中国鱼用中国种 人均年占有量为世界两倍******
中国鱼用中国种 人均年占有量为世界两倍【水产养殖加工企业探索创新育种,水产品预制菜市场崛起,深加工成发展趋势】
从吃鱼难到年年有余,水产不再是人们逢年过节才有的硬菜,而是餐桌日常。我国人均水产品消费量2021年为14.2千克,比2015年的11.2千克上升26.8%,连续7年呈上升趋势。水产消费从“温饱型”向“品质型”过渡,青鱼、草鱼、鲢鱼和鳙鱼四大家鱼养殖热情减退,鲈鱼、鲟鱼等特种水产养殖量呈现较高增长,近五年养殖量增长率分别为78.4%和32.4%。
水产养殖加工企业探索创新育种以获得优质种源。受益于我国冷链物流不断完善,水产预制菜市场崛起,成为丰富人们蛋白质需求的重要补充。
瞄准育种攻克难题
“看今年哪种鱼卖价好,明年接着养”,过去渔民凭经验养殖,可能会造成产品过剩卖不上价。在富煌三珍总经理倪宝友看来,这是传统养殖高度分散的弊端。如今随着科学养殖意识逐渐增强,水产养殖逐渐实现标准化、规模化,也给水产品深加工带来稳定的原料供应。
不少企业与农户签订长期合作助推水产养殖标准化、规模化。富煌三珍有1440亩斑点叉尾鮰苗种繁育区,10万亩订单养殖基地。斑点叉尾鮰原产于北美洲,因抗病力强、骨刺少、肉质鲜美等成为烤鱼界的标配。
作为富煌三珍深加工产品的主要原料,斑点叉尾鮰在2015年时面临原种退化,攻克原种迭代成为公司发展的一道难题。“原种退化会降低鱼的抵抗力”,倪宝友说,公司为此联合江苏淡水水产研究所及全国水产技术推广总站联合攻关研发培育出“江丰1号”,其生长速度快、抗病力强,摆脱对原种依赖。“江丰1号”成为农业农村部重点推广养殖的水产新品种,带动全国产业链上下游年产值近500亿元。
可以说,近些年我国在水产种业方面不断突破,养殖种类丰富。数据显示,我国水产养殖种类达300种以上,水产养殖的种源自给率相当高,年提供苗种6万亿尾(粒)以上,基本实现“中国鱼主要用中国种”。2021年,我国养殖水产品人均年占有量47.36千克,是世界平均水平的两倍。
新技术为“鲜”护航
水产品在膳食结构中的比重不断增加,促使我国水产品需求持续增长。企业融入国内国际“双循环”格局,改变长期以来以出口为主的局面,转而深挖国内市场,发力水产深加工、延伸产业链,实现升级迭代。
包括国联水产、大湖股份、佳沃食品、富煌三珍等水产养殖企业延伸水产品加工产业链,实现由上游养殖到渠道营销升级转型。比如富煌三珍转向国内市场,专注斑点叉尾鮰细分品类推出烤鱼预制菜。“水产品预制菜的核心是保持原汁原味”,倪宝友介绍,目前传统的快速锁鲜技术多采用风冷,2019年公司与中科院合肥物质研究院合作,引入液浸式冰温保鲜冷冻技术,用零下40℃的微冻液系统进行冰温鲜冻,使解冻后鱼的口感与新鲜鱼几无差别,推动调味鱼行业提质升级。
水产深加工背后离不开冷链物流支撑。数据显示,2021年我国冷链市场规模近4000亿元,较2017年增长64%,2021年中国冷藏车保有量34万辆,较2017年增长195%。味知香、立高食品等预制菜企业还通过自建冷链物流体系保障配送。
品质生活下,越来越多的企业还通过技术实现从“塘头”到“餐桌”的全链条质量安全可追溯机制。未来,水产企业将继续从育种突破到技术创新为“鲜”护航,以更优质的蛋白水产品丰富人们的餐桌。
新京报记者 秦胜南
发挥数据的创新引擎作用******
作者:孙辰朔(清华大学习近平新时代中国特色社会主义思想研究院特约研究员)
随着数字技术创新和迭代速度加快,数据作为关键生产要素,已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节,成为驱动经济社会发展的重要力量。习近平总书记指出,“发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用,加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济”。中共中央、国务院前不久发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》对激活数据要素潜能、做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势作出了一系列部署。切实用好数据要素,更好发挥数据的数字化、网络化、智能化基础作用,协同推进技术、模式、业态和制度创新,对于深化创新驱动、推动高质量发展具有重要意义。
数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。充分发挥数据资源优势、挖掘数据价值潜力,需要不断完善数据要素培育和发展相关体制机制,加快构建数据基础制度,让数据要素更好为创新赋能,为推动高质量发展注入强大动能。
第一,数据要素能够推动知识技术创新。数据要素是指能够参与社会生产经营活动、可为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据。释放数据要素价值的关键在于数据开发利用。政府、企业、科研院所等在参与数据要素加工使用的过程中,通过结合人工智能算法、经济数学模型和领域专业知识,对研发、设计、生产、营销与决策各环节进行数据清洗、分析、建模,可以发现新的规律,研究出新的理论,创造新的知识或技术,带来更多经济效益和更大社会价值。
第二,数据要素能够优化科技创新要素配置。实现科技创新的要素包括劳动、资本、土地、技术、数据、企业创新精神等实体要素和虚拟要素。传统要素市场中存在信息不对称、要素流通不畅等,容易产生创新要素供需错配等问题,使创新资源的利用偏离最优配置。通过对数据要素的挖掘分析和利用,可以降低信息交互偏差和要素交易成本,推动创新要素流向高生产效率、高边际产出的企业和行业,打通“信息孤岛”和“数据壁垒”,从而实现要素高效配置。
第三,数据要素能够提升产业创新发展能力。一方面,作为数字化、网络化、智能化的基础,数据要素能够参与技术、产品、市场、组织、管理等创新过程,依靠信息技术创新驱动,推动数字产业化,不断催生新产业新业态新模式,培育壮大一批具有增长潜力的新兴产业,创造更多新需求和新就业岗位,挖掘新的经济增长点。另一方面,促进数据高效流通,推动产业数字化转型,实现数字经济与实体经济深度融合,将极大提升传统产业跨区域、跨场景、跨行业的协同创新水平,提升产业发展的质量和效益。
更好发挥数据要素对创新的推动作用,可重点从以下四个方面发力。
一是构建彰显创新引领的数据基础制度,鼓励数据要素投入创新。数据基础制度体系是数据要素赋能创新的制度保障。要建立数据产权制度,推动数据产权结构性分置和有序流通,强化高质量数据要素供给,推进数据分类分级确权授权使用和市场化流通交易。要建立合规高效的数据要素流通和交易制度,让数据要素更加顺畅地流通、更有效率地交易。要建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度,激发数据要素赋能创新、协同创新的活力和潜能。还要加强政策支持和引导,激励创新创业创造,让更多数据要素参与创新过程。
二是推动数字与产业融合发展,深化产业链创新链融合。数据要素驱动创新的重要路径在于促进数字经济与实体经济深入融合,促进实体经济中的创新要素高效配置。要面向各市场主体、行业和区域需求,统筹推进数字化转型。数据要素驱动创新的关键抓手在于推动创新链产业链深度融合,要加强数据要素与其他生产要素的组合迭代、交叉融合,推动生产要素多领域、多维度、系统性突破,围绕产业链部署创新链、围绕创新链布局产业链,深入实施工业互联网创新发展战略,发挥数据的创新引擎作用。
三是致力打造数字人才高地,强化关键核心技术攻关。充分发挥数据要素作用,关键在于扩大高水平数字创新人才供给。要创新科技人才培养体系,将数字人才培养作为学科建设的重要内容,提升全民数字素养与技能,培养造就一大批既懂专业领域又懂数字技术的高水平复合型人才。还要提升关键软硬件技术创新和供给能力,加强数字科技基础理论研究和数字基础设施建设。
四是构建多方协同治理模式,筑牢数字经济创新发展安全屏障。发挥数据要素驱动创新的作用离不开强有力的安全治理,要充分发挥政府有序引导和规范发展的作用,构建政府、企业、社会多方协同治理模式。要压实企业的数据治理责任,增强企业社会责任,促进公平竞争。还要增强数据安全保障、网络安全防护等各方面能力,把安全要求贯穿数据要素赋能创新全过程。