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。
二十大代表风采｜李闯：从“倒数第一”到“特战之王”的逆袭******
中新网北京10月14日电 题：李闯：从“倒数第一”到“特战之王”的逆袭
记者 李纯
武警河北总队某部大队长李闯的个人经历很像电视剧《士兵突击》里的许三多，他新兵下连时5公里跑倒数第一，14年后却带队在国际特种兵比武中获得总冠军。如何有此转变？用他自己的话说就是：“从穿上军装那一刻起，我就抱定一个信念：认真做好每一件事，量的积累必会有质的飞跃。”
李闯进行专业学习。 江腾 摄曾经的倒数第一
刚分到特勤中队时，李闯不仅身体瘦弱，身体素质也是最差的那个。时隔多年，他依然记得那个下午，那次来队之后第一个5公里长跑测试，虽然拼尽了全力，但他还是落在队伍后面，跑了倒数第一。
从那时起，训练场上就多了一个“疯子”。练体能，他穿着沙背心长跑10公里，后背磨出了血；练攀登、索降，手臂、迎面骨划伤10余处，他依然坚持完成所有课目；练射击，为提高射击的速度和精度，他每天坚持闭目出枪1000次以上，挂水壶据枪两个小时。一年的艰苦超压训练，李闯脱颖而出，成了班里首屈一指的特战尖兵。
入伍19年，“苦练制胜本领，争做特战标兵”始终是李闯激励自己的目标。除完成规定训练任务外，他另外给自己制定了加训内容：早上提前起床，小腿绑上6公斤的沙袋做100个收腹跳，5组100米往返跑、100米蛙跳，然后再随中队出操；上午与中队一起训练，利用训练间隙进行器械训练；晚上做100个俯卧撑，100个单杠拉臂，100个收腹，100个双杠撑臂。
李闯进行理论研讨。 江腾 摄多年的努力和付出造就了李闯过硬的军事素质。多年来，他摸索特种作战规律，认真研读《手枪特种射击》《野外生存法则》等书籍，总结的“快速调整呼吸”“手枪快速换弹夹”“运动中击发训练法”等一系列特种训练方法被官兵广泛运用。不仅如此，熟练掌握攀登越障、擒拿格斗、多能射击、近身搏击等10余项特战技能的李闯，“打造出了一群无所畏惧的‘钢铁硬汉’，锻造出了一批‘格斗专家’‘突击精英’‘狙击能手’‘行动专家’等身怀绝技的特战尖兵”。
“我们的成绩和荣誉都是队长带我们一路闯出来的。”平时，队员们称李闯为“闯队”。正是凭借一股不服输的闯劲，这位曾经的倒数第一已成长为“特战尖兵”中的“标兵”。
李闯组织射击教学。 江腾 摄“特战之王”决胜国际赛场
2015年9月21日，李闯带领5名特战队员代表武警河北总队参加武警部队第二届特勤分队比武。这次比赛，他们从33个分队中脱颖而出，取得团体总分第一、狙击专业第一、侦察专业第二名的成绩，团队被誉为“特战之王”。
2016年，“巅峰”特勤分队尖子比武竞赛的号角吹响，李闯再次带队参赛。此次比武科目以最大限度贴近实战的原则设置，旨在检验特战队员遂行实战任务的能力。5天4夜持续作战，李闯与队友们取得团体总分第二名，斩获总队组第一名，续写了“特战之王”的辉煌。同时获得了参加“勇士竞赛”国际特种兵比武的“入场券”。
李闯指导狙击训练。 江腾 摄经过几个月的备战，2017年5月，李闯带队出国参赛，与来自12个国家的32支代表队展开激烈角逐。初到他国，除了美不胜收的异域风景，更有对环境的陌生。“参加国际级别的比武竞赛，面对12个国家、32支代表队，我们就像是初来乍到的牛犊，”李闯回忆说，“可是我们同样有‘初生牛犊不怕虎’的那股敢打敢拼的劲头。”
小组赛第一个科目是“背水一战”。前一天晚上，李闯拿到比武规则后，就与带队人和翻译官共同研究分析。比武科目刚开始，一切都很顺利，然而化学桶在距离终点100米处滑落在地，被扣了分。第一个项目结束时，队员们都累得瘫倒在地。李闯一边鼓励大家“别灰心，上午丢掉的，下午夺回来”，一边反复研究调整战术和人员分工。
下午的科目是“死亡奔跑”，李闯反复预测各种突发情况，如何采取相应对策，然后将心得分享给大家。队员们翻越高斜墙、攀大绳、爬网墙、钻泥水低桩网、穿Z形水沟……“第一名”的成绩一宣布，队员们拥抱在了一起。在高手云集的赛场上，中方参赛队最终取得了三个科目第一、一个第二、一个第三，一举斩获总冠军。
回国后，李闯和战友们又马上投入到新的备战集训中。
“这次国际特种兵比武给了我们许多启迪，让我们看到了自身的许多问题，打铁要趁热。”无论是高温酷暑还是暴雨滂沱，李闯每天都进行着超越身体极限的高强度训练，将在国际比武中的所思所想融入每天的训练中，以严于实战的标准要求自己。(完)
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