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国家林草局：我国首次实现所有调查省份荒漠化和沙化土地“双逆转”******

　　光明网讯（记者 张佳兴）“我国所有调查省份荒漠化和沙化土地整体逆转，全国荒漠化和沙化土地持续呈现逆转趋势”12月30日，国家林业和草原局召开新闻发布会，国家林业和草原局荒漠司司长孙国吉介绍第六次全国荒漠化沙化调查结果时表示，我国首次实现了所有调查省份荒漠化和沙化土地“双逆转”。

　　国家林业和草原局新闻发布会现场（摄影：宋峥）

　　我国是世界上荒漠化面积最大、受影响人口最多、风沙危害最重的国家之一。为掌握全国荒漠化和沙化现状及动态变化情况，我国每5年组织开展一次全国荒漠化和沙化土地调查工作。去年又新增年度动态监测。2019年，国家林业和草原局组织开展了第六次全国荒漠化和沙化调查工作。

　　调查结果显示，截至2019年，全国荒漠化土地面积257.37万平方公里，占国土面积的26.81%；沙化土地面积168.78万平方公里，占国土面积的17.58%；具有明显沙化趋势的土地面积27.92万平方公里，占国土面积的2.91%。

　　孙国吉介绍，调查结果表明，我国首次实现所有调查省份（所有调查省份，指荒漠化18个省，沙化30个省，下同）荒漠化和沙化土地“双逆转”，面积持续“双缩减”，程度持续“双减轻”，沙漠、沙地植被盖度和固碳能力持续“双提高”，沙区生态状况呈现“整体好转、改善加速”态势，荒漠生态系统呈现“功能增强、稳中向好”态势。

　　孙国吉表示，我国荒漠化和沙化土地面积持续减少。与2014年相比，全国荒漠化和沙化土地面积分别净减少37880平方公里、33352平方公里，年均减少分别为7576平方公里、6670平方公里。我国荒漠化土地和沙化土地面积已经连续四个监测期保持了“双缩减”。

　　荒漠化和沙化程度稳步减轻。与2014年相比，重度荒漠化土地减少19297平方公里，极重度荒漠化土地减少32587平方公里。

　　沙区植被状况持续向好。2019年沙化土地平均植被盖度为20.22%，较2014年上升1.90个百分点。植被盖度大于40%的沙化土地呈现明显增加的趋势，5年间累计增加791.45万公顷，与上个调查期相比增加了27.84%。

　　八大沙漠、四大沙地土壤风蚀总体减弱。2019年风蚀总量为41.79亿吨，比2000年减少27.95亿吨，减少40%。

　　据悉，第六次调查以国土“三调”为底版，直接参与的技术人员达5100余人，中国科学院、水利部、中国气象局等相关单位以及北京师范大学、北京林业大学等单位参加了相关专题研究工作。

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　　2022年2月4日，第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行，让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念，凝聚中国科技力量，面向世界、面向未来，向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。

　　本届冬奥会运用最新科技手段，为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道，北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间，为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会，北京电视台上线了智能手语播报数字人，在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报，为听障人士带来精彩赛事报道。

　　最新数据显示，我国听障人群超过2700万，这部分人群与健听人一样，他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来，传统人工手语翻译工作量大，且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂，语序与正常语序差异大，正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间，还要结合语境进行猜测。

　　受北京市科委科技冬奥专班委托，北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司，在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下，用3个多月时间，让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习，且翻译准确率高达90%。

　　在如此短的时间内实现这项高难度动作，智能手语数字人是如何做到，在这背后又有哪些技术创新难点？

　　在多位业内人士看来，近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层，数据层建设远远不足，并且针对数字人相关产业，底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少，且多以图像、视频等二维平面为主，无法满足AI（人工智能）训练的需求。

　　同时，因手语语序与中文语序差异大，方言分化更加复杂，且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集，三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外，手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。

　　凌云光手语数字人产品相关负责人介绍，在建设高质量手语语料库的同时，他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语，并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构，进行数据标注，建设手语语义映射关系，不仅完善了国内手语数据库的建设，也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。

　　该负责人举例说，基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑，手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑，将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列，包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息，将中文文本语义提炼和精简，形成精准匹配适合手语表达的文本；AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本，根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列，供数字人做表达输入。

　　该负责人还提到，数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式，通过高精度写实数字人全流程制作方案，可实现一键数字建模，高度还原真人发肤，重新毛孔等细节，更加真实亲切。同时，通过跨模态拟人生成算法，还可以将手语词汇序列，生成相应的动作信息，驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。（姚坤森）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）