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【春运进行时】一路上有你守护，真好！******　　春运，承载着异地游子对阖家团圆、平安祥和的期盼。作为疫情防控新阶段下首个春运，今年的返乡路注定与以往不同。据交通运输部消息，春运期间客流总量预计达20.95亿人次，比去年同期增长99.5%。

　　热闹起来的车站，人头攒动的大厅，有这样一群人围绕在旅客身边，默默守护他们的返乡路。

今年春运从1月7日开始 至2月15日结束 共40天（新华社记者 毛思倩 摄）

　　“您能听到吗？坚持住啊！”

　　1月7日10时13分，河南郑州火车站西广场，在众多旅客踏上归途时，一名年轻男子突然口吐白沫晕倒在地。见状，一旁的志愿者迅速开展急救。

　　“血压117/70，脉搏68……”急救中，医护人员扶着男子头部，按压人中穴，并清理口中白沫，另一名医护人员则测量他的各项体征，不停呼唤意识。3分钟后，男子渐渐清醒，120急救车也抵达现场。

对倒地旅客进行救治（来源：郑州广播电视台）

　　原来，现场参与急救的志愿者是郑州市中医院的医护人员，事发时他们正在附近为旅客宣传急救知识、免费测量血压。医护人员表示，患者倒地时出现了牙关紧闭、四肢抽搐的情况，初步判断为癫痫的急性发作，因此采用了检测呼吸、检测心跳等方式进行急救。幸运的是，男子最终恢复了意识。

　　“一边赶路一边处理事情，包丢了都没发现！”

　　1月7日，乘坐飞机从天津飞往广州的吴先生拿着自己在春运途中丢失的挎包，再三向乘务员表示感谢。“我一边赶路一边处理事情，包丢了都没发现，多亏了你们，追到候机楼给我送来！”

吴先生找回挎包（来源：北方网）

　　随着春节临近，民航运输业已进入客流高峰期。当天，天津航空GS7895抵达广州后，乘务员正在进行清舱工作，忽然发现一只遗失在座椅上的男士挎包和一个水杯。包内有1万多元现金、两部手机、若干证件等。

　　“为不耽误旅客行程，我们立刻奔向廊桥寻找失主。”乘务员小苏说，经过寻找，终于联系到失主吴先生，并将物品归还。直到拿到失物，吴先生都没反应过来，自己随身的挎包被遗忘在了飞机上。

　　当面清点现金和贵重物品后，吴先生激动地说：“如果这些丢了，可耽误大事了!”

　　“幸亏有你，要不然我都不知道该怎么补救！”

　　熙熙攘攘的人群中，几抹靓色格外显眼。在湖南祁阳火车站内，随处可见身着红色、绿色马甲的志愿者，他们中很多都是连续几年参与志愿活动的“老兵”。

　　唐荣就是其中之一，今年是她第三次参加春节志愿者服务。一早，她就和队友赶到高铁站，迎接第一波返乡旅客。

　　在拥挤的人群中，石女士有些慌乱,当听到到站广播后她急忙下车，可走到站台前才发现自己下错了站，此时的车门已缓缓关闭。

　　焦急无助的石女士进入了唐荣视野。唐荣了解情况后，带她第一时间向车站工作人员反映，核验乘车证明后，石女士被安排乘坐就近的一趟列车，继续前往目的地。

　　“幸亏有你，要不然我都不知道该怎么补救！”临上车时，石女士再三向唐荣表示感谢。

　　“做志愿者其实很累，但旅客的一句感谢，足以支撑我坚持下去。”在完成了本趟列车的志愿服务后，唐荣静静等候着下一趟进站的列车。

　　策划：李方舟

　　整理：董大正

　　资料：新华社、央广网、红网、北方网

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。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）