构建新时代海洋命运共同体******
作者:王胜(海南省中国特色社会主义理论体系研究中心特约研究员,中国南海研究院党组书记、院长)
党的二十大报告提出“促进世界和平与发展,推动构建人类命运共同体”,并将“推动构建人类命运共同体”作为中国式现代化的本质要求之一。海洋命运共同体是人类命运共同体理念的丰富和发展,是人类命运共同体理念在海洋领域的具体实践。当今世界正经历百年未有之大变局,全球海洋治理形势亦面临巨大挑战。海上霸权主义不时显现、海洋环境污染负面效应不断溢出、小岛屿经济体因气候变化、海洋污染等影响面临着严重的生存和发展困境,这些海洋治理领域的挑战亟需新的治理理念、理论和方法。“海洋命运共同体”这一重要思想,为全球海洋治理指明了新的方向。
构建新时代海洋命运共同体,要深刻领悟其精髓要义。海洋命运共同体思想与人类命运共同体思想一脉相承,是人类命运共同体理念在海洋领域的具体实践和全新拓展。从政治上来看,海洋命运共同体致力于构建全球海洋和平环境,促进国际海洋秩序的公平正义。从经济上来看,海洋命运共同体旨在实现全球海洋可持续发展和实现共同繁荣;从安全上来看,海洋命运共同体理念倡导树立共同、综合、合作、可持续的新安全观,反对海上霸权主义,走互利共赢的海上安全之路,合力维护海洋和平安宁。从文化上来看,海洋命运共同体理念主张文化交流互鉴与开放包容。从生态环保上来看,海洋命运共体主张保护海洋生态环境,有序开发利用海洋资源,实现海洋的绿色、低碳和永续发展。海洋命运共同体思想搭建起了中国参与全球海洋治理的“四梁八柱”,构建了政治、经济、安全、文化、生态等“多位一体”的理论体系,深刻展现了中国和合思维,是“天下大同、亲仁善邻、爱好和平、互利共赢”等传统文化精髓在当代全球海洋治理领域的具体呈现。
构建新时代海洋命运共同体,要坚决反对错误思维。一是要反对全球海洋霸权主义思维。15世纪末的全球地理大发现,使人类前所未有地通过海洋联系成了一个整体,覆盖地球表面71%面积的海洋自此成为强权争霸的重要舞台之一。海洋霸权国家轮番登场,纷纷试图构建以自身实力和单边利益为基础的海上安全、海上贸易秩序,“落后”国家的被侵略、征服、残杀、掠夺和奴役贯穿其中,甚至多次将人类置于战争的阴霾。
二是反对海洋零和博弈思维。海洋足够宽广,容得下所有国家的发展,海洋不是“你输我赢”的零和博弈舞台,部分国家秉持冷战思维,在海洋安全领域建立排他性安全同盟,只能恶化全球海洋安全形势。
三是反对“公地”思维。海洋资源丰富、蕴藏巨大发展能量,但海洋不是一片可以无限攫取的“公地”,全人类应该携手努力解决海洋环境污染、渔业过度捕捞、海洋生物多样性受损等“悲剧”。四是反对“搭便车”思维。海洋是全人类的共同财富,没有国家可以独善其身,每个国家都应承担与其权利和利益相匹配的责任,共同担负起全球海洋可持续发展的责任。
构建新时代海洋命运共同体,要持续加强国际合作。一是要和全球重大海洋倡议进行对接。联合国2030可持续发展议程制定了“保护和可持续利用海洋和海洋资源以促进可持续发展”的目标,海洋命运共同体理念与其深度契合,相互补充,相辅相成,中国推动构建新时代海洋命运共体就是要在以联合国为核心的多边主义框架下与全球海洋倡议协同增效,共同发展。
二是要积极打造面向全球的蓝色伙伴关系。把发展蓝色伙伴关系培育成中国与全球海洋国家关系的新增长极。
三是积极在21世纪海上丝绸之路框架下加强与海洋国家的“五通”建设,秉持“共商、共建、共享”原则,奉行“己欲立而立人、己欲达而达人”的理念实现休戚与共的发展。
构建新时代海洋命运共同体,要推动实现共同繁荣发展。海洋资源的开发与利用日益成为人类新的“蓝海”领域,海上新能源的开发与利用、海工装备的研发与运用、海洋生态环境的修复、“蓝碳”领域的市场技术和人才合作、海上互联互通建设正日益成为全球海洋国家实现发展的重要途径,推动具体领域的务实合作,成为构建海洋命运共同体的必由之路。
作为人类命运共同体的拓展与实践,海洋命运共同体蕴含了丰富的理论和实践价值,能够指引人类化解当前全球海洋治理面临的一系列挑战与困境。在后疫情时代,全球海洋国家更加期盼构建公平正义的海洋安全秩序,更加追求实现绿色、低碳和可持续的共同繁荣发展,更加坚定奉行走合作共赢的海上安全之路,更加笃定全球海洋文化的开放包容,更加注重保护海洋生态环境。海洋命运共同体理念必将引领人类迈向更加美好的未来。
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