中央农村工作会议系列解读⑤强化种业企业创新能力 切实推进种业振兴行动******
作者:林青宁、毛世平、王晓君,中国农业科学院农业经济与发展研究所
近期,习近平总书记在中央农村工作会议上强调“要抓住耕地和种子两个要害”“把种业振兴行动切实抓出成效,把当家品种牢牢攥在自己手里”。作物育种和种子产业发展对于保障我国粮食安全和农业可持续发展意义重大。科技创新是突破前沿育种关键技术,培育战略性新品种的源头,对我国种业发展至关重要。当前,以市场化为导向的育种模式已是种业创新大势所趋,然而我国种业企业科研创新能力相对较弱,严重制约了我国种业创新链的延长。亟须强化种业企业创新能力,切实推进种业振兴行动。
近年来,我国种业企业在技术创新方面取得了一定进步,表现在三个方面:一是生物育种企业创新平台建设已较为完善。当前国内典型种业企业普遍拥有国家级、省部级重点实验室、博士后工作站等具有行业影响力的技术创新平台,具有较强的技术开发和创新能力。且隆平高科等种业企业已具备了较完善的国外研发体系布局。二是典型生物育种企业科企合作模式初步形成。当前国内典型种业企业不仅与高等院校、科研院所建立了产学研合作关系,还与各类学会建立了长期深入的合作。且首农集团等企业与国外机构在生物技术育种等方面建立了稳定的合作关系。三是典型种业企业创新产出逐渐丰富,在市场准入(审定、登记)品种、发明专利、科技进步奖等方面取得明显进步。“十三五”以来,隆平高科、登海种业等种业企业不断培育出双抗绿色高产的动植物品种。
当然,在成绩的背后,我国种业企业创新发展仍面临诸多难题:一是知识产权保护体系不完善。种业创新知识产权保护存在制度、认知和执行层面的问题,导致品种侵权行为仍较为普遍。二是种业品种同质化严重。新《种子法》实施以来,市场新品种“井喷”,但突破性品种缺乏,种子供给低价竞争,影响企业研发投入。三是种业项目偏离产业化应用。当前项目申报管理基本由科研人员出题并答题,产业需求导向不足。企业在科技论文等方面的劣势,影响了项目申报的成功率。四是科企合作形胜于质。目前科企合作多是联合申请项目,一旦项目结束合作关系就解体,两者为松散型合作。人才合作也多局限在简单的技术指导层面。五是科研院所与企业存在“同质竞争”。目前科研院所种业创新也偏向于生物育种,打破了原有科研院所基础研究、企业应用研究的平衡,挤压了种业企业的利润空间。
针对当前制约种业企业创新发展的系列问题,必须进一步优环境、活机制,提高种业企业创新动力与效能。
一是构建知识产权利益分享机制,完善知识产权保护体系。构建知识产权参与分配的利益机制,建立原始品种权人和实质性派生品种权人的利益分享机制。完善知识产权保护的政策体系,加强知识产权保护平台建设,推动知识产权社会共治,打通知识产权保护通道,培育知识产权保护的良好环境。
二是优化品种审定制度,推动品种由“多乱杂”向“多专优”转变。完善现行主要农作物品种审定制度,提高审定门槛,适当提高现行审定指标标准,减少品种数量,提高品种质量,使真正有实力品种脱颖而出,提高企业创新的内在动力。加快建立分作物分子指纹库,严格和规范品种审定和登记“特异性、一致性、稳定性”测试,通过技术手段把牢品种准入关。强化品种标准样品管理,开展品种符合性验证试验,为强化品种事中事后监管提供有力支撑。
三是加强种业科技项目产业化属性,增加种业企业经费支持。增加种业专项科技创新项目数量,增加种业企业获取科研经费支持的渠道,保障有实力的种业企业能够获得相应的科研项目以及研发经费支持。对种业企业融资方面给予支持,对产业化发展企业实施低息支持,尤其企业用于科技创新研发、基地建设方面的投资可给予无息支持。
四是引导科企合作深度融合,促进联盟运行由虚转实。创新项目形成机制,由企业根据产业需求提出技术难题,政府组织监督在全国范围内进行项目招标,构建企业“出榜”“评榜”+政府“发榜”+科研院校“揭榜”的机制。建立共建共享机制,完善联盟成员间的利益联结和分配机制,促进产学研协同创新效率。积极推动联盟实体化,适合以股份合资的方式实现实体化的要加快引导,适合以协会等社会团体法人方式实现资源整合的要给予政策支持。
五是强化科研院所生物育种基础研究属性,完善生物种业科研成果共享机制。多措并举强化科研院所做好种质资源的收集、分析、挖掘工作,进行基础性、前沿性、公益性研究,并完善科研成果信息共享机制,在合法合规的前提下,鼓励科研院所向社会公众公布科研成果和相关的知识产权信息,将生物种业科研成果转让给典型种业企业进行新品种培育,实现科研成果的开放共享。
2022西湖论剑|谭建荣院士:为数据安全筑起更多防火墙、安全墙******
前沿技术在数据安全可控方面发挥着哪些作用?在2022西湖论剑·网络安全大会期间,中国工程院院士谭建荣就新兴数字产业、工业互联网、智能制造、区块链技术等热点话题接受了媒体记者提问,阐述了他对未来网络安全的思考。
记者:“十四五”规划指出要培育壮大网络安全等新兴数字产业,在新业态背景下,我们应该如何把握这个机遇,加速推动网络安全产业成长壮大和持续发展?
谭建荣:网络安全产业随着网络安全技术的发展而发展,网络技术开放了,网络技术推广应用了,网络安全产业就随之形成,并且壮大。网络技术的先进性是关键,只有具备先进的网络安全技术,网络安全产业才可能具有自主知识产权,才可能做到自主创新、自主可控。有了先进的网络安全产业,我们就形成了网络安全队伍,有了高水平人才,我们才能做大网络安全产业,做到可靠性、可用性、可信性、可控性,才能把网络安全技术应用好、推广好,才能做大做强网络安全产业。
记者:近年来数据泄露等网络安全事件不时发生,您认为各相关方应该怎样携手应对,才能确保网络安全、信息安全和数据安全?
谭建荣:网络安全本身就是“矛”和“盾”的关系。网络安全既有攻又有防,没有一劳永逸的网络安全。网络安全只有起点没有终点,我们要不断的追求网络安全技术的先进性,才能够有效进行网络安全的“攻和防”。网络安全既要攻得下,又要防得牢,所以这是一对矛盾,就是这对矛盾促进了网络安全技术不断提升、不断发展。只有掌握最先进的技术,才能防得牢。我们首先要有正确的网络安全观,在这个正确的网络安全观指导下,不断提升我们的技术,使我们的防护能力不断增强。
记者:您之前提到在工业互联网中数据是至关重要的元素,请您谈一谈数据对于工业互联网发展的重要性体现在哪些方面?
谭建荣:我们通过网络产生了工业互联网,把互联网技术用到工业领域,而在工业领域中很大一方面是制造业。在制造过程当中,从产品设计、加工、装配、销售、使用、维护全生命周期来看,每一个环节都产生了大量数据,我们既是大量数据的产生者,又是大量数据的利用者。工业数据,技术数据、管理数据、服务数据、商业数据,对每个企业来说都至关重要,企业的核心竞争力体现在产品上、标准上、自主知识产权上,而最核心、最底层的就体现在工业数据上。企业是行业的领头羊,也是行业的大数据中心,必须要掌握行业数据、发展趋势、商业模式的数据等。
工业互联网最核心问题是产生了大量工业数据,而工业产品加工生产的过程,既是数据利用的过程,也是利用数据产生的源头,在这方面同时要利用好、维护好、保护好这些数据。工业数据、数据安全、工业互联是一个三角形关系,每一个环节都必不可少。
记者:在智能制造转型升级过程中,需要不断推动智能化大数据创新。如何保障数据安全,推进智能制造又好又快发展?
谭建荣:智能制造过程,就是把人工智能技术跟产品实际制造技术融合起来,用人工智能技术解决产品设计、加工、装配、使用、维护等过程当中出现的技术问题,用人工智能提升产品创新能力,改善产品质量。在这个过程中,每一个环节都产生了大量数据,而人工智能一个重要方法就是深度学习,通过人工神经网络训练,用数据训练。人工智能、智能制造归根到底是数据挖掘、数据利用、数据演练的过程,在这个过程当中数据安全是非常重要的,这些数据在哪些行业中,在多大范围使用,给多少人使用,这些都涉及到数据安全。
第二个方面,在贸易过程当中,客户服务产生了大量商业数据、技术数据,也包括管理上的数据,这三部分数据安全使用的范围、使用的权限、使用的密码都有一整套管理方法。我们要把智能制造推向深入,必须要通过数据挖掘、数据训练,而在这个过程当中我们要把数据安全做的更好,筑起更多的防火墙、安全墙,这样企业才可以放心地用数据,客户也可以放心地用这些数据。
记者:区块链技术在数据安全保障中发挥了哪些具体作用?
谭建荣:区块链是基于零信任,把数据公开、透明、去中心化,然后再加密和进行权限管理。区块链技术在数据安全保护方面非常重要,区块链技术应用的最成功、最必要的是金融管理行业、投资融资行业,区块链是公开、透明、去中心化、权限分散等一整套管理制度。我个人理解,区块链技术是互相制约的一个机制,互相制约、互相约束,才能够做到数据安全。(姚坤森)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)