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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。

“中国雪窝”，为何在山东？******url:https://m.gmw.cn/2022-12/28/content_1303236897.htm,id:1303236897

　　近日

　　山东半岛遭遇今冬

　　第三轮明显降雪天气过程

　　威海局部遭遇暴雪

　　雪有多大？

　　网友拍摄了雪中刨车的场景

　　还有热心网友

　　给出了经验之谈

　　据分析

　　此次威海暴雪为冷流降雪

　　那么，什么是冷流雪？

　　它为何偏爱山东半岛？

　　01

　　为何威海烟台

　　被称作“中国雪窝”

　　“降雪，肯定看向东北！”东北三省的雪堪称是冬日城市的一道经典风景线。但很多人可能想不到，山东的两个海滨城市由于冬天较多的降雪也会形成独特的海滨雪城风貌，被称为“中国雪窝”，那就是烟台和威海。

　　每年冬天，相比于山东其他地区，烟台、威海的雪明显要多很多。因为这两个城市的降雪以冷流雪为主，占总降雪日数的比例高达80%以上。

　　今冬以来，山东半岛已出现三轮明显冷流雪过程，时间分别为11月29日至12月2日、12月16日至18日、12月21日至22日。每一轮降雪过程中，都有半岛局部地区降雪达到暴雪量级。其中12月22日，山东威海遭遇持续降雪，路面积雪严重。

　　根据烟台莱山机场气象统计资料显示：当地冷流雪年平均日数在39天左右。这种冷流雪是我国黄、渤海沿海地区冬季特有的一种天气现象，尤以山东半岛低山丘陵的北部沿海地区（位于渤海南部）为甚，而丘陵以南地区降雪量迅速减少。降雪量大是冷流降雪的特点之一，2005年年末至2006年初烟台芝罘区降水量达80.3毫米，积雪1.2米深。

　　02

　　冷流降雪

　　是如何形成的？

　　所谓冷流雪，也称“冷流降雪”，是由于海上富含水汽，而且海水的水温在冬季相较内陆的地表温度更高，所以海面上方的空气相对温暖而湿润。当冷空气南下时，海面上方的暖湿空气升至一定高度时，就会凝结成雪花，飘落下来，形成降雪。冷流降雪又被称作“大湖效应”。

　　以山东半岛为例，冷流雪在蓬莱至成山头一带沿海地区尤为显著。威海地处山东半岛东端，北、东、南三面濒临黄海，其独特的地理位置，极易产生冷流雪。

　　海洋热容量大，冬季海水温度的变化较气温及陆地的变化要平缓得多，南下的冷空气经过渤海海面时，与海水温度相差较大，低层空气增温、增湿，为空气对流运动提供了条件，使之在近海面形成具有一定对流性的层积云并产生降雪。

　　另外，半岛北部沿海丘陵山地的地形抬升和海岸的摩擦会迅速把暖湿气流抬升到凝结高度以上，也会对冷流雪起到增幅作用。

　　2021年12月25日冷流雪过程

　　冷流雪往往带来绝美景观

　　但也在此提醒大家

　　雪天行车危险指数较高

　　注意行车安全

　　同时做好保暖措施

　　转自｜中国气象

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）