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来源:彩之家app2023-09-06 17:48

  

贵州全力打造全国重要的白酒生产基地******

  中新网贵阳1月16日电 (记者 张伟 袁超 瞿宏伦)贵州省是酱香白酒生产核心区,酱香白酒产业已成为贵州工业第一大产业,堪称工业“压舱石”。此间进行的贵州省两会上,代表、委员建言贵州要立足资源禀赋和产业基础,全力打造全国重要的白酒生产基地。

  近年来,贵州酱香白酒产业迎来快速发展期,在龙头企业茅台集团引领下,区域内其他名优品牌快速崛起,成为贵州经济最重要的增长极。

资料图:贵州酒企包装。 瞿宏伦 摄资料图:贵州酒企包装。 瞿宏伦 摄

  2022年,全国国务院印发的《关于支持贵州在新时代西部大开发上闯新路的意见》中指出,支持贵州发挥赤水河流域酱香型白酒原产地和主产区优势,建设全国重要的白酒生产基地。贵州酱香白酒产业也迎来新的发展机遇。

  贵州省政府工作报告提出,2023年,贵州将推动酱香白酒产业高质量发展;聚焦打造全国重要的白酒生产基地,加快重点酒企技改扩能项目建设,做大做强大型企业;持续推进“三个一批”(推进赤水河流域酱香白酒产业规范发展,兼并重组做大一批、就地改造提升一批、清理整治退出一批),培育更多优质规上企业,规范发展中小企业,白酒产业增加值增长10%以上。

资料图:贵州酒企生产。 瞿宏伦 摄资料图:贵州酒企生产。 瞿宏伦 摄

  贵州省遵义市习水县是酱香白酒产业集聚区之一。贵州省人大代表、习水县县长冉崇庆对贵州酱香白酒产业的发展充满信心,“习水县力争2023年实现白酒产能突破20万千升,产量突破17万千升。”

  对于目标的实现,习水县需完成“三大任务”。冉崇庆告诉中新网记者,习水县将全力支持习酒集团做大做强,加快企业一期技改项目建成投产,并尽快启动二期技改项目建设;全力支持茅台201厂3万吨酱香系列酒技改工程及配套设施项目等建设,争取项目尽快投产达产;加快推动一系列酒企及联丰片区酱香白酒生产项目尽早开工建设,尽快建成投产。

资料图:贵州酒企生产。 瞿宏伦 摄资料图:贵州酒企生产。 瞿宏伦 摄

  冉崇庆联合多位代表共同建议,推动泸遵高铁建设,“这个建议与四川省人大代表的想法不谋而谋,既能带动两地白酒产业的发展,又能推动区域开放合作,助力贵州融入成渝经济带。”

  贵州省人大代表、贵州珍酒酿酒有限公司总经理朱国军接受中新网记者采访时说,“近年来,珍酒持续投资,启动建设六个酿酒基地项目,整体的规划和布局也是奔着一个比较好的未来,也是对产业的信心来做的投资和安排。”

  “对于未来的发展我们有信心,也有决心把企业做好。”朱国军说,要抢抓机遇,守住质量底线和生态底线,把企业做大做强。“茅台集团是贵州酱香白酒产业的‘航母’,我们则定位于‘护卫舰’的角色。我们要不断做大做强,把家底做厚一点。对于未来能做到多大的规模,这是根据市场情况的变化来决定的,但是我相信肯定会越来越好。”

资料图:贵州酒博会现场。 瞿宏伦 摄资料图:贵州酒博会现场。 瞿宏伦 摄

  为推动酱香白酒产业高质量发展,朱国军建议,一方面要统筹做好贵州本地红缨子高粱种植规划,加强对农民的资金、政策扶持,并确保粮食价格稳定;另一方面要加强酱香白酒行业知识产权保护。

  “从酿酒的一粒种子开始,我们要全程严格把关,始终严把产品质量。”贵州省人大代表、贵州习酒投资控股集团有限责任公司质量部工作人员陈欢建议,酱香白酒企业要以保证产品品质作为使命,加大对白酒质量的控制,严格质量标准,从而推动白酒产业高质量发展。

  “波尔多红酒、苏格兰威士忌、贵州酱酒——都是产区品牌,应该共有、共建、共享。”贵州省政协委员、贵州省白酒企业商会首届轮值会长朱伟接受中新网记者采访时说,“贵州产区会是未来十年白酒行业的持续性热词。贵州产区IP打造需要有一个里程碑式的破局,起点要高,势能要大,才能为共创‘贵州酱香型白酒’产区品牌铺好路。”

  朱伟呼吁,贵州酒企要抱团发展和强化品牌意识。“作为贵州省白酒企业商会,我们自身的定位是要整合资源、创造模式、打造平台,帮助所有会员企业拥抱这一发展机遇,打响贵州酱香型白酒产区品牌,分享这一发展红利。”(完)

                                                          • 彩之家app

                                                            人工智能,如何妙笔“生”画******

                                                              核心阅读

                                                              输入一段话,“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领,吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算,接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来,人工智能技术应用于艺术创作等领域,还要注意防范潜在风险,让技术进步更好地造福社会。

                                                              不用画笔、颜料,输入一段描述性文字,计算机就能自动解析,生成相应的画作。2022世界人工智能大会上,人工智能绘画的展示令观众惊叹。

                                                              一些过去专属于人类创作的领域,比如绘画、书法、写作、作曲,如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的?当前沿技术与艺术相遇,将碰撞出怎样的火花?在内容、版权等方面又是否存在问题?

                                                              从文本到图像,人工智能绘画本质是计算

                                                              人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程,输入一段话,生成一幅画,本质是计算。简要地说,计算机通过大量学习,能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理,人工智能程序在收到“语言描述”指令后,可以根据自身的算法还原出图像。

                                                              设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代,就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序,让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年,人工智能技术日新月异,科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间,人工智能“画”出的作品普遍不够好,往往只是一些模糊的图像元素的组合,还称不上是完整的画。

                                                              今年以来,人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因,百度文心一格总架构师肖欣延认为,这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

                                                              具体来说,预训练大模型增强了人工智能的通用性,成为人工智能技术及应用的新基座;大数据的训练中,通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习,计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来,几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说,扩散模型的出现至关重要。

                                                              扩散模型的原理是,通过人为逐步添加噪声,让图像逐渐变“模糊”,再不断学习去噪过程,如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片,即“画”出图像。

                                                              “这一过程与人类学习相似。通常,人们学画从临摹开始,机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊,但计算机会不断修正,从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

                                                              扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越,不仅作画质量快速提升,生成时间也缩短到几秒钟。

                                                              众多用户尝鲜,大量应用加速“画技”进化

                                                              汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中,他需要借助一些图片来丰富文案,而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月,了解人工智能绘画程序后,他尝试自己“画”图。现在,人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

                                                              随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降,人工智能绘画门槛越来越低,一些简易化操作平台在国内外兴起。如今,不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感,许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜,并“晒”在社交平台上。

                                                              大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多,算法就越能理解输入的描述文本,画作质量就越高。”肖欣延表示,当前人工智能绘画水平与今年初相比,已经有很大进步。

                                                              不过,目前的人工智能绘画技术并不完美。首先,可控性仍然不高,即计算机不能很好理解人类指令的含义,即便是输入“画两个苹果,左边红色,右边绿色”这样的简单描述,生成的图像也可能有很大偏差;其次,细节呈现能力还不够。比如,对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作,初看上去惊艳,认真观察问题却不少。

                                                              但肖欣延认为,人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如,基于跨模态大模型和强大的深度学习框架,百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外,未来人工智能不仅能作画,还能根据文本描述生成视频,并直接配上解说文字,“可以把视频生成看作是维度更高的绘画,从技术层面看,这是可以实现的。”

                                                              防范潜在风险,守住法律和伦理底线

                                                              人工智能进入绘画领域,计算机会取代人类画师吗?

                                                              在肖欣延看来,好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关,即使人人都可以用人工智能技术作画,但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品,“人工智能只是作画的辅助工具”。此外,虽然有的人工智能绘画语言娴熟,也包含细腻的情感,但并不意味着机器有意识、情感,它不过是学过类似的作品,又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射,目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

                                                              不少业内人士认为,不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画,接受新事物。可以预想,将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成,创作者能腾出更多时间去构思想法与创意,调整构图、色彩、光影氛围等。

                                                              “人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示,20世纪前后,照相技术让传统肖像画失去市场,促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合,或许能激发画家创作出别开生面的作品。

                                                              不过,由于人工智能绘画发展刚刚起步,技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如,有人认为,未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等,侵犯了原作者的版权,有违法嫌疑。也有人认为,“机器学习”过程是一种类人化的创作行为,同样体现了创造者的思想和劳动,应当获得版权保护。此外,还有人担忧,人工智能绘画技术若被滥用,可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展,有必要前瞻潜在的风险,只有守住法律和伦理底线,技术进步才能更好地造福社会。

                                                              不只是绘画,写作、作曲、生成短片,人工智能日益强大的深度学习能力,让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来,业界专家认为,人工智能与艺术融合,一方面会降低一些艺术门类的创造门槛,让更多人参与到当代的审美创造中来;另一方面新技术会带来新的审美风格,人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

                                                              记者 喻思南

                                                              (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                            [责编:天天中]
                                                            阅读剩余全文(

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