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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。

胡昌升：铆足干劲加快农业强省建设，躬身笃行造福广大农民群众******

　　胡昌升在省委农村工作会议上强调：铆足干劲加快农业强省建设，躬身笃行造福广大农民群众

　　1月10日上午，省委农村工作会议在兰州召开，省委书记胡昌升出席并讲话。新甘肃·甘肃日报记者 高樯

　　省委农村工作会议1月10日上午在兰州召开，省委书记胡昌升出席并讲话。他强调，要深入学习贯彻党的二十大精神和中央农村工作会议精神，全面贯彻落实习近平总书记对甘肃重要讲话重要指示批示精神，始终坚持以人民为中心的发展思想，依靠市场主体，做大做强农业龙头企业，促进农民增收致富，铆足干劲加快农业强省建设，躬身笃行造福广大农民群众，努力开创我省农业农村现代化建设新局面。

　　省委副书记、省长任振鹤主持会议。

　　会议总结了去年以来全省“三农”工作取得的成绩，分析了加快建设农业强省、推进农业农村现代化面临的形势，安排部署了当前和今后一个时期的重点任务。会议指出，经过多年接续努力，我省“三农”工作重心已经发生历史性转移，农业产业发展进入转型升级的窗口期，乡村建设进入加快补齐短板的机遇期，城镇乡村进入协同融合发展的突破期，正在向建设农业强省的奋斗目标迈进。

　　会议明确了建设农业强省的总体要求：以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实党的二十大精神，深入学习贯彻习近平总书记关于“三农”工作的重要论述，认真贯彻落实习近平总书记对甘肃重要讲话重要指示批示精神，坚持和加强党对“三农”工作的全面领导，坚持以人民为中心的发展思想，坚持农民主体地位，坚持农业农村优先发展，坚持城乡融合发展，坚定不移实施乡村振兴战略，扎实推进乡村发展、乡村建设、乡村治理，着力打造现代寒旱特色农业高地，努力建设宜居宜业和美乡村，加快农业农村现代化进程，持续提升农民生活品质，为全面建设社会主义现代化幸福美好新甘肃打下坚实基础。

　　会议提出了2023年、未来五年和到2035年建设农业强省的奋斗目标，强调在新征程上推进农业强省建设，必须坚持党的全面领导，坚持以人为本，坚持改革创新，坚持系统观念，坚持因地制宜，坚持躬身实干，准确把握规律性认识和原则性要求，集中各方智慧，调动各方力量，形成加快建设农业强省的强大合力。

　　会议围绕加快建设农业强省、推进农业农村现代化，安排部署了当前和今后一个时期的重点任务。会议强调，要聚焦“守底线”，把防止规模性返贫作为重中之重，把确保粮食安全作为头等大事，持续在精准监测帮扶、促进脱贫县加快发展、深化东西部协作和中央单位定点帮扶上下功夫，着力在耕地提升、种子种质、大类品种、多元供给等方面用力气，持续夯实“三农”基石。要聚焦“土特产”，挖掘“土”的资源，放大“特”的优势，提高“产”的效益，坚持用工业思维谋划农业，加快引进战略投资者，以养殖业牵引农业产业结构优化升级，以农产品精深加工业和食品工业带动特色产业价值链提升，持续壮大农业特色优势产业。要聚焦“能致富”，把增加农民收入作为“三农”工作的中心任务，强化技能培训促增收，强化利益联结促增收，强化政策扶持促增收，不断提升农民群众收入水平，让农民群众过上更加幸福美好的生活。要聚焦“现代化”，村庄建设突出积极稳妥，人居环境突出治污治乱，设施服务突出延伸增效，努力建设宜居宜业和美乡村，让农村基本具备现代生活条件，让农民在农村就能基本过上现代生活。要聚焦“增活力”，进一步优化科技供给、深化农村改革、激发群众内生动力，不断塑造发展新动能新优势。要聚焦“强保证”，不断健全党的领导、协调配合、干部培训、人才引育、要素保障、督查考核等机制，为“三农”发展提供坚强保证。

　　会议对近期需要抓好的重点工作提出要求。会议强调，要全面加强农村疫情防控和医疗救治，扎实做好春节期间重要农副产品生产供应，高度重视农村安全生产工作，加大矛盾纠纷排查化解、社会治安综合治理和信访问题解决力度，深入开展冬季欠薪整治行动，加强对农村留守老人和儿童、残疾人等困难群体的救助帮扶，让人民群众过一个平安欢乐祥和的春节。

　　石谋军、朱天舒、程晓波、孙雪涛、刘长根、张锦刚、张永霞、张伟参加会议。

　　会议以视频形式开至县一级。（新甘肃·甘肃日报记者张富贵）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）