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“新农具计划”首期收官，新农人玩转乡村振兴“新农具”******

　　中央农村工作会议明确，产业振兴是乡村振兴的重中之重。作为产业振兴的有力措施，直播正成为越来越多“新农人”手中的“新农具”。

　　1月11日，由重庆市政府联合腾讯西南总部、腾讯研究院、微信共同发起的数字化助力乡村振兴项目——“新农具计划”首期暨“百日火种行动”收官，支持新农人熟练掌握视频号、企业微信、小程序等数字化经营工具，降低农村网络交易门槛。

　　“从0到1”后“陪跑”100天

　　场均观看人数超过3000人，最高单场销售额超过1.1万元，凭借这一成绩，“唐老腊”成为“百日火种计划”的“冠军学员”。这一成绩，也让刚开播三个月的“新手主播”唐陈喜出望外。

　　2022年9月下旬，在当地政府的牵线搭桥下，“唐老腊”负责人唐陈和张石强参加了“新农具计划”。在为期两天的线下培训中，两位“新手”主播和来自巫溪、酉阳、彭水三县的新农人一起，学习了短视频、直播带货等数字化技术。

　　培训结束后，“百日火种计划”接续启动。在三个月的时间里，腾讯组织供应商百准、脸赋云一对一、手把手地指导主播的话术及场控、排品过品的逻辑、直播节奏的把握、直播间留人技巧，让品牌更有说服力。每场直播过后，团队还在讲师的带领下复盘直播表现，改进直播技术。“比如在开始直播的五分钟安排引流品，之后是福利品、爆款商品等，这样就可能吸引那些刷到直播的人，成为我们的顾客。”唐陈说。

　　“传统的短期电商培训一般只能帮助新农人度过数字化技能学习‘从0到1’的阶段，而在培训后技能‘返0’、培训效果‘归0’现象普遍存在，百日火种计划旨在解决这一痛点，不仅是从0到1，还在扶新农人‘上马’之后陪跑100天。” 腾讯公司副总裁、腾讯研究院院长司晓表示。

　　打通私域生态，复购率明显提升

　　视频号自身的流量，以及微信、企业微信、公众号等完整的生态，是何航鞋业负责人何财明选择视频号的原因。如今，何航鞋业手工制作的丝瓜络布鞋，已形成了从田间到车间，再到直播间“三间合一”的成熟产业链模式，带动当地近200人的创业就业。

　　如今，在视频号直播的同时，主播们也都会提醒观众添加微信、进入微信群，打通私域生态。凭借精细化运营，客户转化率和复购率明显提升。

　　“视频号是以社交推荐为主，朋友点赞、转发的越多，被推荐的可能性越大。再加上我们通过微信建立微信群、公众号，触及面非常大。”何财明说，“何航鞋业”的客户复购率高达30%-40%。

　　司晓认为，相比其他平台，微信视频号更聚焦于私域生态的优势。“商家通过直播把用户沉淀到私域，或者通过企业微信号、个人微信号把公域的流量沉淀到私域，再通过私域的精细化运营，把私域流量导入到公域直播间去成交。”

　　打造更多三农领域超级IP直播间

　　中央农村工作会议提出，要落实产业帮扶政策，做好“土特产”文章，依托农业农村特色资源，向开发农业多种功能、挖掘乡村多元价值要效益，向一二三产业融合发展要效益。

　　各大平台也都积极打通农业供应链，进一步拓宽销售渠道，拓宽农民增收致富渠道。视频号直播创新“快速度、短距离、少环节”新型电商销售模式，帮助各地的土特产成为俏货。微信、公众号、企业微信等也都积极响应国家“乡村振兴”战略，成为新农具，帮助新农人沉淀私域流量，撬动更多公域流量，实现数字化经营。

　　像“唐老腊”和“何航鞋业”一样，如今，一条条腊肉、一粒粒大米、一双双布鞋等特色好物正在通过视频号直播间，从重庆的田间地头来到全国各地消费者手中。

　　腾讯公司副总裁兼西南区总经理蔡光忠表示，全国上千个县各有特色，无论是当地特色美食、农副产品还是个体品牌，都可以打造“视频号头部县域IP直播间”，培养享誉一方的地域性头部县域品牌。下一步，“视频号新农具火种计划”将会利用资源和经验，在更多县域都打造出多个具有影响力的三农领域超级IP直播间。

　　“我们将扎实推进电商产业融合发展，进一步挖掘、培育各地‘名优特新’等适合网上销售的农产品，让更多的特色产品通过视频号平台走出去，推动产业振兴更上新台阶。”蔡光忠说，“同时，我们也将继续以培训为切口，助力农村人才培训，帮助他们补链条、兴业态、树品牌，增强市场竞争力和可持续发展能力。”

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）