满载货物的火车通过轮渡跨越渤海湾。 戴少毅 摄
19日12时,中铁1号轮停靠烟台北站,50节满载粮食的火车和35辆装满各种货物的汽车从轮渡开下。当日14时20分,装满煤炭、年货的火车和汽车,又将搭乘同一条轮渡继续跨越渤海湾,向大连旅顺港驶去。
工作人员告诉记者,春运期间通过轮渡过海的火车有“啤酒车”“鲜花车”“树苗车”“水果车”等等,轮渡俨然成了个巨型“超市”,每天约有1.5万吨货物从这里跨过渤海湾,五花八门的货物反映出民众生活的多样化。
在发往东北的年货中,山东的啤酒颇受欢迎。一列列“啤酒火车”从青岛发出,通过蓝烟线抵达烟台北站码头,并在这里等候上船。新鲜的山东啤酒通过海铁联运,走上东北民众的节日餐桌,最快48小时可到达黑龙江齐齐哈尔。
巨大的轮渡下层可装火车,中间可装汽车,上面则用来乘载旅客。客舱设有不同等级舱位,并配备电影院、超市、快餐厅、观景厅、卫星电视等设施。
机舱工作人员在工作。 戴少毅 摄常年从事海鲜运输生意的王海波将满载海货的汽车开上轮渡,准备在大连旅顺港下船后,直接开到沈阳销售。“轮渡线路用时短、费用低,一年光运输费就能节省六七万元。”王海波称。
铁路轮渡不仅实现了物畅其流,近年来通过不断完善船内设施等方式,同时实现“人享其行”,让旅客舒适地往返于故乡与他乡之间。
65岁的乘客李仁义告诉记者,如今回东北过年是轻松的旅行,坐轮渡便捷又舒适。而过去,他曾经历过排队二十多个小时买船票、男女老少一同挤在船舱里的春运场景。
在旅客中,还有不少人选择自驾小汽车乘船跨越渤海湾,他们有的回乡过年,有的携家人旅行。通过网络系统,旅客输入汽车车牌号等信息后,即可实现人与车便捷购票。
如此庞大的渡船是如何运行的?工作人员称,船上共有四台发动机组,承担着万吨巨轮的航行动力。机舱工作人员是渡船的“心脏”医生,一旦发现渡船“心血管有小毛病”必须随时诊断、治疗。
徐学强就是一名“诊治医师”,他负责对渡船故障做出判断,对症下药。“最好的诊治,是将隐患消灭在萌芽状态。”徐学强称,航运安全差一分就是灾难,必须第一时间解决问题,保障安全。
距离兔年春节还有两天,渡船上的年味越来越浓。工作人员告诉记者,他们的渡船是渤海湾上唯一春节不停歇的渡船,“大年三十不停航”已成为惯例。船员家属可以上船团聚,一同挂彩灯、包饺子,与旅客们一起过节。
据悉,渤海湾烟台至大连航线年均运送旅客250余万人次,车辆100余万台次,货物3000余万吨。今年春运期间,有20艘客滚船上线营运,最高峰日发送旅客超3万人次。(完)
向善而生的AI助盲,让AI多一点,障碍少一点****** 有人说,盲人与世界之间,相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中,失去视力的盲人不会陷入永夜,科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。 AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前,让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破,更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力,以另一种方式重新“看见世界”。 新契机:多模态算法或将造福数以亿计失明者 科学实验表明,在人类获取的外界信息中,来自视觉的占比高达70%~80%,因此基于AI构建机器视觉系统,帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力,无疑是最直接有效的解决方案。 一个优秀的AI助盲技术,需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展,才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够,以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。 多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力,也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说,多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟,将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计,全球至少22亿人视力受损或失明,而我国是世界上盲人最多的国家,占世界盲人总数的18%-20%,每年新增的盲人数量甚至高达45万。 大挑战:如何看到盲人“眼中”的千人千面 AI助盲看似简单,但多模态算法依然面临重大挑战。 多模态智能算法,营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域,盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一,这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与,这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题,形成了最真实的模型训练数据集。 但是在现有技术条件下,盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战:一方面是盲人上传的问题类型很复杂,比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。 另一方面,由于盲人的特殊性,很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时,经常会产生虚焦的情况,可能上传的照片是模糊的或者没有拍全,或者没拍到关键信息,这就给AI推理增加了难度。 为推动相关研究,来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”,并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题,然后要求给出相应的答案,解决盲人的求助。 另外,盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说,盲人逛超市,由于商品外观触感相似,很容易犯错,他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表,拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效,没法给出有效信息。 最后,针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制,同样也是现阶段的研发难点。 多解法:浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点 AI助盲哪怕形式百变,无一例外都是消灭痛点,逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究,只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。 在VizWiz官网上公布的2万份求助中,盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西,很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断,例如 “这本书书名是什么?”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上,提出了自监督旋转多模态模型,通过自动修正图像角度及字符语义增强,结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。 盲人所拍摄图片模糊、有效信息少?研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法,并提出多阶段交叉训练策略,具备更充分的常识能力,低质量图像、残缺的信息,依然能够精准的解答用户的求助。 目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点,在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。 真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此,研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC,FREC提供3万图片和超过25万的文本标注,囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声,还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时,该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR,噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议,该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。 在智能交互研究方面上,浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA,同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。 眼球虽然对温度并不敏感,但浪潮信息的研发团队,却在努力让盲人能“看”到科技的温度,也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍,跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界,更重要的是如何造福人类,让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸,当AI充满人性光辉,我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意,见证着更加光明宏大的远方。 (文图:赵筱尘 巫邓炎) [责编:天天中] 阅读剩余全文() |