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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。
【新时代新征程新伟业】中国蚕业科学研究世界领先 “超级蚕”育种计划启动******
中新网重庆12月20日电 题：中国蚕业科学研究世界领先 “超级蚕”育种计划启动
中新网记者 钟旖
“我们正着手启动‘超级蚕’育种计划，希望以育种上的跨越，助推蚕桑产业实现向仲怀院士提出的‘重回经济发展主赛道’。”在实验室内忙碌的西南大学家蚕基因组生物学国家重点实验室主任、国家蚕桑产业技术体系首席科学家代方银教授近日在接受中新网记者采访时如是说。
这是中国蚕桑学领域唯一的国家重点实验室，2022年已接连发布多个重要成果。10月，代方银团队完成种质资源“千蚕基因组计划”，发布世界首张“家蚕超级泛基因组图谱”，率先创建“数字家蚕”基因库，将中国蚕学研究推进到分子设计育种阶段……中国蚕业科学研究持续保持世界领跑地位。
图为西南大学家蚕基因组生物学国家重点实验室主任代方银在实验室内指导工作。 周毅 摄这样的成果何以取得？窥一斑而知全豹，代方银向记者谈起从事家蚕遗传学研究的30年。
代方银1969年出生于贵州一个农村家庭，亲身经历磨砺，让他深知“农”为民之本的重要性。在填报高考志愿时，他主动选择西南农业大学(2005年与西南师范大学合并为西南大学)，并于1993年毕业留校，在现中国工程院院士、西南大学蚕学与系统生物学研究所所长向仲怀及前任国家蚕桑产业技术体系首席科学家鲁成的培养下，从事家蚕种质资源保护和研究，为蚕学发展执灯前行。
“当时，身边人都说我‘掉进了苦海’，但我并不觉得。”代方银介绍说，保护家蚕品种资源，是所有家蚕研究的基础。为保存好蚕品种，彼时他常年待在西南农业大学家蚕基因资源库内，像养育孩子一样照料蚕宝宝，同时收集、鉴定、诱变及定向改造家蚕。
至世纪之交，资源库内蚕的品系数从前人积累的300多种增至700多种，西南农业大学正式宣布建成世界最大家蚕基因资源库。目前，这一被誉为“蚕宫殿”的“世界第一库”已占据领先地位20多年，保存着1100余种家蚕品系活体，为后期开展育种研究奠定雄厚基础。
蚕，中国从古至今最主要的经济昆虫之一，为国家经济社会发展立下汗马功劳。但二十世纪八九十年代以来，家蚕育种遇到瓶颈。传统育种方法的局限性令家蚕的品种、产量、性状无明显改善，严重限制了蚕桑产业效益的进一步提升。
图为家蚕生命周期各阶段丰富的表型多样性。 家蚕基因组生物学国家重点实验室供图代方银认为，培育高产、优质、高抗、具有特殊性能的高价值蚕品种是家蚕育种的重要方向，而为“育种”破局的前提是摸清影响家蚕育种性状的基因状况。2019年代方银团队全面启动“千蚕基因组”计划，历时4年出炉“家蚕超级泛基因组图谱”。
据介绍，团队对主要来自“蚕宫殿”中的1078份蚕种质资源进行了深度测序，囊括了目前最全面的家蚕和野桑蚕基因组信息，是迄今全球动植物中最大的长读长泛基因组。简单来说，通过这张图，科学家可以像“查字典”一样去对接表型和基因组密码。
“这一成果将开启分子育种新纪元。”向仲怀评价说，如果说以前鉴定特定性状的基因或其因果变异犹如“大海捞针”，现在可谓是“瓮中捉鳖”。超级泛基因组提供了“精细网格化”的“坐标”指导，行家里手可以根据育种目标，结合基因组选择、基因编辑、合成生物学等分子育种手段，实现设计育种。
从发展建成世界最大“家蚕基因库”到主持完成“千蚕基因组”计划，再到充满期待的“超级蚕”育种，代方银把其科研之路归纳为“三部曲”。他畅想，随着蚕桑基因组生物学成果向应用开发推进，现代蚕桑业实现转型升级后再次大力造福人类，不仅为乡村振兴、生物经济等提供新的供给，也可在医学、材料学等有关国家战略需要的核心技术领域迸发出新的作用。
年过五旬，身兼教学、科研、管理等职的代方银觉得自己的时间愈发宝贵。他坦言，“超级蚕”的设计育种之路或将面临曲折，但只要道路是正确的，就不怕用长期的实践来检验，要努力去实现。
“科研的本质就是有需求导向和时代特征的创新，而创新就是发现未发现、揭示未揭示、创造未创造。”代方银告诉记者。(完)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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