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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。

返乡必看！春节回家应怎样做好防护，一文梳理要点******

　　为了能够更安全、更健康地过春节，远途出行以及返乡的人员应该提前做好哪些准备工作？返乡后，免不了要走亲访友、聚餐聚会，此时应该如何做好防护措施？来看我们对相关防护要点进行的梳理。

　　01

　　返乡前，要做好哪些准备工作？

　　远途出行以及返乡人员，应该提前做好这些准备工作：

　　要做好一些防护物资的准备，比如准备一些口罩、手消的防护用品以及干湿消毒纸巾等；

　　评估自身身体状况：还没有感染的，或者正在感染还没有康复的人群，不建议远途旅行；老人、孩子、慢性病患者和孕产妇等重点人群，应尽量不安排远行；

　　做好防疫药品准备，比如抗原检测试剂、常用药品等；

　　避免带症状出行：出现发热等症状时，及时进行抗原或核酸检测；感染后或症状消失前，避免乘坐公共交通工具；

　　合理安排出行：避免前往疫情流行水平高的地区，尽量减少聚集。提前做好出行规划，及时关注目的地疫情变化和疫情防控的政策措施，多关注交通部门的出行提示；

　　购票与支付应尽量选择线上方式，避免前往火车站等人员密集场所购票。

　　02

　　返乡路上，该注意什么？

　　春节远途出行或返乡途中，应如何做好自我防护呢？

　　1

　　公共交通出行

　　第一是在环境密闭、人员密集的场所，比如候机候车时，乘坐飞机、火车以及地铁、公交等公共交通工具时，要全程规范佩戴口罩。

　　第二是在公共场所要保持合理的社交距离，减少近距离与他人接触。

　　第三是要做好个人卫生，尤其是随时要关注手卫生，避免接触公共物品。

　　第四是不要随地吐痰，咳嗽或者打喷嚏的时候，要用纸巾或者肘部遮挡，将用过的纸巾及时丢往垃圾桶。如果接触到呼吸道分泌物的时候，要及时洗手或者进行手消毒。

　　第五是在外或者乘坐公共交通工具的时候，要尽量减少用餐次数，尽量错峰就餐。

　　第六是尽量不去人群密集、空气不流通的场所。当到景区等公共场所的时候，要遵守限量预约错峰的要求。

　　2

　　自驾车出行

　　此外，自驾人员也要全程做好健康防护：

　　做好物资准备和路线规划

　　自驾出行期间，要准备好一些适当的药品、防护用品，包括口罩、湿巾、手消、常见的退热药物等。要做好路线规划，尤其是要了解目的地目前疫情的情况。

　　旅途中关注车上人员健康状况

　　加强车辆通风消毒。如果旅行过程中出现一些呼吸道症状，大家不要紧张，可以用快速抗原检测试剂做检测。如果是阳性的话，可以让备用司机开车，使阳性检测者得到充足的休息和恢复，同车的其他人员要做好防护。如果有症状的人员的症状比较严重，要就近及时就医。

　　途经服务区或收费站时做好防护

　　春运期间人员会比较多，在高速公路的服务区也要戴口罩，做好防护，包括洗手，避免跟其他人更多接触，最大限度减少呼吸道感染的风险。在服务区下车休息时，减少逗留时间；到餐饮区就餐时进行手消毒；在收费站通过人工窗口缴费时，戴好口罩。

　　03

　　返乡后，我们应注意什么？

　　春节返乡，是一年中翘首期盼的时刻，但返乡后仍要做好防护。

　　1

　　家中防护

　　返乡人员回到家后，要加强自我健康监测，也要密切关注自己以及家人的健康状况。如果出现发热、干咳、乏力、咽痛等症状的时候，要及时进行抗原检测，或者根据病情来及时就医。刚回到家里的时候，要做好自我防护，尽量避免接触家里的老人或者有基础性疾病的人员。

　　2

　　走亲访友

　　做好个人防护：探亲访友的时候要做好个人防护，也要佩戴口罩，减少聚餐、聚会的次数，聚餐、聚会的时候要减少人数和时间。同时，建议使用公筷、公勺等；结束就餐的时候，要及时佩戴好口罩。

　　保持卫生习惯：勤洗手、常消毒。规律生活、充足睡眠，多喝水、多吃蔬菜水果；家里经常通风换气，定期做好清洁卫生，及时清理生产生活垃圾。

　　关心身边邻居：积极参与社区和乡村疫情防控，在做好个人防护的前提下主动关心关爱、探视探访邻里，为有需要的乡亲提供代买生活用品、紧急送医等力所能及的帮助，将富余的治疗药品、口罩、消毒用品等分享给急需的邻里或乡亲。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）