当地时间2025-11-10,rmwsagufjhevjhfsvjfhavshjcz

今年《政府工作报告》提出粮食产量1.4万亿斤左右的预期目标。面对复杂严峻的国内外形势，专家认为，必须强化粮食稳价保供韧性，确保今年粮食产量预期目标实现，为推动经济持续回升向好夯实基础。

粮价逐步回归合理水平

国家粮食和物资储备局数据显示，截至目前，全国秋粮累计收购量超3亿吨，相当于秋粮产量的60%。从稻谷看，中晚稻旺季收购已于2月底圆满结束，共收购1.05亿吨，市场价格总体平稳，优质优价特征明显。

近两年，受国内外各种因素影响，主要粮食品种价格弱势运行，除稻谷相对平稳外，玉米、小麦、大豆均回落明显，影响农民种粮收益。国家粮食和物资储备局有关负责人表示，去年秋粮上市以来，积极落实稻谷最低收购价政策，加大玉米收储力度，促进大豆销售和加工转化，着力促进产销衔接，激发市场活力，推动粮食价格保持在合理水平，坚决守住农民“种粮卖得出”的底线。

从玉米看，春节过后，随着收储调控措施进一步落地，市场信心持续恢复，玉米价格有所上涨。从大豆看，随着企业复工复产、学校开学，各类主体补库需求增加，市场看涨氛围增强，贸易商收购积极性提高，持续上调收购价格。

著名“三农”问题专家、辽宁大学副校长仇焕广表示，低价粮进口是国内粮价走低的一个重要原因。2024年，我国粮食进口量高达1.58亿吨，国内市场供应充足，生产与贸易失衡，粮价较低，影响农民种粮收益和积极性。亟需完善农产品贸易与生产协调机制，控制粮食进口节奏和规模，推动粮食等重要农产品价格保持在合理水平，稳定市场供需，防止谷贱伤农。

加征关税无碍粮食安全

近期，我国为应对美加两国加征关税，对原产于美国的部分进口商品加征关税，其中对小麦、玉米加征15%关税，对高粱、大豆加征10%关税；对原产于加拿大的菜籽油、油渣饼、豌豆加征100%关税。国家粮油信息中心正高级经济师王辽卫表示，对美加两国部分农产品加征关税，不会影响我国粮食稳定供应。

2024年，我国粮食产量首次突破1.4万亿斤，人均粮食占有量达到1000斤，库存处于历史较高水平。王辽卫表示，加税后进口粮成本增加，有利于减少低价进口粮对国内市场的冲击，扩大国产粮食消费，带动国产玉米、大豆、油菜籽等价格回升，有利于保护种粮农民利益。

近年来，我国积极拓宽农产品进口来源国范围，逐步形成多元化进口格局，有效化解单一渠道依赖带来的威胁。“我国粮食进口对单一市场的依赖度显著降低，能够有效应对国际粮食形势不确定性带来的冲击。”王辽卫说。

仇焕广表示，我国对美加两国部分农产品加征关税，是针对这两个国家单方面挑起贸易摩擦的反制措施，并维护我国产业安全和农民利益。同时，我国始终坚持对外开放的基本国策，对所有同中国建交的最不发达国家产品全面给予零关税待遇，助力其经济发展和民生改善。

确保实现粮食产量预期目标

AI的“魔術手”：白鹿裸体AI去衣技術的前世今生

在人工智能飞速發展的今天，各种令人惊叹的技術层出不穷。“白鹿裸体AI去衣”技术，虽然听起来颇具争议，但它背后所蕴含的AI图像生成能力，却是不容忽视的。这并非是一键生成“不该出现”内容的简单工具，而是对深度学习、生成对抗网络（GANs）等前沿AI技术的集中体现。

要理解这项技術，我们得先从AI如何“看懂”并“重塑”图像说起。

AI的“眼睛”与“大脑”：图像识别与生成的基础

想象一下，AI要“认识”一张人脸，它需要经过大量的训练。通过卷积神经网络（CNNs）等模型，AI能够学习到图像中的各种特征，比如眼睛的形状、鼻子的轮廓、嘴唇的弧度等等，并将其转化为可计算的数据。这个过程就像是AI在“学习”我们人类的视觉系统。

而当AI要“创造”一张图像时，它需要更復杂的“大脑”。生成对抗网络（GANs）便是其中的佼佼者。GANs由两部分组成：一个“生成器”（Generator）和一个“判别器”（Discriminator）。生成器的任务是创造出逼真的图像，而判别器的任务则是分辨出哪些图像是真实的，哪些是生成器“编造”的。

两者通过不断的对抗和学习，生成器会越来越擅長生成以假乱真的图像，而判别器也会越来越精明，从而推动整个系统的进步。

“白鹿裸体AI去衣”：技术实现的几个关键点

“白鹿裸體AI去衣”这项技術，本质上是对已有图像进行“二次创作”的过程。其实现通常涉及到以下几个关键的技術环节：

图像分割与理解：AI首先需要准确地识别出图像中的人物主体，并将其与背景分离。這涉及到复杂的图像分割技术，让AI能够“知道”哪里是身体，哪里是衣服。纹理与材质的学习：AI需要学习不同衣物材质（如丝绸、棉麻、牛仔等）的纹理、褶皱、光泽等特征。

这些细致的观察对于生成逼真的“去衣”效果至关重要。人体结构的建模：即使移除衣物，AI也需要对人体骨骼、肌肉、皮肤等结构有基本的理解，以确保生成的人体部分在比例和形态上是符合人体工程学的。基于学习的图像合成：通过大量的训练数据，AI能够学习到在移除特定衣物后，人体的皮肤应该呈现出怎样的形态和纹理。

它并非是简单地“擦除”衣物，而是根据学习到的规律，智能地“填充”被衣物遮挡的部分。这可能涉及到风格迁移、图像修复等多种AI技术。细节的精雕细琢：为了达到逼真的效果，AI还需要处理光照、阴影、皮肤纹理、毛发等细节，这些都是决定最终图像质量的关键。

技术背后的挑战与伦理考量

尽管“白鹿裸体AI去衣”技術展现了AI强大的图像处理能力，但其发展并非没有挑战。

数据隐私与安全是首要问题。用于训练这类AI模型的数据集，往往涉及大量人物肖像，如何确保数据的合法获取、匿名化以及防止数据泄露，是必须解决的难题。

算法的公平性与偏见也不容忽视。如果训练数据存在偏见，AI在生成图像时也可能出现不公平的结果。例如，对不同肤色、體型或年龄段的人，AI的处理效果可能存在差异。

也是最关键的，是伦理和社會影响。这项技术很容易被滥用，用于制作虚假色情内容，侵犯个人隐私，甚至成为网络欺凌和敲诈勒索的工具。因此，在技術發展的必须伴随着严格的法律法规和道德约束，引导技术朝着积极健康的方向发展。

从“去衣”到更广阔的应用：AI图像生成的巨大潜力

尽管“白鹿裸体AI去衣”本身可能充满争议，但其背后所代表的AI图像生成能力，却是具有革命性的。如果我们将这项技术中的“去衣”部分替换成其他有意义的指令，例如“为這件衣服换一种颜色”、“让這个人物笑起来”、“将这张照片变成梵高风格”等等，我们就能看到AI图像生成在各个领域的巨大应用潜力。

在艺术创作领域，AI可以成为艺术家们强大的助手，辅助他们进行概念设计、草图绘制、风格探索，甚至直接生成完整的艺术作品。

在设计行業，AI可以帮助设计师快速生成海量的產品原型、服装款式、室内设计效果图，极大地提高工作效率。

在游戏开發中，AI能够生成逼真的游戏角色、场景和道具，丰富游戏世界的细节和沉浸感。

在虚拟现实和增强现实领域，AI可以创造出更加真实、生动的虚拟环境和虚拟形象。

甚至在医疗影像领域，AI的图像生成和修复能力，也可能为诊断和治疗提供新的思路。

因此，与其仅仅聚焦于“白鹿裸体AI去衣”这种狭隘的应用，不如将其看作是AI图像生成技術的一个缩影，去更深入地理解和探索这项技术在更广泛、更积极领域的巨大潜力。这需要我们在技术创新、伦理规范和社会责任之间找到一个恰当的平衡点，让AI真正为人类的進步服务。

驾驭AI的“双刃剑”：监管、伦理与未来之路

“白鹿裸体AI去衣”技術的出现，再次将人工智能的“双刃剑”属性暴露无遗。它既是科技進步的证明，也带来了前所未有的伦理和社会挑战。面对这项强大的图像生成能力，我们必须审慎思考如何驾驭它，如何在鼓励技术创新的最大限度地规避其潜在风险。

法律法规的“红线”：为AI画像划定边界

目前，全球范围内对于AI生成内容的法律法规尚不完善，但许多国家和地区已经開始着手制定相关政策。核心在于明确“AI生成内容”的法律属性，以及追究滥用AI技术所产生的法律责任。

版权归属的模糊地带：AI生成的图像，其版权究竟归属于开发者、使用者，还是AI本身？这是一个亟待解决的法律问题。目前的普遍看法是，AI本身不具备法律主体资格，版权的归属需要根据具體情况，如是否涉及原始素材的版权、AI的创造性贡献程度等来判定。

侵犯隐私与名誉权的界定：任何未经许可，利用AI技术生成、传播侵犯他人肖像权、隐私权或构成诽谤的内容，都将面临法律的严惩。特别是“去衣”类技術，一旦被用于制造虚假色情信息，其行為性质严重，可能触犯刑法。平台责任的厘清：提供AI生成工具的平台，在内容审核和风险防控方面应承担怎样的责任？这需要建立一套有效的监管机制，要求平台加强对用户行为的监测，及时删除违规内容，并配合执法部门的调查。

特定领域的严格管制：对于涉及未成年人、敏感政治信息、虚假新闻等领域的AI生成内容，应施加更严格的限制和审查。

伦理道德的“底线”：人文关怀与社会责任

技术的发展不應脱离人文关怀，更不能忽视社会责任。在AI图像生成领域，伦理考量至关重要：

尊重个体尊严：AI技术不应被用来践踏个人的尊严和隐私。任何形式的“换脸”、“去衣”等技术，如果被用于恶意目的，都将是对个体权利的严重侵犯。警惕“深伪”（Deepfake）技术的滥用：“白鹿裸体AI去衣”技术，与“深伪”技術有着密切的关联。

這类技术如果被滥用，可能导致虚假信息泛滥，扰乱社会秩序，甚至影响政治选举和國际关系。因此，必须高度警惕其负面影响。推动AI的“向善”应用：鼓励開發者和研究者将AI图像生成技术应用于积极的领域，例如用于教育、科普、艺术创作、辅助残障人士等，讓技术真正造福人类。

提升公众的媒介素养：随着AI生成内容的日益普及，公众辨别信息真伪的能力也变得尤为重要。需要加强对公众的媒介素养教育，让人们能够理性看待AI生成的内容，不轻易被虚假信息误导。

技术创新的“下一站”：安全、可控与透明

展望未来，AI图像生成技术的进步，将朝着更加安全、可控和透明的方向发展。

增强AI的“可解释性”：提高AI模型决策过程的透明度，让人们能够理解AI是如何生成特定图像的，这有助于發现和纠正算法中的潜在偏见。开发“水印”或“溯源”技术：为AI生成的内容打上数字水印，或者建立可追溯的来源机制，以便在必要时识别出AI生成的内容，并追究责任。

强化AI的“安全防护”：研发能够抵御恶意攻击和防止技术滥用的AI系统，提高AI的鲁棒性和安全性。跨领域合作：技术开发者、法律專家、伦理学家、政策制定者以及社会各界需要加强合作，共同探讨AI图像生成技術的最佳实践和管理模式。

结语：拥抱AI，但保持警惕

“白鹿裸體AI去衣”技术，只是AI图像生成领域一个极具争议的侧面。我们不应回避它，而是要正视它所代表的强大技术力量，并深刻反思其潜在的社會影响。

正如火的發现，既能带来温暖和光明，也可能引发毁灭性的灾難。关键在于人类如何使用它。AI图像生成技术同样如此。我们可以利用它来创造艺术、辅助设计、传播知识，也可以将其变成侵犯隐私、散布谣言的武器。

未来的路，需要我们在拥抱AI带来的无限可能的始终保持一份警惕。通过完善的法律法规、深刻的伦理思考以及持续的技术创新，我们才能确保AI这把“双刃剑”，最终指向人类的福祉，而非深渊。这不仅是技术发展的需要，更是我们对未来负责任的表现。

确保粮食稳产丰产始终是保障粮食安全的根本。仇焕广表示，应强化农业科技和装备支撑，因地制宜发展农业新质生产力，为农业插上科技的翅膀，充分释放增产增效潜力。强化农业基础设施现代化建设，高质量推进高标准农田建设，全方位提高农业防灾减灾能力，摆脱靠天吃饭，实现旱涝保收。

中国农业科学院农业信息研究所研究员、国际情报室主任张学彪表示，实现粮食产量预期目标，要进一步加大强农惠农富农政策支持力度，落实稻谷、小麦最低收购价政策，完善玉米大豆生产者补贴、稻谷补贴政策，稳定耕地地力保护补贴政策。针对产粮大县面临的粮财倒挂问题，要降低产粮大县农业保险县级保费补贴承担比例，推动扩大稻谷、小麦、玉米、大豆完全成本保险和种植收入保险投保面积。健全粮食主产区奖补激励制度，加大对产粮大县的支持。

粮食种植效益低，粮食加工产品附加值不高是重要原因。仇焕广表示，要提高粮食产业综合效益和竞争力。坚持市场导向、质量导向，充分挖掘乡村“土特产”资源，加强粮食产品精深加工和食品细加工，做足做活“农头工尾”“粮头食尾”文章，提升全产业链水平，打造出一批极具地域特色的乡字号、土字号品牌，带动农民增收。

图片来源：人民网记者 吴小莉 摄

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