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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。

青海脱贫人口年度人均纯收入达13035元 同比增长9.5%******

　　中新网西宁2月3日电(祁增蓓)3日，青海省乡村振兴局党组书记、局长谢宝恩在青海省乡村振兴局长会议上表示，2022年，通过兴产业、稳就业、强兜底、减负担，脱贫人口年度人均纯收入达到13035元，同比增长9.5%，比全省农牧民人均可支配收入增速高3.2个百分点。

　　谢宝恩介绍，聚焦青海省“四地”建设，青海省乡村振兴局将62%的中央财政衔接资金用于产业发展，强化联农带农利益联结，带动群众持续增收；扎实开展稳岗就业“六个一批”行动，脱贫群众和监测对象务工规模达到21.6万人，完成国家下达任务的121%；充分发挥民政兜底救助功能，全省18.1万脱贫人口和监测对象纳入救助范围，实现了“托底线”与“救急难”并重。

　　同时，严格落实防止返贫动态监测帮扶机制，将监测对象识别参考收入标准由6000元提高至6700元，识别认定时间压缩至15日内。并研发可视化信息平台，建立8家部门参与的联席会议制度，先后开展2次全省性集中排查，做到了应纳尽纳、应帮尽帮。

　　谢宝恩说：“截至目前，全省累计认定的1.9万监测对象中，74%已消除返贫致贫风险，守住了不发生整乡整村规模性返贫的底线。”

　　着眼长远发展，青海省乡村振兴局编制完成了省级和25个重点帮扶县有效衔接实施方案。将年度65.1%的财政衔接资金和74.5%的东西部协作资金用于支持重点帮扶县发展，省内各金融机构投放贷款720.6亿元，推进实施了一大批补短板、促发展项目。

　　“我们推动15个国家重点县与江苏相关地区建立‘一对一’结对帮扶关系，全力保障国家选派的15支科技特派团、23支教育医疗‘组团式’帮扶工作队、369名专家开展工作，为重点地区发展提供了强有力的支撑。”谢宝恩说。

　　在民生保障方面，青海省200个村开展乡村振兴试点，初步探索形成了一批具有代表性、能复制、可推广的乡村振兴经验模式，并顺利完成农村“厕所革命”交接工作，年度建成户厕4.2万座、公共厕所25座。

　　此外，针对年度疫情灾情多点暴发、多轮频发的实际，青海省乡村振兴局开辟绿色通道，将存在因灾返贫致贫风险的107户399名受灾群众及时纳入监测范围，开展针对性帮扶，统筹安排财政衔接资金2.26亿元，采取先建后补方式，支持受灾地区修复受损水利设施，帮助受灾群众尽快恢复生产生活秩序。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）