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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。

综述：2023，台湾民众须“优先保饭碗”的一年******

　　中新社北京1月9日电 (记者 刘舒凌)新年伊始，台湾财经界弥漫一股“低气压”。不少中小企业已冻结人力招聘，失业率恶化或于农历春节后进一步显现，“不要轻易辞职”“不要贸然理财”是民众时常听到的忠告。

　　也就是说，2023是应当“优先保饭碗”的一年。

　　过去的三年，台湾经济在新冠疫情影响下仍保持增长。台当局“主计总处”数据显示，2020年、2021年GDP增速分别为3.36%、6.57%，据最近一次预测，2022年增速为3.06%。多数观点认为，作为国际市场上少数能维持正常生产供货的地区，外贸活络尤其庞大的电子消费品需求拉抬了台湾近三年的总体经济表现，一扫多年“保二”(确保增长率不低于2%)的疲态。

　　只是，2022年第四季以来，受通胀压力笼罩、全球主要央行持续紧缩等因素夹击，国际需求降温，令该季商品出口预计较2021年同期减少3.89%，台湾经济情势正急转直下。

　　台湾一般被称作出口导向型经济体，出口占整体GDP比重达六成以上。期望新的一年以潜力较有限的内需增长抵挡出口衰退、支撑整体经济，显然难度太大。况且，台湾“中央大学”台湾经济发展研究中心执行的台湾消费者信心指数(CCI)调查显示，去年12月份，该指数已连续第4个月下滑(降至59.12)，为2009年10月以来新低。

　　该中心执行长吴大任对外表示，台湾出口正在衰退，相关制造业企业经营压力大，裁员已经开始；春节后订单若未回温，失业率有可能出现恶化。台湾当局“发展委员会”去年12月27日发布的11月景气灯号，也从“景气趋弱”的黄蓝灯转为“景气低迷”的蓝灯，综合分数为2009年5月以来新低。

　　目前看，对于国际经济情势调整的冲击力度与持续时间，台当局及民间企业显然估计不足。高科技产业如半导体行业去年年中进入下行周期，库存周转天数保持在高位，芯片价格下滑，“龙头”台积电也未能幸免、今年第一季营收将季减15%，行业库存调整或持续至今年下半年。传统制造业方面，拥有“捷安特”品牌的全球自行车“龙头”台湾巨大集团库存“爆仓”，去年12月中旬一纸展延支付供应商货款的公告震动市场，让公众注意到“绩优生”面对市场快速紧缩的窘况。

　　尤其引发焦虑的是，台产业结构多为垂直分工，供应链中的厂商彼此交易非常频繁，如有一两家爆发严重财务危机，会在其他厂商之中产生连锁反应，有可能转成系统性金融问题。

　　景气循环何时见底，会否“先蹲后跳”，于2023年下半年迎来春暖花开？这是当前台湾财经界讨论最多的问题，官方亦不得不出面稳定市场信心。台当局财政主管部门代理负责人阮清华去年12月26日在台立法机构答询时已表达，台官方金融安定基金(该基金管委会为维持金融市场稳定的专责机构)进场时间“不排除两年”，主因是经济情势比2009年(金融海啸)时更严重，可能持续时间更长，不确定因素较多。

　　近来，岛内经济专家、学者在官方、民间各种研讨场合里，关注点集中于近159万家企业及920万劳工(占全台湾就业80.4%)在当前低成长高成本环境下的困境。最新数据显示，去年11月全台外销接单衰退逾23%、第四季度为全年最低点。

　　多位专家呼吁，台湾仍有举债空间，当局应优先将财政预算投向中小企业及从业员工等弱势群体，提供一些补助，纾解财务、利息方面负担。衰退危险当前，救经济“急如星火”，台当局如何应对值得观察。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）