江苏：立法促进数字经济做优做强（地方立法新实践）******

　　“产品代入模型库，测算和分析市场投放后潜在的状态和效益……”最近，红豆集团红豆工业互联网公司总经理奚峰又多了一个新头衔：企业首席数据官。

　　江苏省十三届人大常委会第三十次会议审议通过《江苏省数字经济促进条例》（以下简称《条例》），并于今年8月1日起施行。其中第67条规定，鼓励企业建立首席数据官制度，由企业相关负责人担任首席数据官，推动企业构建数据驱动的生产方式和管理模式。

　　企业首席数据官职能的发挥以及制度的建立，是企业实现智改数转、提升竞争力的重要载体，也是江苏数字经济发展的一个缩影。

　　如何进一步做优做强数字经济，使之成为转型发展的关键增量？江苏省人大常委会法工委副主任夏正芳介绍，《条例》共9章85条，包括数字技术创新、数字基础设施建设、数字产业化、数据利用和保护等内容，旨在进一步推动数字经济与实体经济深入融合发展，为做强数字经济提供有力法治保障。

　　“《条例》的出台是破解数字经济发展痛点、难点问题的迫切需要。”夏正芳介绍，江苏数字经济发展快、规模大，但在数字技术创新驱动、龙头企业培育壮大、数据资源开发利用等方面还有一定差距。

　　为推动数字产业创新发展，《条例》作出了一系列规定：省人民政府根据产业发展趋势，结合本省发展，统筹规划全省数字产业发展；在集成电路、物联网等特色优势领域，加快重大项目推进、产业链上下游对接配套、骨干龙头企业培育，打造具有国际竞争力的产业高地；推动软件产业集群建设，培育软件名城和软件名园，构建安全可控、开放协同的现代软件产业体系。

　　另外，针对实践中存在的中小企业转型成本高、转型难导致不敢转、不能转的问题，《条例》提出了颇多“亮点条款”。

　　“结合调研中各方提出的针对性意见建议，我们通过《条例》中的多层面举措鼓励推动企业产业数字化转型。”江苏省人大财经委副主任委员吕小鹏介绍，例如，《条例》明确提出推动企业实施智能化改造，推广服务型制造新模式；规定支持数字技术在先进制造业集群的深度应用，鼓励产业链龙头企业打造供应链数字化协作平台；要求加大对工业互联网发展的支持力度，推动运用高适配、快部署、易运维的工业互联网解决方案，降低中小企业的工业互联网使用成本……

　　“《条例》的制定实施，加快推进了产业数字化转型，持续深化融合应用，为经济发展带来坚强保障。”江苏省工信厅“智改数转”专班相关负责人介绍，目前，江苏省新培育国家级特色专业型工业互联网平台12个，新增省级智能制造示范车间和智能工厂试点340多家，创新经济发展迎来全新机遇。

　　版式设计：蔡华伟

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