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“第三届全球农创客大赛”结果揭晓 拼多多持续加码农业科技******
近日，“第三届全球农创客大赛”决赛结果正式揭晓。
据悉，在来自25个国家和地区的98份申请中，有7支队伍进入总决赛，经过激烈角逐，最终由来自中国浙江Hi, Mr. N!团队的智能农业机器人项目，荣获本届大赛金奖；来自肯尼亚的FSPN，以及来自中国的区块链韭菜项目荣获大赛银奖；来自肯尼亚的Farmer Lifeline Technologies和AgroTech，以及来自中国的国信区块链农业生态循环产业园项目，摘得铜奖。
“全球农创客大赛”旨在为青年农业企业家和创业者建立一个整合多方资源的平台，促成一个包括国际组织、政府机构、学术界和研究机构以及企业在内的全球网络，将全球青年创业者与农业食品系统中的不同利益相关者联系起来，并通过在国际舞台上展示他们的创新解决方案，推动农业科技应用，加速农业系统转型。
参加第三届全球农创客大赛的评审团、参赛团队、主持人和嘉宾“农创客大赛”加速农业食物系统转型
此次“第三届全球农创客大赛”吸引了来自中国、美国、德国、尼日利亚、肯尼亚等世界各地的选手报名参赛，其中亚洲、非洲等发展中国家参赛队伍占比较大。
与第一届大赛聚焦数字农业技术创新解决农产品上行痛点、第二届大赛关注助力数字乡村建设实现“FAO的四个更好”相比，“第三届全球农创客大赛”更加聚焦如何能够加速农业食物系统转型实现“消除贫困”、“零饥饿”“性别平等”联合国2030可持续发展目标。
浙江大学副校长何莲珍表示：“今晚的决赛是2022年全球农创客大赛的里程碑。”
在大赛中拔得头筹的Hi, Mr. N!团队，展示的是一款用于精准检测、精准施肥的智慧农业机器人。经过近十年的攻关，浙江大学教授何勇、副研究员冯旭萍及其科研团队创制了一款高度和宽度可自动调节的智能农业机器人(Hi, Mr.N)，通过光谱技术手段，可以准确快速获取作物不同生育期的生长状态，根据作物实际氮需求形成处方图，实现肥料精准化管理。
作物氮养分检测智能机器人何勇表示，作物氮含量的精准检测是攻克的关键难题，团队构建了多种作物的广适应性模型体系，可以节省20%~30%的肥料使用。上述研究成果已经应用于茶叶、草莓、棉花等多种作物上。
来自肯尼亚的Farmer Lifeline Technologies项目通过建立硬件和软件之间的联动，来帮助作物病虫害检测。项目应用带摄像头扫描仪的太阳能设备，基于人工智能、数据分析和机器学习得出分析结果，并向农民的手机发送警报。
同样来自肯尼亚的AgroTech项目，为小农户提供有效的保鲜服务和移动应用，将农民与食品供应商联系起来，以帮助减少食品损失和浪费，提高市场和贸易的透明度。
来自中国长春的农业生态循环产业园项目，聚焦有机种植方向。以授粉为例，公司采用熊蜂对大棚内的蔬菜进行生物授粉，在该技术推广之前，为了节约成本，农户一般对大棚内的蔬菜采用激素处理、人工授粉的方式。采用熊蜂授粉的方式结出的果实质量更好，市场价格更高。
有机农业生态循环参赛团队落地长春市郊的种植基地长春国信现代农业科技发展股份有限公司副总经理李音表示，公司每年培训区域农民8000~10000人次，参加农创客比赛有助于把有机蔬菜种植技术推广到全国。
拼多多持续加码农业科技
“得益于国际机构、政府、高校与企业的紧密合作，‘全球农创客大赛’已成功举办三届，激发了全球青年投入农研科创的兴趣与热情，并推动一系列科研成果的应用转化。”全球农创客大赛项目组组长、浙江大学-FAO数字农业创新创业团队负责人、浙江大学食物经济与农商管理研究所所长卫龙宝表示。
作为对全球农创客大赛提供全方位持续支持的企业，拼多多以农产品起家，通过引导优化农产品供应链，助力农产品上行及乡村振兴。其创新“农地云拼”模式，通过拼购模式，把原来在时间和空间上极度分散的需求，汇聚成相对集中的订单，不仅极大优化了中间交易环节，降低了销售成本，还减少了流通时间，帮助农产品打开销路，助力农民提效增收。
拼多多坚持对农业及农业科研的长期投入。自2020年开始，拼多多联合中国农业大学、浙江大学等顶尖机构连续举办三届“多多农研科技大赛”，以智慧农业技术解决方案为目标，为年轻的研究人员提供发挥才华的启动平台，促进农业实体与数字化融合。
2021年8月，拼多多设立“百亿农研”专项，该专项不以商业价值和盈利为目的，致力于推进农业科技进步，以农业科技工作者和劳动者进一步有动力和获得感为目标。目前，拼多多先后与联合国粮食与农业组织、新加坡食品与生物技术创新研究院、浙江大学等国内外科研团队展开合作，在科学种植、农业机器人、智慧农业、未来食品等领域深入研究。
拼多多致力于在种植端助力前沿科技研究向农业实际应用转化。2022年度，拼多多加大对高科技农产品的资源倾斜，以销量反哺科研，世壮燕麦片、烟薯25、西大魔芋、晋谷21号小米、普莱赞巧克力等一大批农业院校研发的高科技农产品成为重点扶持的对象。
“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？****** 聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口 “特别能聊”的人工智能会聊出些什么？ 本报记者 时斓娜 阅读提示 全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。 家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。 产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。 人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。 “真正像人类一样聊天交流” “我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。 随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。 中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。 实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。 创新交互为AIGC带来新启发 随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。 以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。 在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。 目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。 根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。 “人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。 商业化落地需克服技术和伦理问题 尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。 在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。 中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。 “ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。 在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。” 在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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