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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。

广东2022年空气质量总体优良 地表水优良率达92.6%******

　　环境优美的广州南沙（资料图）　南沙区政府 供图

　　中新网广州1月10日电 (记者王坚)据广东省生态环境厅10日消息 ，2022年全省大气和水环境质量稳中向好 ，其中，全省空气质量总体优良 ，全省PM2.5平均浓度再创新低 ，连续3年达到世卫组织第二阶段目标(25微克/立方米) ；全省地表水优良率达92.6%，连续2年实现90%以上达优，县级以上在用集中式饮用水源水质继续保持100%达标率 。

　　广东省生态环境厅生态环境监测处处长林文介绍，2022年，全省空气质量总体优良，6项污染物年均评价浓度均达到国家二级标准 ，AQI达标率为91.3% ；区县方面空气质量普遍改善 。

　　同时，全省89个地级以上市在用集中式饮用水源和77个县级行政单位及经济技术开发区所在城镇在用集中式饮用水源水质达标率继续保持100%；149个地表水国考断面水质优良率为92.6%，同比上升2.1个百分点 ，12个断面水质由Ⅲ类改善为Ⅱ类优 ，5个断面水质由Ⅳ类改善为Ⅲ类良，2个劣Ⅴ类国考断面全部消劣。

　　深圳一处环境优美的河道(资料图) 王坚 摄

　　“按照国家的初审数据，2022年广东省国考断面水质优良比例为92.6%、劣Ⅴ类比例为0 ，超额完成国家下达的年度工作任务和‘十四五’目标任务。”广东省生态环境厅水生态环境处处长李新科表示，接下来，该省将推动重点国考断面攻坚 ，持续巩固潮州市枫江深坑 、揭阳市练江青洋山桥2个断面消劣成效，针对不稳定达标断面，指导推动各地精准精细治污 ；并抓好重点时段水污染防治以及重点污染指标管控；同时 ，抓重点治水工程建设 ，坚持控源截污为主线，建立攻坚断面 的重点工程 、重点措施清单，减少入河污染负荷 。

　　林文表示 ，2023年广东将加快完善生态环境监测网络建设 ，包括开展工业园区VOCs自动监测站建设 ，推进跨市交接断面 、重点河流断面支流通量监测 ，加强饮用水源 、工业园区预警监测，完善功能区声环境监测网络建设等 。此外 ，还将优化省级土壤环境监测网络 ，推进地下水监测井规范化建设。(完)

　　（文图 ：赵筱尘 巫邓炎）