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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。

赛事转播由观众当导播？“自由视角”技术让冬奥观赛身临其境******

　　你是否想象过，通过任意视角“无死角”观察比赛细节的新体验——随意滑动手机屏幕，比赛转播画面便相应转换角度，当选定角度松开手指，画面即以新的视角和位置播放；借助“子弹时间”技术，在比赛过程中“凝固时空”，全方位观看运动员的竞技瞬间……

　　“这个技术让我们坐在家里却好像置身赛场，360度想看哪里就看哪里，紧紧跟上瞬息万变的赛场形势。”使体育赛事观众感到新奇的这一体验，是国家重点研发计划“科技冬奥”重点专项“冰雪项目交互式多维度观赛体验技术与系统”中，由优酷参与研发的历时两年多研发的“自由视角”视频技术所带来的。该技术于2021年4月亮相“相约北京”冬季体育冰上项目测试活动，分别在国家体育馆、五棵松体育馆运行测试。

　　赛事转播新技术的惊艳亮相，进一步推动着科技创新与冬奥赛事深度融合。通过我国企业自主研发的“自由视角”视频技术对冬奥冰雪项目进行示范播出，观众可使用电视、手机或VR设备，通过自主交互连续改变视角和位置，既可以让画面静止以观察某一个比赛瞬间的不同角度，又可以让画面保持流动而不打断比赛，让观众自己当“导播”，突破传统的定点和被动式观赏赛事，提升用户观赛体验。

观众体验自由视角观赛

　　“我们看到的画面并不是由相机单纯拍摄的，而是通过算法渲染出来，根据三维程序补充出来的。”优酷“自由视角”系统课题负责人盛骁杰介绍，在测试活动中，国家体育馆内的U型架上共架设40台相机，总长度达210米。通过三维重建和渲染，可以渲染出任意时长和帧率的精彩特效片段，相当于1200台相机同时拍摄拼接的效果。无须特殊装备，也不用专门的带宽，仅需手持5G手机，搭配5G网络，冰雪“发烧友”就可以便捷实现高质量的交互式观赛。

　　据了解，在内容生产上，“自由视角”技术能嵌入转播信号，实现多角度、清晰的即时三维比赛细节还原。针对冰球比赛，这一技术以重点镜头和氛围镜头为侧重，能够让观众感受到冰球赛事独特的魅力。此外，该技术可协助裁判更快速、精准地做出判罚，还能使运动员和教练员在日常训练中多角度直观回顾场上细节。“它可以直接植入到普通的转播当中，比如场上比赛的某一瞬间，观众或裁判没看清楚，系统可以随时生成一个360度的信号提供给裁判和转播商，能够很好地解决判罚和观赏方面的问题。”盛骁杰说。

　　“‘自由视角’技术的目标是建立交互式多维度观赛体验系统。具体来讲，我们想实现全新的观赛体验。”“科技冬奥”重点专项“冰雪项目交互式多维度观赛体验技术与系统”项目负责人、北京大学博雅特聘教授陈宝权表示，这一技术的第一个特点是实现了多视点观赛功能，第二个是交互性，观众可以决定自己的视点，选择其最舒适的视角去看精彩的比赛。同时，“自由视角”技术还实现了多终端的观看，除通过电视收看外，还支持手机端和VR设备观看。“戴着VR设备，不需要手的交互，而是通过人们身体的自然交互，VR设备的视角能使我们进一步达到身临其境的观赛体验。”

工作人员对自由视角视频直播作测试

　　事实上，在应用于北京冬奥会赛事转播前，“自由视角”技术已成功落地多档综艺节目及CBA、CUBA等体育赛事场景。而测试活动中所使用的“自由视角”技术和以往的应用有所不同，项目组形成了具有自主知识产权的端到端自由视角点播和直播系统，将8K“自由视角”系统从现场阵列采集、云端三维重建、编码传输到终端解码渲染都做到了端到端实时处理，从而达到能够支持冬奥相关赛事直播的技术水平。（孔繁鑫）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）