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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。

师恩难忘******

　　刘末利

　　1960年，对于当下，已是十分遥远。对于我，那时从学校毕业，加入中新社大家庭的情景，还是如此清晰在目。那时的我，即使与同时进中新社的同学相比，也显得非常稚嫩。我的第一个工作岗位是在专稿部通讯组。资深同事们对我关爱有加，社领导、部门领导对我的点滴表现，都给予鼓励、赞许。

　　记得1961年的春天，我奉命出差，地点是天津市区。组内资深记者张益常陪我同行，她侧重采访天津郊区。这样的安排体现了良苦用心。当时兼部主任的副社长王纪元说过：“要是刘末利一个人出门，还分不清东南西北呢。”

　　几十年来，这个“评语”一直牢记在心。1963年初，我奉调至上海记者站。第二年的春天，浙江省侨务工作会议在杭州召开。总社指定我前往采访是次会议。第一次采访大型会议，我毫无把握。到了杭州，得知张帆社长也将应邀赴会，更使我忐忑不安，心想千万不能在社领导面前“出洋相”。张帆社长抵达杭州后，抽空了解了我的采访计划。他当即给我出题目，约请与会的杭州、宁波、温州等市侨务部门负责人座谈，他也参加。社长手把手的指导，真是十分难得的学习机会。一切安排妥当，座谈就在晚上。趁那天下午休会，常驻杭州的摄影记者沈鸣陪张帆社长游虎跑，我也随行。我们在虎跑山上喝茶、聊天。后又驱车前往梅家坞，品尝龙井新茶。我倒是先把握了这个“机会”，享受龙井的美妙，一杯接一杯，忘乎所以。返程途中，自我感觉不妙——晕车了。回到宾馆，免去晚饭还不行。待到座谈会即将开始，与会者陆续到达。我却因胃里“翻江倒海”，忍不住奔进卫生间一阵呕吐。多少年来，无论我怎样努力，也想不起那次座谈的主题以及写稿过程，永远记得的是张帆社长曾经说过：“你这种身体，怎么当记者呀！”

　　这个“洋相”出得够可以的了。晕车固然是因为“内耳前庭平衡感受器受运动刺激而影响神经中枢的症状”，算不上疾病，但对一个记者确实很麻烦。“杭州事件”使我明白必须与那个平衡感受器“对着干”。后来，我因采访而海、陆、空都“晕”过了。印象最深的是上世纪80年代前期，上海决定恢复经过台湾海峡的上海至福州航班，我参加首航采访。事先我一心要在船上“现场采访”。没料到船刚出吴淞口，我就晕得躺倒了。眼看完成任务有难，幸好一位同行大力支持。他根据我的要求在旅客中物色采访对象，再陪着我前去。我就在“采访—躺下—再采访—再躺下”的节奏中完成“首航”。

　　岁月流逝。时至上世纪70年代末，终于盼来中新社恢复建制。我从上海某出版社回归中新社。1979年初，上海分社“开张”，包括分社负责人，人员只有七八个，我包揽了上海全部的经济报道工作。那时国家进入“以经济建设为中心”的新时期。上海曾经是远东经济发达的大城市，又是全国工业基地；在执行国家经济体制改革、对外开放的方针中，自有许多符合经济规律的创新之举。何况还有引进30万吨乙烯工程的上海石油化工总厂、以进口矿砂为原料的宝山钢铁总厂正在加紧建设。在这样的背景下，上海分社的经济报道应该做得有声有色，实际上却是将近3年没有达到总社的要求。上海分社“经济报道没做好”，使我承受巨大压力。我感到迷惘，无所适从。某年，总编室主任徐曰琮来上海分社。我不知道他此行的“任务”。但是他私下对我说，上海分社经济报道没有做好，责任不在于我，我已经尽职了。此话使我得到极大宽慰。1982年春，当时的副社长王士谷率总社新闻部、专稿部及广东、福建等分社的各路精英云集上海，召开经济报道工作会议。会议下达了总社对经济报道的方针和思路，交流了经济采编的经验。会下有关部门领导对我更有针对性地点拨和指导，特别鼓励我要敢于采访重大题材。于我，真是醍醐灌顶！总社领导在多年没有做好经济报道的上海分社召开经济工作会议，目的明确，效果显见。我走出了“中新社是新华社的补充”、“上海分社以报道侨务、文艺、体育等‘三宝’为主”等中新社初创时期办社和报道思想的局限，在报道思想和业务能力上都进入了一个新阶段。

　　也是在1982年，总社召开专稿工作会议，明确了“面向中间，反映现实”的专稿工作新方针。这是针对国内外形势的变化，针对海外读者迫切希望了解中国新时期政治、经济新动向而拟定的。其时香港《明报》、《快报》等常见署名“宗涓”的专电，评述中国时政。文笔挥洒自如，读得我如痴如醉，不胜钦羡。我本专稿部出身，于是学样“跟进”。专稿部负责人时来电话，给我鼓励。1984年底，我赴总社参加工作会议期间，还当面请教，受益匪浅，为我此后坚持专稿写作打下基础。上述时期，除了总社和相关部门领导之外，我的多位老同事，也给我莫大支持和鼓励，他们是我的益友，更是良师。我永远感谢他们。挂一漏万，在此不一一列举姓名了。

　　1984年底，各地方分社换班。总社委任我为上海分社采编主任。我毫无思想准备，心中茫然。刚卸任的上海分社社长姚凡对我关心又支持。他“面授机宜”道：不要脱离采编第一线。一来采编业务是我的“强项”；二来只有身在“第一线”才能指挥和组织分社的采编活动。后来，我一直按照他提示的原则去做。虽然辛苦，于我个人、于分社都足见成果，毋庸多言。

　　在中新社40年一路跋涉之中，得到多位领导、资深同事们的培养、帮助，十分难得；唯有满怀感激，永远念叨：“师恩难忘”！

　　(历史资料)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）