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【光明论坛】重视乡村工匠在非遗保护中的重要作用******

　　【光明论坛】

　　作者：魏鹏（重庆市中国特色社会主义理论体系研究中心西南大学分中心特约研究员、西南大学经济管理学院教授）

　　近期，习近平总书记对非物质文化遗产保护工作作出重要指示，强调要扎实做好非物质文化遗产的系统性保护，更好满足人民日益增长的精神文化需求，推进文化自信自强。乡村工匠作为扎根乡村、掌握传统技艺、提供当代产品的乡村手工业者、传统艺人，正是传承非物质文化遗产的重要载体和有生力量。

　　此前，国家乡村振兴局、教育部等八部门联合印发《关于推进乡村工匠培育工作的指导意见》，为乡村工匠的制度性培育、持续发展提供了全面而切实的方案。在全面推进乡村振兴、传承中华优秀传统文化的背景下，身怀高超技艺、植根乡村沃土的乡村工匠群体有了大有可为、大展身手的广阔天地。充分发挥乡村工匠优势特长，不仅是做好非物质文化遗产系统性保护的必然要求，也能更好满足人民日益增长的精神文化需求。

　　要守护传统，更要勇于创新。传统手艺要薪火不息、生命不止，就不能故步自封，更不能抱残守缺。唯有实现产品类型与功能创新，才能更好满足现代人日常生活新需求；唯有实现制作技艺与工具创新，方能提高产品品质与生产效率；唯有实现产品形态与包装创新，才能更适应大众化推广与多渠道销售要求。应借助现代科学方法和手段，全面、生动记录和科学分析乡村工匠技艺中的丰富科学原理与技术内涵，不断研发新产品、引致新需求。此外，还要探索数字化、智慧化、网络化为乡村工匠加持的路径与方式，让现代技术为传统技艺插上腾飞的翅膀。

　　要精于生产，更要适应市场。精于工、匠于行的技艺，是乡村工匠的底气与底色，但乡村工匠不应是曲高和寡的孤芳自赏者，而应是充满人间烟火、饱含故土味道的实际产品、具体价值的创造者。他们提供物质产品，服务田间耕作，满足寻常百姓吃穿住用、农事劳作之需；他们提供文化产品，承载中国人的审美情趣、精神追求、伦理观念，满足人们对故土乡愁的依恋与想象；他们提供场景产品，以富有韵味的工作过程、制作场景提供充满历史感的生产与生活氛围，构建古今对话，增添大地的家园感，成为一种充满仪式感、满足旅游需求的场景。要在民众的生产生活中进一步诠释和丰富乡村技艺的实用价值与艺术价值，提高满足乡村生产、满足城乡居民生活需要的实用性，不断拓展各类电子商务平台营销渠道。

　　要潜心钻研，更要引领乡亲。乡村工匠的技艺并非“养在深闺人未识”的藏品，而是历史层积下的社会共同财富，除法律框架内的知识产权保护外，都可转化为社会共有的公共产品、成为乡里乡亲的共同财富。乡村工匠也只有在带着乡亲实干、领着乡亲致富的进程中，才能最大限度实现个人社会价值。此外，在更广泛的引领群众、依靠群众过程中，也将激发群众无穷的创新创造活力，进而推动乡村技艺不断创新发展，让乡村手艺真正转变为推进农民增收致富的工具和路径。特别是通过技能培训、分工协作、合作组织等方式，充分带动乡村中老人、妇女、残疾人等参与到乡土产品的生产中，将留守者转变为人力资源，将受助者转变为财富的创造者，不仅助力乡亲增收致富，更利于乡邻和谐。

　　要扎根乡土，更要面向世界。乡村工匠植根乡土，受乡土滋养，传承本土性技艺，利用本地资源，满足邻里需求，留存乡愁乡韵。乡村工匠也要放眼世界，秉持兼收并蓄、开放包容精神，在交流互鉴中增强乡村手艺的生命力与市场适应力。积极通过学习、借鉴，丰富并提升工匠产品品类、品质，塑造品牌。同时大力推进乡村工艺旅游产品，聚集乡土人气、财气、智气。乡村工匠更应大胆走出去，以美为媒，充分展示乡土景象，展现可亲可敬可爱的中国形象。还可以积极参加各类展销会、博览会，利用短视频、直播等新传播方式，多渠道、立体性展示乡村工匠传承久远的手工技艺，激活人们的“老家”记忆，激发乡愁乡情，增强乡村产品、乡村生活、乡村生态对当代人的吸引力、感召力。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 02版）

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）