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。
直击广西梧州春运返乡路：“摩托大军”渐渐淡出春运史******
中新网南宁1月19日电 题：直击广西梧州春运返乡路：“摩托大军”渐渐淡出春运史
作者 蒋雪林 林洁琪
“原以为今年中国优化疫情防控政策后，返乡摩托车会多一些，现在看来，‘摩托车大军’将淡出春运史。”广西梧州市公安局交警支队高速公路管理三大队教导员邹丹在接受中新网记者采访时说。
邹丹已连续10多年参与“摩托大军”春运服务保障。她和李子郁、李金兰三人，十多年来，每年都会到广西梧州市东出口春运服务站，服务过往的返乡“摩托大军”。
2008年，时任梧州市交警支队副支队长的李子郁，负责协调组织在321国道省际卡口设立春运服务站。
把驾驶摩托车返乡当成乐趣的年轻骑手停靠梧州东春运服务站拍照留念。李子郁表示，在粤务工人员驾驶摩托车返乡开始于2000年左右，当时几千元人民币一辆的摩托车进入普通中国家庭，由于火车票不好买，农民工只好驾驶摩托车返乡。2008年“摩托大军”开始形成规模，当年过境梧州返乡过年的摩托车达7万辆。
“在321国道上因此形成了一种与摩托车返乡相关的特殊文化现象，有交警提供换证服务，有企业设点招聘员工，有文化部门在现场写春联送给骑手，更有在服务站发生的一幕幕感人的故事。”李子郁说。
邹丹在服务返乡摩托车手。“我在服务摩托大军的过程中，就遭遇到一件令我非常感动的事。”邹丹说。2014年1月21日，家住广西藤县大黎镇怀有身孕的覃月玲和丈夫乘坐摩托车返乡，途经梧州市东出口春运服务站时，被一辆面包车剐蹭倒地。因邹丹等人的及时救助而保住了胎儿的覃月玲，五年后，乘坐丈夫驾驶的汽车专程来到梧州东出口春运服务站看望邹丹。
与邹丹一样，中国石化广西石油梧州分公司员工李金兰也收获了很多感动。她在这里为返乡摩托车服务已有20年，服务过的“摩托大军”超5万人次。
邹丹和李金兰都曾把自己的孩子带到梧州东出口春运服务站做志愿者。“以前有很多小孩一起随‘摩托大军’返乡，这几年都见不到了。”李金兰说。
李金兰在接受中新网记者采访。家住广西桂平市社坡镇光明村的张树勇，就曾用摩托车搭乘孩子返乡。“今年两个孩子都乘坐亲戚的小汽车回家了。”张树勇说。他和妻子薛焕芳已连续8年共骑一辆摩托车从中山市小榄镇返乡。今年1月16日，他将摩托车停靠在梧州东出口春运服务站休息。
和张树勇一样，家住广西贵港市平南县官成镇苏茆村的李汝发，也是摩托大军的一员。“以前一临近春节，很多老乡就相约一起从广东中山市小榄镇开摩托车回家，现在他们都买小汽车了。”李汝发告诉记者，他的两个小孩快大学毕业了。“再奋斗两三年，我也买辆汽车。”李汝发说。
李子郁表示，目前还选择驾驶摩托车返乡的骑手中，类似张树勇的骑手越来越少，他们多是把驾驶摩托车返乡当成一种乐趣的年轻骑手。来自贵港的李建航就是这样的年轻人，他驾驶的是大排量的摩托车，目的是享受“风与自由”。
李建航在广东佛山市务工10年，他的父亲也曾是“摩托大军”中的一员，凭着多年在东莞市的打拼，终于在2021年买了汽车。李建航说：“我家虽然有汽车，但我不想开，骑摩托车自由，还能一路游玩。”
邹丹表示，开行对数不断增加的动车分流了“摩托大军”。南广及贵广高速铁路相继在2014年底开通。2015年春运广西和广东之间日均开行动车只有41对，2023年已超过200对。在铁路逐渐增加的运能中，“摩托大军”也逐年减少。春节期间过境梧州返乡过节的“摩托大军”最高峰时达25万辆，今年过境梧州返乡过春节的摩托车预计只有1万辆。
12年前，记者即在梧州东出口春运服务站目睹“摩托大军”返乡“盛况”。如今，服务“摩托大军”的李金兰和李子郁也已退休。“摩托大军”也将淡出大众视线。邹丹说：“梧州市交警部门这两年已不再将‘摩托大军’作为春运返乡的重点服务对象，交警的工作重点逐步往高铁站、高速公路收费站的周边路口转移。”(完)
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