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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。

“一刻不停”自我革命，习近平再释全面从严治党******

　　中新社北京1月10日电 (记者 张素 邢翀)中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平9日上午在中国共产党第二十届中央纪律检查委员会第二次全体会议上发表重要讲话。这是他连续第11次在新年伊始出席中央纪委全会。

　　接受中新社记者采访的党建学者表示，经过新时代十年全面从严治党实践锤炼，管党治党宽松软状况得到根本扭转。如今，习近平强调“一刻不停推进全面从严治党”“发扬彻底的自我革命精神，永远吹冲锋号”，释出中共全面从严治党一刻不松、半步不退的鲜明态度。

　　“全面从严治党永远在路上，要时刻保持解决大党独有难题的清醒和坚定。”习近平在讲话中强调。他还将解决这些难题比作实现新时代新征程党的使命任务必须迈过的一道坎，是全面从严治党适应新形势新要求必须啃下的硬骨头。

　　中共中央党校(国家行政学院)教授戴焰军注意到，继二十大报告提出“大党独有难题”这一重要命题，习近平此番用“如何始终不忘初心、牢记使命”“如何始终统一思想、统一意志、统一行动”等六个“如何”进一步明确何为百年大党必须解决的独有难题，意在让全党清醒认识自身党情，“全面从严治党也就有了前提和方向”。

　　与此同时，学者表示以“必须迈过的一道坎”、“必须啃下的硬骨头”形容解决大党独有难题，体现出推进全面从严治党的紧迫性。中共中央党校(国家行政学院)教授竹立家举例说，现实中有些领导干部搞“两面派”，有些党员理想信念发生动摇，已经影响到党的公信力。如今重申“如何始终不忘初心、牢记使命”，有助于从根本上解决“对党忠诚”这一核心问题。

　　在以“永远吹冲锋号”亮明坚决态度的同时，习近平强调，要站在事关党长期执政、国家长治久安、人民幸福安康的高度，把全面从严治党作为党的长期战略、永恒课题，“把党的伟大自我革命进行到底”。

　　受访学者称，唯有坚持自我革命精神，推进全面从严治党，才能真正实现稳固执政地位、社会长治久安、人民美好生活等目标。在新时代新征程上起好步开好局，更需从新的战略高度“一刻不停推进全面从严治党”。

　　未来如何推进？习近平此番着重阐述“一个重要体系”，即“全面从严治党体系”，并作出一系列战略部署。

　　新时代十年，中共已初步构建起全面从严治党体系。二十大报告首次提出“健全全面从严治党体系”后，习近平此番指出，进一步健全这一体系要坚持“内容上全涵盖、对象上全覆盖、责任上全链条、制度上全贯通”。

　　“当前出现的不少问题往往具有关联性，比如作风问题、纪律问题容易演变为腐败问题，这就要求我们必须坚持问题导向、以全局思维统筹，将全面从严治党体系建成一个内涵丰富、功能完备、科学规范、运行高效的动态系统。”戴焰军说。

　　基于这一体系，习近平还在全会上作出一系列战略部署。学者对此表示，这些部署承上启下、切中要害，立足现实、着眼长远，彰显“一刻不停推进全面从严治党”的力度。

　　对于反腐败工作，习近平强调必须深化标本兼治、系统治理，一体推进，并点明“进一步健全完善惩治行贿的法律法规”“严厉打击那些所谓‘有背景’的‘政治骗子’”等举措。

　　“对行业性、系统性、地域性腐败问题进行专项整治，以及结合近期贪腐案件严厉打击‘政治骗子’，相关部署都找准了问题根源，将进一步铲除腐败滋生土壤。”戴焰军说。

　　外界注意到，纪律建设被摆上更突出位置。习近平指出，党规制定、党纪教育、执纪监督全过程都要贯彻严的要求，“既让铁纪‘长牙’、发威，又让干部重视、警醒、知止”。

　　竹立家表示，加强纪律建设是全面从严治党的治本之策，突出用纪律管党治党、抓早抓小，意在把“严”的要求贯彻到纪律的前沿、监督的前沿，以期发挥出“治本”效果。

　　此次讲话中，习近平还着眼于发挥全面从严治党的引领保障作用，提出“要以有力政治监督保障党的二十大决策部署落实见效”，“及时准确发现有令不行、有禁不止”，切实打通贯彻执行中的堵点淤点难点。

　　党建学者认为，管党治党和中央决策部署能否落到实处，监督必不可少，且关键在于各级纪检监察部门。在全面贯彻落实党的二十大精神的开局之年，通过在中央纪委全会上强化政治监督，会让百年大党在新的“赶考之路”上行稳致远。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）