43年 就为了一头牛？******

　　有这么一种牛

　　它出生在内蒙古乌拉盖草原

　　现在足迹却已遍布全国

　　图源：农民日报 华西牛牛群

　　它让我国拥有

　　具有完全自主知识产权的

　　专门化肉牛新品种

　　打破了我国肉牛主导品种

　　核心种源严重依赖进口的局面

　　科研人员们为了它整整研究了43年

　　它究竟有什么特别之处?

　　今天，让我们一起来认识一下华西牛！

　　为什么要研究牛？

　　我国是农业大国，牛是农业生产中的重要动力来源，被称为六畜之首。但随着社会生产力的发展，到二十世纪80年代，牛逐渐退出农业生产，传统役用牛培育逐渐式微。与此同时，随着生活水平的提升，居民对肉用牛的需求日渐增加。

　　怎样把牛从过去的“役用”转变为“肉用”，推动我国养牛业由传统养殖向现代肉牛产业跨越，是摆在科学家面前的一道难题。

　　图源：摄图网

　　良种是肉牛业发展的关键，是肉牛产业核心竞争力的主要体现。但由于农耕传统等多种因素的影响，我国肉牛育种起步较晚，到20世纪80年代，肉牛生产水平仍旧很低、肉牛良种覆盖面小、主导肉牛品种种源严重依赖进口。我国肉牛生产群体中占比65%的西门塔尔牛杂交群体的供种长期依赖国外，核心种源的对外依存度高达70%。

　　华西牛有多“牛”？

　　2021年底，经国家畜禽遗传资源委员会审定，“华西牛”获得国家畜禽新品种证书。自此，我国自主培育的，遗传性能稳定、生产性能良好，符合肉牛产业发展和市场需求的肉牛新品种诞生。

　　图源 ：农民日报 “华西牛”新品种审定证书

　　“华西牛”毛色以红色、黄色为主，少量白色花片相间，腹部、头部、肢蹄、尾梢均为白色。公牛体格强壮、背部宽厚、肌肉发达；母牛体形匀称、性情温顺。

　　图源：中国农科院 华西牛种公牛、种母牛

　　1. 适应性“牛”

　　华西牛繁殖性能好，适应面广，既能适应我国的牧区、农区以及北方农牧交错带，也适应南方草山草坡地区。

　　2. 肉量产出体重“牛”

　　华西牛成年公牛体重达900公斤，成年母牛550公斤以上，屠宰率62.39%，净肉率53.95%，平均育肥期日增重达1.36公斤，主要生产性能达到国际先进水平。

　　3. 市场竞争力“牛 ”

　　据预计，到2025年，“华西牛”每年可提供进站采精公牛400头左右，我国肉牛自主供种率提升到70%。到2027年，每年提供优秀种公牛将达到500头以上，自主供种率将达到80%，实现核心种源自主可控。

　　按照当前遗传进展推算，“华西牛”再经过5-10年选育提升，其生长速度、产肉性能和屠宰性能等主要肉用指标将媲美美国、澳洲等顶级肉用西门塔尔牛核心群。“华西牛”优秀个体冻精可以对外出口，直接参与国际市场竞争。

　　43年科研长跑，关关难过关关过！

　　“华西牛”培育工作起始于1978年，2002年至2003年，中国农业科学院北京畜牧兽医研究所牛遗传育种科技创新团队首席研究员李俊雅带领团队在云南、湖北、新疆等地调研后，目光最终停留在内蒙古乌拉盖草原。这里的牧民世世代代养牛和羊，牛群经过改良，是肉牛育种的理想基地。

　　图源：澎湃新闻 乌拉盖草原

　　1. 遗传进展慢？用基因组选择技术！

　　育种之初，李俊雅的团队就遇上了巨大难题。由于肉牛世代间隔长，繁殖效率低，且生产模式复杂，育种数据收集难度大，导致肉牛育种遗传进展缓慢。

　　图源：农民日报 研究人员正在进行牛肉脂肪酸含量测定

　　为此，李俊雅团队组建了我国第一个华西牛基因组选择参考群，率先将基因组选择技术应用到育种工作实践中。参考群内的全部个体既有表型数据如体高、体重等，又有基因型数据，通过参考群体可以评估后代个体的种用价值好坏，然后根据评估结果实现早期选种留种。

　　2. 基因芯片昂贵？多方支持！

　　基因芯片又称DNA芯片或生物芯片，能够对个体基因型进行测定。利用芯片分型的基因组信息，对个体进行准确的育种值估计，实现早期选种，是全基因组育种技术所依赖的重要工具。

　　“最令我难受的是2012年前后，我们的课题一分钱也没有，甚至到了要借钱干活的境地。”李俊雅说。在选育提高阶段，基因组选择技术所需的基因芯片需要从国外进口，而当时的进口芯片一头牛的测定费用就高达3000多元。李俊雅寻求企业、社会力量的多方支持。就这样，团队继续一边干活，一边努力争取更多的资金支持。

　　图源：农民日报 中国农业科学院北京畜牧兽医研究所牛遗传育种科技创新团队主要成员

　　3. 课题结束意味着保种灭亡？打破“魔咒”！

　　育种界里有一句老话，“课题结束之时就是保种灭亡的开始。”肉牛新品种通过审定并不意味着育种的结束，能不能推广下去，能不能保持品质，是更需要解决的问题。

　　李俊雅及其团队把解决方案定为联合育种。最初，团队与15个养殖户建立了合作。2018年，成立了有22户成员的乌拉盖管理区博昊良种肉牛繁育专业合作社。到2022年，全国“华西牛”核心场户达41家，联合育种企业总数达60余家，形成了“全国一盘棋”华西牛联合育种模式，先进育种经验逐渐推广至全国。

　　图源：腾讯网 255头华西牛从乌拉盖管理区顺利启程，远赴山西

　　资料来源：农民日报、澎湃新闻、科技日报

　　整理：董小娴

“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。