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来源：5分pk102024-01-14 17:48

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。

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多省公布去年常住人口数据，这些地区为何增长？******

　　中新网北京2月4日电(韦香惠)继国家统计局公布2022年全国人口数据之后，近日多个省份陆续公布了当地2022年常住人口数据。其中，在我国人口总量2022年略有下降的情况下，据不完全统计，有六个省份的人口总量实现了增长。

　　这些省级行政区人口总量实现增长

　　根据国家统计局消息，2022年末我国人口比上年末减少85万人。地方层面，各省份人口变动情况不一，其中已有6个省级行政区宣布实现人口正增长，分别是贵州，青海、江西、甘肃、重庆和广西壮族自治区。

　　根据贵州省统计局网站公布的《贵州省2022年经济运行情况》，2022年贵州人口总量有所增加，常住人口城镇化率持续提高。2022年末，全省常住人口3856万人，比上年末增加4万人。其中，城镇常住人口2114万人，占年末常住人口的比重为54.81%，比上年末提高0.48个百分点。

图为航拍青海省西宁市一隅。(资料图) 马铭言摄

　　此前，江西、甘肃、广西、重庆、青海等省份也已公布了2022年常住人口数据。

　　其中，2022年末江西全省常住人口4527.98万人，比上年末增加10.58万人；2022年末甘肃全省常住人口2492万人，比上年末增加2万人；2022年末广西常住人口5047万人，比上年末增加10万人；2022年末重庆常住人口3213.3万人，比上年末增加0.9万人；2022年末青海省常住人口595万人，比上年末增加1万人。

　　省际间的人口流入对增长起重要拉动作用

　　中国人民大学人口与发展研究中心研究员、人口学系主任杨凡向中新网介绍，在人口学概念中，引起人口总量变动有三个因素，出生、死亡和迁移。其中，自然增长就是指由出生超过死亡而造成的，机械增长是指由于迁移造成的增长。

　　从这几个实现人口总量增长的省份来看，贵州的人口自然增长率为3.71‰，青海的人口自然增长率为3.37‰ ，江西的人口自然增长率也仅为0.25‰，广西壮族自治区人口自然增长率1.43‰。而甘肃、重庆的人口自然增长率分别为-0.04‰和-2.11‰，均为负数。

　　“这些省份有的自然增长率非常低，有的自然增长率是负的，也就是人口净流入(外来人口流入减去流出的人口)是正的，从而使这个地区的人口总量呈现出一个正增长趋势。”杨凡表示，这意味着是省际间的人口流入对当地常住人口增长起到了重要拉动作用。

　　她表示，总体来看，全国仍处于负增长状态，而这些地区也几乎是在零增长的区间。因此，她认为，“这些地方的正增长暂时谈不上逆势”。

图为旅客在九江站有序上车。高晋摄

　　疫情防控政策优化后的人口增长有待观察

　　从地区分布来看，这些实现人口增长的省份均位于中西部地区。对此，广东省体改研究会执行会长彭澎接受媒体采访时解释称，一方面，去年沿海的长三角、珠三角受疫情影响，有部分人返回老家。此外，随着中西部中心城市崛起，也有一部分人在沿海闯荡积累了经验，返回老家创业。

　　以江西省为例，按照该地区去年人口自然增长率为0.25‰来计算，该地区人口自然增长约1.13万人。这意味着，去年江西在人口机械增长方面，新增流入人口9.45万人。

　　江西省社会科学院经济所所长麻智辉曾在接受媒体报道时分析称，近年来，江西经济增速比较快，增速位居全国前列，一个重要原因就是江西加大了承接东部产业转移的力度。江西这几年战略新兴产业发展的速度较快，在GDP中的占比明显提升。同时，随着经济快速发展，叠加近几年疫情影响，有不少外出人口回流到家乡创业或就近务工。

　　杨凡也表示，人口流动很大的一部分原因是经济，随着疫情防控政策优化，这部分人可能还会回到就业机会较多、收入水平较高、经济发展水平较高的地方。(完)

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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