产业发展面临的技术难题。政府公益性农技推广机构与市场性农技推广组织没有形成合力，力量分散。从整体来看，科技成果的市场转化机制尚不健全，农技推广模式较为单一，农技推广手段较为传统，运用大数据、云计算等现代信息技术手段不充分。

　　三、打通农技推广“最后一公里”，提升农业科技创新体系效能

　　构建多元互补、高效协同的农技推广体系。进一步深化建设以政府公益性推广机构为主导，以科研院所、高校、农业社会化服务组织等为补充的多元化农技推广体系，加快完善“一主多元”的基层农技推广服务网络。构建协同互补的农技推广运行机制，强化公益性农技推广机构与准公益性及市场性农技服务机构的有效对接，明确多元主体的角色定位与功能发挥，促进农业科技成果转化应用。坚持政府公益性推广体系的主导地位，加大基层农技推广投入，设立专项保障经费，强化政府农技推广的公益性职能。

　　立足产业需求，强化市场导向，全方位提高农技推广效率和质量。坚持立足农业生产一线，强化市场在农技推广的导向和筛选作用，加强政府公益性农技推广队伍建设，搭建基层农技推广人员和科技研发人员交流平台，切实提高基层农技推广水平。扎实推进农业社会化服务，以产业需求为基础，鼓励以“农资+服务”、技术托管、示范带动等多种方式开展农技服务，优化资源配置，加速实现技术服务的专业化。立足现代农业集约化、标准化特征，大力推广科技示范园区、科技小院、项目带动、企业参与等新兴技术推广模式，切实提高农业技术推广成效。

　　充分利用新手段、新平台推动农业科技与产业融合，成果与市场结合。加强科技服务载体和平台建设，搭建集“农技需求－交流培训－农资交易－技术服务”等为一体的农业技术服务数字化平台，为农业技术推广提供精准化、智能化服务，助推农业科技与产业融合。整合资源，以新电商平台为基础，健全市场转化机制，加速农业科技成果与市场结合，以市场反哺产业和科研，实现互惠互利、良性循环。利用互联网新媒体手段搭建与农业生产者的技术交流平台，建立低成本、高效率、便利化的反馈互动机制，提高农业技术推广效率。

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）