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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。

2023年考研倒计时这些注意事项要知道******

　　2023年全国硕士研究生招生考试将于2022年12月24日至26日举行，从公布的报名数据来看，考研热度仍然不减。

　　在当前全国疫情呈较快发展态势下，多地发布相关措施及提醒，帮助考生顺利、安全参加考试。

　　多地公布2023年考研报名人数

　　2023年考研一天天近了，此前多所高校及各地报考点公布今年的报考人数等情况，大多都呈上升趋势，有的还创下历史新高。

　　近日，多地也陆续公布2023年考研的报考人数。如安徽省，今年共232080名考生参考，比2022年研考报名人数增加了1.53万人，再创历史新高。

　　在陕西省新冠肺炎疫情防控工作第四十九场新闻发布会上，陕西省教育厅副厅长王海波介绍，今年陕西省2023年考研报名人数为17万1900人，比上年增加2.46%。

　　同样呈增长趋势的还有广西壮族自治区，2023年广西研考报名人数突破9万人，比去年增加1.1万人，同比增长13.9%，考生规模连续多年大幅增长。

　　相比之下，辽宁省今年报考人数变化不大。据统计，今年辽宁省硕士研究生报考人数接近15万，相比去年的报考人数150033人有小幅下滑。

　　多地要求：考生提前返回报考点所在地备考

　　鉴于目前疫情形势复杂，为保障广大考生顺利应考，多地发布通知及温馨提示，要求考生合理安排行程，及时返回报考点备考。

　　如北京教育考试院 12月1日发布温馨提示，对于目前尚未返京的考生，随时关注当前所在地和考点所在地疫情防控政策，尽早按照进返京要求返京备考，确保如期顺利参加考试。

　　12月2日，吉林省教育考试院也发布温馨提示，目前仍在外地的吉林省考生，请尽早规划返回行程，提前回到报考点所在地备考，严格执行防疫要求，以免耽误考试。

　　还有多地对于返回时间做了要求，如天津市教育招生考试院发布温馨提示，在津报名考试、尚在外地的考生，建议在12月17日前返津。上海市教育考试院要求，在上海本市参加考试的考生，考前7天须在沪。

　　此外，浙江、山西、湖北等多省份都提前对在省外的考生进行摸排，填报当前所在地、因疫情受管控、分流返乡、学校未开学等信息。浙江省教育考试院还发布通知，因疫情管控等原因滞留外省的浙江省考生应及时向原报考点报告。

　　考生注意：考前要健康打卡

　　在疫情防控方面，多地都要求，考生返回考点所在市后至考试结束前，尽量减少流动，避免前往涉疫地区和人员密集的公共场所，非必要不离开考点所在市。

　　山东省教育招生考试院发布重要提醒称，考生要按照要求做好考前连续7天体温及健康状况监测。上海市教育考试院则要求，考前14天，考生须做好个人健康防护和自我健康监测。

　　此外，多地都要求，考生要提前在线上进行健康信息填报，并每日完成健康打卡。

　　如天津市教育招生考试院要求，所有在津报名考试的考生，均须从12月10日开始，每日登录“天津市研考健康监测小程序”进行健康信息填报，并如实填写《健康卡》和《流调表》。陕西省教育考试院也要求，考生考前连续14天(12月10—23日)进行健康打卡。

　　辽宁省招生考试办公室要求，考前21天(12月3日)开始，所有考生须使用手机登陆“辽宁研考”微信小程序，每天按要求如实完成健康打卡。河南省教育考试院则要求，考前14天至考后3天(12月10日—28日)，要通过“健康上报”App 每日进行健康上报。

　　重庆市教育考试院要求，自12月5日开始，所有考生每日务必登录重庆市教育考试院官网“研考健康防疫信息上报系统”，按要求如实准确填报个人相关信息。此外还提到，如未按时如实填报信息的，可能会影响正常参考。(记者袁秀月)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）