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来源：快盈v论坛2024-04-07 17:48

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探访浙江嘉兴“农业梦工厂”：小番茄种出“科技味儿”******

　　(新春走基层)探访浙江嘉兴“农业梦工厂”：小番茄种出“科技味儿”

　　中新网嘉兴1月12日电 (张雨滴钟鑫媛)凛冬已至，春节将近，走进浙江省嘉兴市南湖区湘家荡农业数字化工厂，这里却是一派春意盎然、热火朝天的忙碌景象。

　　在这座钢结构和玻璃组成的面积约为3万平方米的温室内，绿油油的番茄藤蔓丛里延出一条“H”形轨道，一辆升降车从轨道上缓缓滑出，工作人员正站在车上，将茎蔓从架绳上取下，再小心落到落蔓架上。

番茄进入熟果期钟鑫媛摄

　　走进这座“农业梦工厂”，让人最直观的感受是“清新”，没有传统菜园里的泥泞，白色是整个基地的主色调，一排排番茄秧苗统一生长在一块密封的长条形栽培基质上，每株秧苗根部插有一根小细管，整个种植区非常干净，几乎看不到灰尘。

　　“我们采用的是椰糠基质栽培、营养液灌溉的方式进行培育，生产的是全程可追溯的高品质果蔬，全部实现智能化、标准化。”湘家荡数字化农业工厂工作人员陈寒介绍。

　　与传统种植不同，一个个新技术将大棚“全副武装”起来，番茄从育苗到结果，实现了全周期的数字化，做到每一个细节都可控，而且产量非常可观。而科技感满满的设备也让工作人员在工作时劳动强度大大降低。

　　“在这里干活真好，不出远门就能挣份工资。”大棚里番茄植株上一个个红透了的番茄，映红了正在打老叶的工作人员李建英的笑脸。

　　自从到湘家荡农业数字化工厂上班以来，李建英才发现“田”居然还能这样“种”，同样是在种地，跟过去相比，手脚都不会弄脏。

　　在番茄林中，还有装着熊蜂的箱子。陈寒介绍，传统农业中，授粉是通过人工点激素进行的，可能产生激素残留的现象，现在智能农业采用从以色列引进的熊蜂作为生态连接，给番茄授粉，就能够避免这种问题。

　　玻璃温室大棚里，种植着是黑巧、黄葡、红莓、金橙、咖宝等10个品种的小番茄，犹如一座“番茄森林”，空气中还弥漫着沁人心脾的果香。

　　如今，长势旺盛的番茄已进入熟果期，番茄藤上硕果累累，一串串果实圆润饱满、层层叠叠，员工们正忙着采摘、包装、发货，上下飞舞的熊蜂不时落在番茄花蕊上。

　　“摘下来的番茄不用洗，直接就可以吃的，我们不打农药。”陈寒说着摘下一颗番茄递进了嘴里，一口咬下，汁水从嘴角沁出，还未咽完，又把手伸向了藤蔓。

　　除了令人“惊艳”的技术，这里出产的水果还有“惊艳”的产值，数字+农业在这里碰撞出大数据时代的新火花。

　　据了解，这里的番茄进入熟果期之后，基本上一周就可以收获一次，每年可以结40多穗果，产量及产值是传统温室的5倍以上。

　　“现在的订单主要发往北京、上海、天津等大城市，消费者遍布全国各地，深受高端市场欢迎，临近春节，更是供不应求。”陈寒说。(完)

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）

[责编：天天中]

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