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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。

中国女足吹响集结号 主帅：今年三大比赛任务都很重******

　　为备战女足世界杯、杭州亚运会、巴黎奥预赛，中国女足于1月26日在位于广州番禺的广州足球俱乐部基地重新集结，从而成为农历兔年首支吹响集结号的国字号球队。主教练水庆霞为带队做好本期集训工作，并打好4场安排在西班牙进行的国际热身赛，累计征调了34名球员。其中包括王霜、唐佳丽两位在海外俱乐部效力的主力球员在内，共28名球员参加国内阶段的训练。由于各项大赛参赛人数均受到严格限定，教练组将结合训练与实战的情况，对现有阵容进行适度精简，这也意味着中国女足农历新年的备战工作将以激烈的内部竞争为开端。

　　虽重夺亚洲冠军

　　复兴之路仍漫漫

　　在刚刚过去的农历虎年中，中国女足无疑是各男、女国字号球队中，成绩最优秀的一支。在去年1月下旬至2月初印度进行的女足亚洲杯比赛中，中国女足一路过关斩将，最终在决赛中逆转取胜韩国队，从而时隔16年后重夺赛事冠军。从过去一年时间里的运行情况来看，中国女足在中国足协支持以及以名宿水庆霞为主帅的教练组指挥下，已经回归到正常的发展轨道上来，她们也重新唤起了广大国内球迷的希望。

　　不过，在飞速发展的当今国际女子足坛，没有哪支球队可以安逸地躺在功劳簿上。中国女足虽重夺亚洲杯桂冠，但夺冠除得益于全队上下辛勤付出外，亦存在运气的成分。比如中国女足在亚洲杯半决赛对阵日本队、决赛对阵韩国队时，取胜过程跌宕起伏，甚至一度陷入场面被动。此外，中国女足在当届赛事中未曾遭遇劲敌澳大利亚队，而作为亚足联各会员协会女足代表队中排名最高的朝鲜女足未能参赛。因此，对于中国女足重夺亚洲杯冠军，无论中国足协，还是水庆霞教练团队都保持着比较清醒的认识，中国女足欲实现复兴，长路漫漫。

　　保障人员配置充足

　　实力终是重要砝码

　　也正是眼见未来国际女子足球竞争形势渐趋严峻，中国女足于去年12月5日便在海口市开启了新周期备战的序幕。在上期集训于今年1月20日(农历虎年腊月二十九)结束后不到一周，球队便于1月26日(农历正月初五)在广州番禺吹响农历新年的第一声集结号。

　　考虑到中国女足在今年这个大赛年里将相继投入到女足世界杯、杭州亚运会女足赛、巴黎奥运会女足亚洲区预选赛3项重大赛事，中国足协为球队提供了最大限度的支持。以服务保障人员配置为例，协会特邀连续在国字号男、女足球队工作20年左右的队医，现河北足球俱乐部队医张鹏担任本届中国女足主治医生，而另一位队医伊青，在此之前也多次为U23等国字号男、女球队提供医疗服务。此外，球队除正常配备教练团队成员外，还分别邀请到两名体能教练、3名专职科研与技战术分析人员。

　　当然，实力始终是球队大赛最重要的竞争砝码。按照中国足协公布的集训通知，累计有34名球员入选新一期中国女足集训阵容，其中包括王霜、唐佳丽两名在海外俱乐部效力的主力攻击手在内，共28名球员参加国内部分的集训。张琳艳等6名海外俱乐部球员则将于2月10日以后，也就是球队抵达西班牙后，赴当地与球队会合。

　　下月热身赛程紧密

　　球员之间竞争激烈

　　按照计划，中国女足抵达西班牙后，将分别于2月14日VS西班牙皇家贝蒂斯俱乐部女足、2月16日VS瑞典女足、2月19日VS西班牙维瓦尔竞技女足、2月22日VS爱尔兰女足。考虑到本次西班牙之旅热身场次相对较多，且赛程紧密，上述34名球员可能全部或绝大多数赴西班牙参赛。不过，与去年卡塔尔男足世界杯一样，本届女足世界杯各参赛队每支至多报名26名队员，而杭州亚运会女足赛、巴黎奥运会女足预选赛各参赛队报名球员人数上限无论是否与往届保持一致，其具体人数都不会超过26人。因此中国女足接下来在辛勤备战同时，球员之间也会展开良性而激烈的竞争。

　　按照惯例，中国女足主帅水庆霞在全队集中日当天会向弟子们做“动员”讲话。她表示：“今年中国女足的三大比赛任务很重，我们的训练要求会比以往更加严格。教练组和队员之间相互信任，达成了统一的目标。我们将做好充足准备，全力以赴踢好每一场比赛。”

　　北京青年报 文/本报记者 肖赧 统筹/杜锐

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）