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
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)