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中央财政下达125亿元保费补贴——农业保险为乡村振兴护航******

　　日前，财政部向有关省份、计划单列市及新疆生产建设兵团下达2022年第二笔中央财政农业保险保费补贴预算。此次下达保费补贴金额达125亿元。截至目前，中央财政已向各地及中央单位下达2022年保费补贴309亿元，其中包括特色奖补金额达到59亿元。

　　近年来，农业保险持续扩面、增品、提标，在保障粮食安全和服务乡村振兴等方面发挥了积极作用。来自中国银保监会的数据显示，截至目前，我国农业保险承保主要农作物面积达到21亿亩，约占全国播种面积的84％，承保农作物品种超过210种，基本覆盖我国主要粮食作物和糖料、油料、生猪等主要大宗农产品，为服务国家粮食安全和乡村振兴战略提供了重要保障。如何进一步促进农业保险规范经营、优化服务、提升效率，加快推进农业保险高质量发展，更好地服务“三农”事业，是保险业正在着力攻克的课题。

　　增强农户生产信心

　　早在2019年5月，中央深改委就审议通过了《关于加快农业保险高质量发展的指导意见》，标志着农业保险迈进了加速推进高质量发展新阶段。2020年我国成为全球最大的农业保险市场，为农户提供风险保障从2012年的0.9万亿元增长至2021年的4.7万亿元，近10年年均增长率为20.2%。

　　从去年起，黑龙江有不少种植户选择将玉米改种大豆。统计数据显示，2022年黑龙江省大豆播种面积7397.5万亩、同比增长26.9%，总产量190.7亿斤、同比增长32.6%，均创历史最高纪录。

　　在黑龙江大豆种植取得丰产增收的背后，离不开高保障的大豆保险对调节农业种植结构起到的示范作用。作为我国最大大豆产区，黑龙江为促进大豆产能提升，聚焦“稳粮扩豆”，提升大豆保险覆盖率，落实大豆完全成本保险惠农政策，推广大豆“保险+期货”模式，为广大豆农提供高质量保险服务，为大豆油料扩种提供坚实的风险保障。

　　记者在采访中了解到，2022年黑龙江推进完全成本及种植收入保险由2021年的5个县区扩展到60多个县区，取得了由点到面的突破性进展。与此同时，黑龙江大豆保障程度也由每亩200元提高至超600元，提升超过3倍。在此过程中，大豆完全成本保险的知晓度和接受度大幅提升，不少种植户看到了扩种大豆的可观保障。有农户表示：“现在种大豆补贴挺多，有国家给的大豆轮作补贴，还有大豆完全成本保险保障兜底，所以全部将玉米改种大豆了，也是为国家作贡献了。”

　　党的二十大报告提出，全方位夯实粮食安全根基，健全种粮农民收益保障机制和主产区利益补偿机制，确保中国人的饭碗牢牢端在自己手中。完善农业支持保护制度，健全农村金融服务体系。

　　近年来，在中央和地方各级政府持续、大力的补贴之下，农业保险对农业生产的风险保障作用在不断增强。2022年三大主粮完全成本保险和种植收入保险政策已经实现13个粮食主产省份826个产粮大县全覆盖。

　　“从实际效果来看，当农民遭遇自然灾害等意外造成的损失后，农业保险确实能够起到对灾害损失补偿的托底作用。”对外经贸大学风险管理与保险学系主任何小伟表示，近年来我国农业保险持续提标扩面增品，在保费规模、覆盖面、保障水平等方面取得了一些成绩，“现在发生灾害后，大家首先会追问农业保险能赔多少，这表明地方政府和农民已经对农业保险的保障作用产生共识。不过，农业保险仍有必要进一步扩大险种覆盖面”。

　　值得一提的是，财政部早在去年11月份就已提前下达了中央财政农业保险保费补贴2023年预算指标。“很快很早，这是农业保险保费补贴做出的重大改变，往年都是下半年才支付。目前，保费补贴的第一批资金已经提前下拨到各省，这是非常好的信号。”中国农业大学国家农业农村保险研究中心副主任任金政向记者表示。

　　科学把握政策边界

　　我国的农业保险以政策性农业保险为主，坚持政府引导与市场运作相结合，主要目的是保障国家粮食安全。“农业保险并不是纯粹的商业保险，它也是一种农业支持保护政策工具。”何小伟表示，要促进农业保险的规范化运作，就必须明晰政府与市场之间的边界。

　　“从近年来各地的实践来看，农业保险领域的虚假投保、虚假理赔、套取财政补贴等事件屡屡出现，成为农业保险高质量发展中的一个顽疾。”何小伟认为，随着农业保险向纵深发展，业务范围和规模不断扩大，现有的法规和文件在厘清政策性农业保险领域的政府与市场边界问题上仍有待细化。

　　中国农业风险管理研究会发布的《中国农业风险管理发展报告（2022）》显示，我国针对农业保险发展的财政保费补贴无法做到覆盖全部的农业生产，目前三大作物的覆盖率超过70%，而其他作物不足20%。随着我国乡村振兴战略的实施，各地积极发展特色农产品，带动经济发展和农民增收，但是这些与农民增收密切相关的特色农产品保险业务开办不足，且地方财政的保费补贴缺乏，导致部分特色农产品未能进入政策性农业保险范围。

　　农业保险的承保要求地方财政配套，只有在地方财政配套到位的情况下，中央财政才予以支持。“当前我国省际之间农业保险发展水平参差不齐，对各省份农业生产所发挥的风险保障作用存在着较大差异。一些中西部省份又是农业大省，地方财政难以匹配农业保险的补贴资金，导致农业保险业务规模受限。虽然目前财政补贴政策已对中西部地区有所倾斜，但仍不够精确。”何小伟说。

　　此外，我国农业保险尚未形成完整的大灾风险分散机制，保险业在巨灾风险中所发挥的作用有待进一步加强。任金政认为，这可能导致有的保险公司在做业务时畏手畏脚，也不利于防范系统性风险造成的冲击，因此我们需要继续完善大灾风险分散机制。

　　为使我国农业保险有稳定可靠的风险分散制度保障，2020年经国务院批准，由财政部牵头组建的中国农业再保险有限公司成立。作为我国唯一的专业的农业再保险公司，中国农再推动建立并统筹管理国家农业保险的大灾风险基金，并致力于加强农业保险数据信息共享，承接国家相关支农惠农政策。多位业内人士表示，在此之前，我国只有初步建立的公司级别大灾风险准备金；而在有了政策性的农业再保险和国家“农业保险大灾风险基金”之后，我国农业保险经营的许多后顾之忧将得到解决。

　　全力服务乡村振兴

　　在乡村振兴的大背景下，农业保险的内涵和功能已从传统意义上狭义的农业生产，扩展到了农业、农村、农民等诸多方面。作为乡村振兴战略的重要抓手，农业保险在助推农业现代化、防止返贫、提升乡村治理等方面发挥着日益重要的作用。

　　中央农村工作会议提出，产业振兴是乡村振兴的重中之重，要落实产业帮扶政策，做好“土特产”文章，推动乡村产业全链条升级，增强市场竞争力和可持续发展能力。

　　“农业保险的服务对象和内涵会不断扩大，原来主要是大宗农产品的保险，而未来对‘土特产’保险的需求会加大，因为‘土特产’具有较高附加值，对提升农民收入、促进共同富裕具有更加明显的作用。”此外，任金政还认为，未来针对耕地地力、高标准农田等方面的保险，以及对林业碳汇、环境责任等方面的绿色保险也会有所增加。

　　“农业保险服务链条还将不断延伸。产业振兴作为乡村振兴的主要内容，涉农产业对保险的需求会越来越大，农业产业从种养、初加工到深加工等均面临自然风险、市场风险的影响，基于产业链延伸的保险需求会增加。”任金政说。

　　现代农业保险发展也离不开科技力量。卫星遥感等技术的应用能够大大提升理赔结果精准度、可信度，确保查勘损失面积真实、查勘损失程度精准、查勘过程有据可循，让农户更加认可定损结果、更快收到赔偿资金，有效提升农户防范应对重大灾害的能力。瑞士再保险亚洲区农业再保险负责人何兴龙预测，运用科技手段降本增效、向更精细的专业化经营转型，将是农险未来可持续发展的关键。

　　此外，在民生保障方面，保险业不仅通过各类人身保险产品保障脱贫人口的人身风险，还能够通过保险资金投资民生工程项目助推防贫防返贫。以广西开展的“防贫保”保险业务为例，数据显示，截至去年9月末，广西已有55个县区实现“防贫保”业务落地,共计为8.98万户54.05万脱贫人口提供风险保障210.53亿元。保险机构通过为脱贫户因灾、因意外、因病返贫提供一揽子综合防贫保障，有力支持守住不发生规模性返贫底线。（记者杨然）

AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　上传一张图片，或者输入一些简单的关键词，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间，AI绘画开始在互联网社交平台走红。

　　AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品，所以算法是AI绘画的核心。

　　当前，“凭空”生成图像的AI绘画，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

　　事实上，AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

　　AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景？

　　从“以图生图”到“语音生图”

　　2022年，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而，这个作品的创作者不是艺术家，而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

　　这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100幅作品，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上。

　　通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

　　“人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片，通过一些图像处理的算法，把照片像素进行几何或者色彩上的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

　　经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　AI绘画主要依靠三种技术模式实现

　　董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

　　“图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像。”董未名举例，如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

　　不过，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距，所以长久以来，AI绘画一直“籍籍无名”。

　　当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。

　　“依托图文预训练模型，只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法，就是利用图文特征“对齐”的能力，再结合已有的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。

　　不过，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练，耗电量大、成本很高，而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间的验证。

　　诚然没有一项技术是完美的，这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

　　“目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字的意义，以及训练数据的偏差，有时便会生成“四不像”的作品。此外，扩散模型生成图片的速度比较慢，目前还达不到实时生成图片。

　　互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

　　AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

　　“现在网络上充斥着很多不良内容，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确，但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据，并用以训练识别模型，以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

　　在董未名看来，作为一种艺术呈现形式，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入，实现对其创意的预览，甚至可以直接进行创作。

　　不过，董未名并不讳言，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型，而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显，如果用画家的画去训练算法模型生成作品，那最后的版权属于谁呢？”董未名提出的问题，正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

　　AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬，真正服务艺术创作、创造更多价值。（科技日报记者 金凤）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）