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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。

苏炳添巩立姣当选中国田协副主席 运动员有更多话语权******

　　中国田径协会网站显示，苏炳添、巩立姣已出任中国田协副主席一职。此前中国前篮球名将姚明经选举，连任中国篮球协会主席。在国际体育组织，担任职务的中国运动员也越来越多。中国运动员正在通过成绩和能力，为自己的团体获得越来越多的话语权。

　　中国短跑飞人苏炳添曾率队夺得东京奥运会男子4×100米接力铜牌。在东京奥运会男子百米半决赛中，苏炳添跑出9秒83，创造新的亚洲纪录。此前苏炳添在多哈田径世锦赛期间，历经竞选环节，由多哈世锦赛的全体参赛运动员进行投票，当选世界田联运动员工作委员会委员。

　　女子铅球运动员巩立姣同样战功赫赫。她曾七次站上世锦赛领奖台，夺得东京奥运会女子铅球冠军。随着巩立姣与苏炳添共同当选为中国田协副主席，意味着田径运动员可以贡献自身经验，发出更多声音，推动中国田径运动发展。

　　盘点

　　越来越多的运动员成为领导者

　　在中国体育单项协会方面，越来越多的运动员成为领导者，提升了自身的话语权。曾经率队在2004年雅典奥运会和2008年北京奥运会上打入前八名的前男篮名将姚明，目前已获选连任中国篮球协会主席。2017年姚明首次当选中国篮协主席时曾经表示，新一届中国篮协既要借鉴国际先进经验，更要深入研究中国实际情况，走出一条自主创新之路。在长达5年的任期当中，姚明对于CBA联赛的改革有目共睹，让联赛水平和效益得到提升。在今年女篮世界杯，中国女篮勇夺第二，追平历史最好成绩。此外，中国三人女篮夺得东京奥运会铜牌。

　　在排球领域，中国女排名宿郎平于2017年增补为中国排球协会副主席。郎平从2009年归国后，常年在一线教练员岗位上工作。多年海外执教的经历也使她具备了广阔的国际视野，尤其对欧洲各国排球联赛有着深入的认识。这对谋求职业化和市场化的中国排球联赛深化改革起到很大的帮助。

　　足球领域，中国女足名宿孙雯在2019年当选为新一届中国足协副主席。1996年和1999年，孙雯带领中国女足先后夺得亚特兰大奥运会和美国女足世界杯的亚军。在1999年世界杯上，孙雯以7个进球获评赛事最佳射手和最佳球员。2018年孙雯担任中国足协女足青训部部长兼女足青训总监，青少年女足发展呈现复苏势头。

　　在冰雪领域，中国奥运冠军申雪于2018年当选花样滑冰协会首任主席。当选后申雪表示，协会将推动花样滑冰的后备梯队建设、中国与世界的交流、国家队的备战、行业规范的设定、花滑产业市场的开拓、赛事的开展、各级运动员与注册俱乐部的管理、项目宣传普及等。“我觉得运动员生涯对我最大的帮助，就是遇到所有困难都会去坚持，去跨越一个又一个鸿沟。”申雪说。

　　在国际领域，越来越多的中国运动员通过竞选进入世界体育组织任职。2019年5月，国际奥委会提名中国冬奥首金得主杨扬作为奥林匹克运动的代表，竞选世界反兴奋剂机构副主席成功。2022年，杨扬成功连任世界反兴奋剂机构副主席。

　　曾经在索契冬奥会勇夺女子速滑1000米冠军的中国选手张虹，入选世界反兴奋剂机构理事会。作为国际奥委会委员，张虹成为第一组被任命的5名成员之一。张虹于2018平昌冬奥会期间加入国际奥委会。目前，张虹担任国际奥委会2024江原道冬青奥会协调委员会主席、国际奥委会冬奥会未来东道主委员会委员等职务。张虹还是世界反兴奋剂机构基金董事会的成员之一。

　　在国际单项体育组织，中国乒协主席刘国梁当选为WTT世界乒联首任董事会主席。在2021国际乒联代表大会上，刘国梁成功当选国际乒乓球联合会执行副主席。中国女子乒乓球名将刘诗雯，在2022年12月召开的国际乒联运动员委员会主席选举中，和印度运动员阿昌塔共同当选国际乒联运动员委员会主席。这是国际乒联首次产生一男一女两位运动员委员会主席。此前男乒选手许昕当选为亚洲乒联副主席。

　　在网球领域，中国女子网球名将郑赛赛，加入由塞尔维亚网球名将德约科维奇、加拿大网球运动员波斯皮希尔等共同发起创立的世界网球球员工会PTPA，旨在对全世界网球运动员的个人权利进行保护。作为该组织初始8位成员之一，郑赛赛将帮助网球运动员争取权益，获得更好的待遇。　文/本报记者 褚鹏 统筹/杜锐

　　供图/视觉中国

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）