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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。

在皖台商的新年心声：两岸交流不是难题 未来发展充满信心******

　　中新社合肥1月17日电 题：在皖台商的新年心声：两岸交流不是难题 未来发展充满信心

　　中新社记者 张俊

　　“新的一年，两岸交流一定会更频繁，特别是民间交流合作会更加紧密。相信在同样的共识下，两岸的交流合作不会是一个难题。”近日，台湾工程师郑人豪在接受中新社记者采访时如是说。

　　今年49岁的郑人豪来自台湾台北，扎根安徽已近5年时间，幽默风趣的他形容自己是半个合肥人，无论是本地方言，还是民俗文化，他都耳熟能详。

　　郑人豪是合盟精密工业(合肥)有限公司总经理。2017年，当他刚刚走进公司所在的合肥新桥集成电路科技园时，这里还是一片荒地，周边除了正在建设的厂房，人烟寥寥。然而短短半年时间，在政府的支持和帮助下，工厂就建成交付，这让他非常感动。

　　郑人豪表示，大陆半导体产业已发展多年，并形成了完整产业生态圈，惟有部分关键零配件仍需进口。有着20多年从业经验的他，当时受所在公司委派，希望在大陆选择一地建厂，实现高端零配件的国产化，减少对进口的依赖。

　　怀揣着打造国产化高端零配件的目标，从2017年起，郑人豪与团队开始走访大陆多个城市与开发区，寻求在地理区位、地方政策、人才与配套适宜的厂址。经过调研讨论后，最终选定合肥为最佳落户建厂地点。

　　2018年，郑人豪和团队正式入驻合肥的公司，并一直工作至今。尽管遇到疫情，但公司依然快速发展。郑人豪说：“我很高兴当初选择来到合肥创业耕耘，如今企业不仅步入正轨，进入发展快车道，还培养了一批本土人才。”目前，郑人豪的公司有近50名员工，其中超过八成员工都是本地培养的人才。

　　郑人豪表示，大陆调整疫情防控政策后，台商将加大对安徽的投资，尤其是在高端制造等高新技术产业。新的一年，他也为公司制定了新的目标，对未来发展充满信心。

　　在大陆工作生活已有23年的黄宏洲来自台湾嘉义，来到合肥投资兴业也有14年时间，是合肥市台湾同胞投资企业协会会长。黄宏洲说，20多年来，他切身感受到大陆翻天覆地的变化，也亲眼见证到了安徽在经济社会发展的巨大成就，特别是在新型显示、高端装备、新能源汽车等高新技术产业的集聚发展。

　　黄宏洲表示，过去三年时间，尽管受到疫情影响，但台商台企来到大陆投资创业的热情并未减弱，其所在的协会先后接待了80多批来访的台商代表团。

　　黄宏洲说，新的一年，随着疫情防控政策的优化调整，在皖台商将加强与国际客商之间的交流频次，获得更多的发展合作机会，产业一定会得到更大的提升。“我们会积极发挥好桥梁纽带的作用，号召广大在皖台资企业抓住机遇，加快企业转型升级和创新发展，更加深入参与和支持皖台之间的交流合作。”

　　截至目前，安徽共有海峡两岸青年创业基地、台湾工业园等各类涉台园区19个，在安徽创业就业的台商、台青3000余人。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）