粮食产量连续八年超一点三万亿斤——从丰收答卷看端牢饭碗底气与实力******

　　冬至时节 ，寒风瑟瑟 。尽管皖北平原温度已降至零摄氏度以下，安徽省涡阳县宋来宝农作物种植专业合作社理事长宋来宝却并不担心庄稼地里的麦苗。“目前田里的麦苗80%以上是壮苗，抗冻性强 。”

　　宋来宝告诉记者 ，2022年他种植了约3000亩小麦，苗情长势好得益于前期科学种植，“播种期里 ，我对农田进行了两次机器镇压 ，土壤上实下松，保温性更好，确保麦苗能够安全越冬 。”

　　粮食安全是“国之大者” 。今年 ，我国有力克服北方罕见秋汛导致冬小麦晚播 、局部发生新冠肺炎疫情和南方持续高温干旱等不利因素影响 ，全年粮食实现增产丰收 ，粮食产量连续8年稳定在1.3万亿斤以上 ，彰显了端牢中国饭碗的底气与实力 。

　　耕地是粮食生产的命根子 。去年底召开的2021年中央农村工作会议部署抓好粮食生产 ，明确要求“稳定粮食面积”。

　　今年 ，中央继续提高小麦 、稻谷最低收购价，稳定玉米、大豆生产者补贴和稻谷补贴政策，先后向实际种粮农民发放一次性补贴400亿元，提高农民种粮积极性。各地强化耕地用途管制 ，通过退林还田、间套复种 、农田连片整治等方式，挖掘面积潜力 。全国粮食播种面积17.75亿亩 ，比上年增加1051.9万亩 ，增长0.6%。

　　耕地保护既要保数量，也要提质量。今年以来各地加紧推进高标准农田建设，不断改善农业基础设施，为实现粮食高产稳产 、农业高质高效奠定基础 。到2022年底，我国高标准农田将累计建成10亿亩 。

　　在河北省秦皇岛市昌黎县马坨店村，老书记刘兆云望着阡陌纵横、路畅渠通 的农田告诉记者，近年来村里实施方格布局、完善田间灌排设施 、整修农田道路等工程措施，达到地平整 、土肥沃 、水畅流 、路相通的标准，极大提高了土地质量和土地利用率。“现在1个小时就能浇完一亩地，不仅降低成本提高效率增加了效益，还解放了劳动力，粮食产量和亩效益也大大提高 。”刘兆云说 。

　　向良田要粮，也要向科技要粮。从智能农机 、植保无人机等新装备 的推广，到保护性耕作 、测土配方施肥 、病虫害绿色防控等新技术的运用 ，依靠农业科技不断提升粮食单产水平 ，成为粮食连年丰收的关键密码。

　　“作为新型农业经营主体 ，在小麦越冬保障上 ，现在我们更加注重因地因苗科学管理 ，针对弱苗，在温度适宜时将增施叶面肥促进麦苗由弱转壮 。”宋来宝说。

　　在北大荒集团，无人种田 、无人收割等智慧生产方式已大量应用 ，5G 、北斗导航 、移动互联网等技术和服务团队 的加盟，形成了各方支撑粮食生产 的合力。当前 ，黑龙江省农业科技进步贡献率达69.4%，农作物耕种收综合机械化率达98% 。我国整体农业科技进步贡献率已突破61%，农业科技研发实力进入世界前列。

　　着眼未来 ，我国稳定粮食生产仍然面临一些风险挑战 ，要始终绷紧粮食安全这根弦 ，抓紧抓牢粮食生产，把饭碗牢牢端在自己手中 。

　　党 的二十大报告要求，“全方位夯实粮食安全根基” 。近日召开的中央经济工作会议提出 ，“实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动”。

　　“要实现粮食稳产增产 ，必须要不断完善粮食生产支持政策，强化现代农业基础支撑 ，确保三大谷物面积稳定在14亿亩以上 ，口粮面积稳定在8亿亩以上 ，粮食产能要持续稳定在1.3万亿斤以上 。”中国人民大学教授 、国家粮食安全战略研究院院长程国强说。（记者汪子旭 水金辰）

你的隐私 ，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　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 。

　　(作者 ：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)