“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。
你的隐私，大数据怎知道****** 作者：杨义先、钮心忻（均为北京邮电大学教授） 在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？ 1.“已知、未知”大数据都知道 大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！ 甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀…… 再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。 当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。 2.数据挖掘就像“垃圾处理” 什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。 大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。 不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。 这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。 再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据（废品）中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。 3.大数据挖掘永远没有尽头 大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！ 一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。 接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。 几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。 其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。 如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。 各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。 当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。 4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存 必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！ 不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。 但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。 因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。 对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开（实际上是没法不公开），而把个人身份隐藏起来，即匿名。 《光明日报》（ 2023年01月12日 16版） 百姓彩票地图 |
