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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。
ChatGPT搞钱行不行****** 一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。 免费服务仍将继续 “新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。 去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。 当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。 但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。 据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。 烧不起的模型成本 尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。 有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。 “这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。 但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。 “钱景”在哪 长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。 洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。 但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。 天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。 张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。 AIGC商业化，侵权与被侵权 AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。 张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。 此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。 郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。 北京商报记者 杨月涵 （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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