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刘庆峰代表建议：发挥5G+AI优势 在全球率先开展无障碍智能通信服务******

　　语言互通方能自由交流和互信合作，是一带一路和推动人类命运共同体的重要支撑。近年来，我国信息通信行业实现跨越式发展。全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰建议，将多语种翻译技术和5G网络相结合，可在我国率先构建无障碍通信的“人类巴别塔”，用户不用下载任何APP，在通用手机上就可依托5G网络和智能翻译技术，实现跨语种的无障碍视频电话。

　　为推动中国5G+AI无障碍智能通信在全球范围内抢先建设，刘庆峰建议国家发改委牵头，工信部、中央网信办支持，将无障碍智能通信纳入5G新基建范畴，打造无障碍沟通的数智化“底座”，指导电信运营商、人工智能龙头企业协同合作，充分发挥中国5G和人工智能优势，形成5G+AI倍增效应。

　　此外，建议工信部牵头，联合行业协会、电信运营商以及人工智能龙头企业，共同制定5G+AI无障碍智能通信行业标准，积极推进国际合作，用标准引领全球无障碍智能通信产业发展；建议民政部、中国残联、电信运营商等研究和出台政策，减免残障人群使用无障碍通信服务资费，降低残障人群获取和使用门槛，助力享受技术红利；建议国家发改委、工信部、财政部设立专项，支持在民族地区推广应用无障碍通信，促进各民族交流，筑牢中华民族共同体。（记者 李政葳 梁爽）

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）