【农业强国光明谈】“农业强国”路在何方？创新是根本驱动力******
我国农业科技创新水平如何？在哪些方面存在问题？怎样才能实现农业的可持续发展？本期《农业强国光明谈》邀请中国社会科学院农村发展研究所所长、研究员魏后凯和中国农业科学院农业经济与发展研究所党委书记、研究员毛世平，一起了解我国的农业科技发展之路。
毛世平在节目中介绍，科技进步贡献率是目前衡量农业科技水平的重要指标之一，我国2021年科技进步贡献率达到61.5%，创造了历史新高。目前我国农业科技水平已经进入世界第一方阵，但比起农业发达国家，仍然存在差距，最明显的就是产学研融合方面，尚未解决“科技经济两张皮”的问题。党的二十大报告中特别提到，对于适合市场的农业科技成果，要以企业为主导地位强化产学研深度融合，实现创新链与产业链的有效结合。
魏后凯表示，我国已经建立了规模庞大的农业科研教育体系，该体系对我国的农业现代化做出了很大贡献。目前我们的农业科技发展主要存在三方面问题：第一，创新能力不足，创新更多集中在国家支持的大学科研院所，而企业没有经营起来；第二，科技成果转化远远滞后于科学研究；第三，科技创新的地区间差别较大。创新是农业强国建设的根本动力，接下来我们要加强未来农业颠覆性技术的研究，用新一轮科技革命来推动农业发展。
访谈中，魏后凯和毛世平还探讨了如何弥补我国与发达国家在关键领域的差距、我国农业产业链现状等话题，点击视频观看详情。
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科学顾问
魏后凯
中国社会科学院农村发展研究所所长 研究员
毛世平
中国农业科学院农业经济与发展研究所党委书记 研究员
联合出品
科普中国
中国农业科学院
农业农村部人力资源开发中心
中国农学会
光明网
总 监 制
宋乐永 廖丹凤
总 策 划
战 钊 邬震坤宋雅娟
导 演 组
宋雅娟 谢 芸 武玥彤
主 持 人
林佳欣
视觉设计
翟 烽
让“无声世界”感受赛场魅力！带你看看冬奥手语数字人有哪些奥秘******
2022年2月4日，第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行，让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念，凝聚中国科技力量，面向世界、面向未来，向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。
本届冬奥会运用最新科技手段，为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道，北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间，为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会，北京电视台上线了智能手语播报数字人，在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报，为听障人士带来精彩赛事报道。
最新数据显示，我国听障人群超过2700万，这部分人群与健听人一样，他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来，传统人工手语翻译工作量大，且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂，语序与正常语序差异大，正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间，还要结合语境进行猜测。
受北京市科委科技冬奥专班委托，北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司，在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下，用3个多月时间，让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习，且翻译准确率高达90%。
在如此短的时间内实现这项高难度动作，智能手语数字人是如何做到，在这背后又有哪些技术创新难点？
在多位业内人士看来，近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层，数据层建设远远不足，并且针对数字人相关产业，底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少，且多以图像、视频等二维平面为主，无法满足AI（人工智能）训练的需求。
同时，因手语语序与中文语序差异大，方言分化更加复杂，且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集，三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外，手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。
凌云光手语数字人产品相关负责人介绍，在建设高质量手语语料库的同时，他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语，并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构，进行数据标注，建设手语语义映射关系，不仅完善了国内手语数据库的建设，也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。
该负责人举例说，基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑，手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑，将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列，包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息，将中文文本语义提炼和精简，形成精准匹配适合手语表达的文本；AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本，根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列，供数字人做表达输入。
该负责人还提到，数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式，通过高精度写实数字人全流程制作方案，可实现一键数字建模，高度还原真人发肤，重新毛孔等细节，更加真实亲切。同时，通过跨模态拟人生成算法，还可以将手语词汇序列，生成相应的动作信息，驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。（姚坤森）
