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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。

丰收是最好的论文 大学青年教师下田助粮食增产******

　　这个冬天，眉山职业技术学院农业教研室主任魏文武正在挑战一个新纪录。

　　夏收之后，在四川省眉山市东坡区的良田里，农户种上了萝卜、芥菜、泽泻等蔬菜和中药材，来年春天再种下水稻。一年两季的种植模式，是人们按照当地气候、土壤条件摸索出来的最优方案。

　　现在，魏文武要尝试的是“一年三季”。他领导的研究团队在12月泽泻收获前一个月左右播种小麦，来年5月收割小麦后种水稻。如果试验成功，将大大提高土地利用率，也意味着农民会有更多的收获。

　　推动粮食提质、增产、增效，是这名大学教师从教以来不懈追求的目标。特别是2018年以来，魏文武团队的一批中青年教师依托眉山市岷江现代农业示范园区，借力“一优两高”生产竞赛，推动粮食生产不断创造新纪录。

　　“一优两高”是指优质、高产、高效。眉山的这场生产竞赛由当地政府发起，行业、企业、高校、农户多方参与。眉山职业技术学院承担了生产竞赛的组织任务，魏文武担任竞赛专家组副组长。

　　这是一项贯穿全年的系统任务。魏文武介绍，除了组织竞赛外，团队教师还要负责新品种、新技术的试验、示范和推广，对种植大户开展技术培训，帮助他们解决生产过程中的技术问题。

　　每年，魏文武团队向各地种业企业征集几十、上百个新品种，在眉山市东坡区太和镇永丰村的中试基地开展试验，根据中试结果，挑选出适合当地种植的新品种，再进行更大范围的种植示范，并组织种粮大户观摩。

　　“种粮大户会根据我们的试验结果选择中意的品种。”魏文武说，在这个环节，学校团队的任务就是帮农户选种质资源。

　　农户选中新品种开始种植后，魏文武团队迎来了第二个环节的工作：技术服务。他说，新品种大面积种植过程中，团队要协助农户把技术方案贯彻下去。“这就是我们专家组存在的价值”。

　　“一优两高”竞赛吸引了很多种粮大户的参与。太和镇金光村90后种粮大户徐杰说，这个过程充满挑战性，除了产量、品质等数据指标外，大赛还会现场蒸煮米饭，由专家、农户品尝，对口感进行打分，俨然一个“比武”现场。

　　技术研究工作并不轻松。每年3月至8月水稻生产季，魏文武平均每周有两三天在基地的田里，观察水稻生长情况、收集数据等。特别是收获季节，面临繁重的测产等任务，魏文武团队有几十名师生天天在田间忙碌。

　　因为经常下田，他车子的后备厢里常年放着一双筒靴，以备不时之需。暑假在田里做试验时，团队老师和同学们都在一起，亲力亲为。

　　“热！累！”这是该学院2020级学生张昶维对今年暑假的总结。当时，四川盆地遭遇了历史上罕见的高温干旱天气，张昶维等20多名学生加入测产团队，验收今年的粮食生产成果。

　　学生们试图用抹防晒霜来抵御阳光，但发现用处不大，最后只戴了袖套，防止割伤。暑假的这段经历，让在城市里长大的王杰平感受到“每一粒粮食都来之不易”，也“对农业有了更深刻的认识”。

　　下田，是眉山职业技术学院现代农业技术专业学生的必修课。虽然专业名称里带着“现代”两个字，但魏文武认为，无论技术怎么发展，下田永远都应该是农学专业学生的“必修课”，这是他们认识农业的关键一环。

　　团队里的青年教师也在这个过程中得到了锻炼。通过组织“一优两高”生产竞赛以及接地气的研究工作，魏文武团队每年都有论文成果发表，也锻炼了包括90后青年教师在内的团队成员的科研能力。

　　近年来，魏文武团队的多项生产技术得到推广应用，累计推广面积587.20万亩，最高单产达到969公斤/亩，创造了四川平原浅丘水稻高产纪录。机插秧“基缓追速”施肥技术减少了施肥次数、施肥量，并显著提高产量，仅施肥管理一项的节本增效就超过80元/亩。

　　截至目前，通过“一优两高”水稻新品种试验，魏文武团队累计完成340余个水稻品种的多年对比试验，筛选出40个适种该区域的优质高产品种，推动区域优质水稻占比由2012年的不足12.45%增长至2021年的86.55%，解决了本区域水稻产量不高、品质不优的问题。

　　今年8月，魏文武被评为四川省农业丰收奖“先进个人”。作为来自高校的获奖者，魏文武认为，如果科研工作不融入粮食生产过程中，就谈不上学有所用。因此他更看重技术推广之后给粮食增产、农民增收带来的实际改变。

　　他说：“粮食增产、农民增收，比发表论文更令人喜悦。”

　　(中国青年报 记者 王鑫昕)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）