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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。

让煤更加“清洁”——记全国矿物加工专家、中国矿业大学教授赵跃民******

　　光明日报记者 苏雁 光明日报通讯员 陆金玉 刘尧 李秀

　　煤炭，远古太阳的精灵，闪耀着亿万年的光辉，在中国乃至世界能源史、工业史上都具有举足轻重的地位。

　　在中国煤炭界，就有这样一个人，他以国家需求为导向，扎根煤海矿山，攻克了干法选煤、高效筛分等世界性难题，为绿色低碳中国建设作出了重大贡献。他，就是我国矿物加工专家、中国矿业大学教授赵跃民。

　　一生不变的信念

　　1982年，本科学习机械专业的赵跃民考入中国矿业学院北京研究生部，他惊喜地收到了著名选矿专家陈清如教授的一封信。陈清如向他介绍了选煤发展的方向，希望他能够读自己的研究生。当时对选煤尚不了解的他并没多想就同意了，从此与选煤结下不解之缘。

　　陈清如，中国工程院院士，我国矿物加工学科的奠基人和开拓者之一。在湿法选煤长期占据历史主流的条件下，他创造性提出了空气重介质流化床干法选煤理念。

　　作为陈清如的第一位硕士生，也是第一位博士生，赵跃民跟随导师以矿为家，进行技术攻坚。1994年，世界上第一座空气重介质流化床干法选煤工业性试验系统在中国调试成功，在世界选煤界引起轰动。这意味着缺水和高寒地区及遇水易泥化的煤炭分选从此有了另一种可能。

　　1998年，陈清如由于年事已高，把干法选煤的重担交给了赵跃民。

　　赵跃民带领团队与唐山神州机械集团等产学研用合作，自主创新，经过多年的攻关，突破了国内外传统湿法和风力选煤的模式，研制了新一代干法重介质流化床与大型复合式干法分选机，开发了模块式高效干法选煤工艺系统。2013年，世界上第一座模块式干法重介质流化床选煤厂新疆公司（现为国家能源集团新疆能源有限责任公司）矿区拔地而起，成功选出了灰分小于3.5%的超低灰煤，在国内外首次实现了煤炭高精度干法分选，为我国干旱缺水地区、高寒地区及易泥化煤炭高效洁净分选提供了有效途径。中国煤炭工业协会在鉴定意见中写道：“该技术居国际领先，是世界选煤技术的重大突破。”

　　“煤炭高效干法分选关键技术及应用”这一创新成果获得了2018年国家科技进步奖二等奖。国际选煤权威期刊主编评价说：“中国是干法选煤的领先者。”美国、日本、加拿大等国学者长期跟踪着赵跃民团队的研究。

　　一个挑战接着一个挑战

　　从基础理论的提出，到实验室实验、中间试验，再到工业化试验，最后到技术的大规模工业运用，每行一步，都要爬坡过坎，付出巨大的心血。

　　事非经过不知难，成如容易却艰辛。

　　20世纪末，随着我国工业生产、社会经济发展对能源的需求越来越大，我国煤炭工业快速发展，选煤领域新的问题也接踵而来。行业的痛点，正是科研的切入点。

　　“必须尽快攻破这些卡脖子问题！”赵跃民带着团队不分昼夜开展研究，成功研制出世界上第一台大型超静定振动筛，开发了高性能大型振动筛分技术，一举改变了国内大型振动筛完全依靠进口的局面，并且迅速打入国际市场，在全国14个大型煤炭基地得到了广泛运用，获2014年国家技术发明二等奖。

　　如何让更多的矿产资源（煤炭、金属矿、非金属矿等）得到清洁高效的利用？围绕细颗粒含量多、水分含量高、易泥化、近筛孔尺寸颗粒多这样的难筛分矿物，多年来，赵跃民以问题为导向，一步步摸索探求着，取得了一项项骄人的成绩——在国际上首次建立了筛体—粒群耦合筛分理论，开发了分布激振与刚柔耦合弹性筛分技术，使得难筛分矿物的高效筛分不再是难题。

　　一群人接力奔跑

　　赵跃民在选煤领域作出了卓越贡献。他是我国选煤领域第一个国家自然科学基金创新研究群体学术带头人，是国家杰出青年科学基金获得者和长江学者特聘教授，也是国家级教学名师。

　　他对学生的严谨让一些贪图舒服的学生“望风而逃”。对学生的论文，他最反复询问的一句话是——“这个数据你做了多少次，是否经过反复的验证”？很多时候，他的追问让学生冒汗。

　　但他又是开明的、开放的，一直坚持开放式的课题研讨。“搞科研得敢闯‘无人区’。只有你敢发表对这件事的看法，才有灵感的碰撞，产生一个新的思路、新的研究内容。”

　　国家杰出青年科学基金项目入选者段晨龙教授，常年深入生产一线，与工人吃住行一道，攻克干法分选与筛分、二次资源利用技术难题。国家重大人才工程青年项目入选者、80后特聘教授董良，瞄准智能精准分选、煤基碳材料构筑等开展研究。特聘教授张博33岁承担国家重点研发计划青年科学家项目，聚焦于研究低品质煤脱灰脱水问题。中国科协青年人才托举工程入选者、90后副教授江海深，不论严寒酷暑，在内蒙古、新疆等选煤厂，深入一线钻研3mm以下矿物深度筛分。

　　奔波于各大煤矿，穿梭于选煤车间，开展选煤智能化关键技术攻关，加强“一带一路”国家科技合作……如今，赵跃民和他的团队仍在“洁净煤”的路上努力奔跑着，为了那个几代矿大人共同的梦想——还祖国碧水蓝天！

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 08版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）