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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。

信通院何宝宏：数字化转型的终点是数字原生******

　　【环球网科技报道 记者林迪】数字经济与实体经济深度融合的大背景下，全社会的目光更多聚焦于当下如何开展数字化转型，而缺乏对于转型之后未来世界的前瞻和思考。数字化转型之后，数字原生的世界、社会形态、个人、企业、商品、金融和管理等走向何方？近日，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏围绕技术转型、信息革命、数据资产、Web3、信任科技、元宇宙、技术周期律、经济学2.0、AI、数字原生共十个热门领域进行了前瞻性预测和分享。

　　何宝宏认为，数字原生代的娱乐、社交、学习和购物等都发生在数字世界，并且将数字世界的语言视为母语。“我们所谓的高科技数字技术也并不是他们眼中的高科技。数字原生需要在数字原生代基础上有两个方向的延展，一是从空间上的延展，从一代人到原生企业、原生应用、原生资产和原生理论的延伸；另一个是从时间上的延展，数字原生的企业等不仅包括2000年之后诞生的，也包括诞生于2000年前，但成功实现了数字转型的，具有鲜明数字原生特点的企业。”

　　何宝宏提出“经济学2.0”概念。

　　他指出，经济学也面临着数字化的挑战——“稀缺性”的定义，信息商品化的悖论、经济人理性等问题。目前还出现了一种新的经济学，基于密码学、计算机/网络、数学/游戏伦理和经济学的加密经济学。当下的数字经济更多的是传统经济的数字化转型的结果。

　　何宝宏认为，互联网拥有“7年之痒”，每7年呈现一个新的发展阶段，从1994年的Web互联网，2001年的宽带互联网，2008年的移动互联网，2015年的产业互联网到现在的3D/价值互联网。互联网也存在持续25-30年的库兹涅次周期，即从1969年-1994年的以技术为导向的孕育期，走向1995年-2020年以“资本”为导向的繁荣期，最后发展到2021年以后以“ESG/基础设施”为主导的成熟期。

　　“价值中心也发生了阶段性转移，从之前的硬件、软件，发展到现在正在从互联网转向数据（数据要素和数据资产），未来将转向内容。”谈及数字化转型与数字原生的关系时，何宝宏表示，就像农业时代采摘狩猎转型成了种植驯养，原生出“三农”新业态，又如同工业时代推进农业机械化，原生出了工厂、工人等工业新业态，转型是追求变化，是过程，原生是进入稳态，是目标。

　　他认为，当下，我们正处于数字移民和数字原住民或数字原生代混居的时代，是一个新老交替的时代。Web1.0是传统世界的数字化模仿；Web2.0是互联网原生的开始；Web3.0是数字原生的探索。未来，数字原生企业会走向分布式自治公司、分布式自主组织。

　　最后，何宝宏指出，未来，我们需要一起努力共建未来的数字原生世界。我们需要建设新的基础设施；我们要将数据资产化和数据要素化；我们要做可视化的且用户自主可控的身份体系；我们需要3D的内容，虚拟与现实要结合起来。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）