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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。
新春走基层丨穿行哀牢山 巡逻路上写忠诚******
“绝壁千里险，连山四望高。”这是对于云南哀牢山很形象的描述。这里地处中越边境，密林重重、沟壑纵横、信号空白，仅凭名字就令人心生畏惧，当地百姓称其为“死亡森林”。
南部战区陆军“老山旅”就驻守在这里。春节期间，我们“新春走基层”记者跟随“老山旅”的巡逻官兵走上了巡逻路，见证戍边勇士的忠诚。
冬季去哀牢山巡逻有两项必不可少的准备工作，第一项就是每人携带一把砍刀，第二项就是每人要多带一套干爽的棉衣，这两项工作都是为了预防户外失温而准备。
这次巡逻的目的地是中越陆地边界82号界碑，沿途要穿越原始森林，官兵们时刻要准备面对大自然带来的考验。
哀牢山彝语意思是“虎豹出没的地方”，事实上，哀牢山不是一座山，而是一片横亘在云贵高原与横断山脉分界线上，绵延约400公里的群山，82号界碑就位于哀牢山东南部的尾端。
南部战区陆军“老山旅”某边防连指导员杨绕显：我们巡逻夏天最怕的就是遇到暴雨，因为一下雨，河水就会上涨，一般上涨至我们的腹部，我们需要借助绳索才能够过河，那是相当危险。冬天最怕的就是遇到失温，因为汗水和雨水混在一起以后，加上海拔高、温差大，人体就容易失温，所以我们在巡逻的过程当中，休息的时间都不能太长。
在原始丛林中，失温是致命的。因为人体是恒温的，一旦温度下降，身体功能就不能正常运转。重度失温从感觉失温到失去生命体征仅需两个小时。
南部战区陆军“老山旅”某边防连指导员杨绕显：失温症会产生幻觉，就是反而会觉得很热，有掀衣服或脱衣的反常现象。所以我们一旦察觉到这种情况，除了立即生火取暖外，还要尽快换上干爽的衣服，以此来保证血液的循环升温。
从山底到界碑的高差有2000多米，整片地域呈特殊立体气候，即“一山分四季，隔里不同天”。虽然今天天气晴朗，但是山林气温仍然偏低，为了避免失温，巡逻队员们即便很累，也不敢长时间休息。
大学生新兵张锐铭来自江苏苏州，这次巡逻他担负航拍观察任务。
南部战区陆军“老山旅”某边防连列兵 张锐铭：能参加这条线路巡逻的战士，都是连队体能拔尖的同志，平时都是老兵上的。很荣幸这次我能参加，因为这是对我的一种认可，更是一种勉励，我对后面的路程越来越期待了。
而张锐铭的班长张伯详已经服役10年，是战友们眼中的“边防通”，这次他仍然担负前方尖兵。2020年9月，张伯详满服役期，未婚妻想让他退伍回去结婚，可他还是递交了留队申请书，选择继续坚守边防。
南部战区陆军“老山旅”某边防连班长 张伯详：我们“老山旅”历来是一支战功卓著的荣誉部队，在上世纪我们就叫响了“一人辛苦万人甜、一家不圆万家圆”。到现在条件好了，我们更应该把它传承好，虽然我们跟家人聚少离多，但是看到全国人民他们团圆了，他们幸福了，那么我们也就心满意足了。
2021年，张伯详与未婚妻结婚了。今年春节，妻子带着孩子来到连队来探亲，给张伯详带来了一份安心。
军嫂 向天道珍：我以前从来没有来过连队，总是不明白他为什么不能及时回消息。当我转了五趟车，坐了十几小时车看到他，我就懂了，也请他放心，我会在后方全力以赴支持他，竭尽所能照顾好我们的小家。
南部战区陆军“老山旅”某边防连班长 张伯详：她跟我说，我守大家，她给我守好小家，我不回去，那她就来看我。每次我想起她说的话，我心里就感到很踏实。
一家不圆万家圆，正是千千万万军嫂舍小家为大家的无私奉献，让戍边军人守土卫国的脚步更加坚定铿锵。
记者 张成：我们一路走过来，都是踩在这些松动的石块上，上面长满了青苔，稍不注意就会滑倒，非常的危险。这条路就是边防官兵们日复一日，走过的巡逻路，可想而知，他们在无数次的巡逻当中遇到了多少困难和危险。
下午3点，经过近8小时的艰难跋涉，巡逻分队终于到达巡逻点位。
南部战区陆军“老山旅”某边防连列兵 张锐铭：这是我第一次看到界碑，也是我第一次摸到界碑，虽然一路上经历了许多坎坷和困难，但是来到界碑的这一刻，我感觉一切都值了，这也更加坚定了我矢志报国的决心。
南部战区陆军“老山旅”某边防连指导员杨绕显：所有的努力、所有的付出都是值得的。对我们来说，不管任务多么危险，能用双脚去丈量祖国的土地，守卫边境安全，我想这就是我们边防军人最大的荣耀。
南部战区陆军“老山旅”巡逻官兵：今为老山人、永铸老山魂，不怕死、不怕苦、不怕亏。边防有我，请祖国和人民放心。敬礼！
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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