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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。
红泥小火炉，小心会中毒：“围炉煮茶”有风险******
中新网北京1月29日电(刘欢)继露营、飞盘等户外活动在城市青年群体中掀起风潮后，“围炉煮茶”成为“新晋网红”。陶泥烤炉、一壶热茶、三五好友……文艺复兴式的围炉茶话会成为不少年轻人的社交消费新方式。
然而，近期也出现多起围炉煮茶导致的一氧化碳中毒事件。这届年轻人为何喜欢起喝茶？围炉煮茶正确的打开方式又是什么？
资料图：浙江一地“围炉煮茶”套餐 王题题 摄且将新火试新茶，架炉烧火烤棉花
据了解，早在唐宋时期，中国就已有煎煮茶汤、围炉夜话的习俗。煮茶的形式主要有两种：一种是云南的火塘烤茶，即用陶罐子在火塘上烤茶，而后沏水；另一种是甘肃的罐罐茶，用土烧的小陶罐加水熬煮，加入红枣、枸杞等材料。
发展到现在，围炉煮茶的“火”在城市青年群体中烧得正旺。在传统习俗的基础上，现下的围炉煮茶还融合了新潮元素。
茶壶不仅可以煮传统的岩茶、普洱，还有奶茶、咖啡、果酒等。喝茶的地点也从小院延伸到胡同口、河岸边，或者自己在家动手烧炭煮茶。一些人还会在铁网上摆上红薯、花生、栗子，甚至串了棉花糖来烤。
中新网注意到，目前，围炉煮茶仍然处于社交消费的前沿。某社交媒体平台已有超72万篇笔记分享玩法攻略，短视频平台围炉煮茶话题下也已有45.9亿的视频播放量。
话题火热的同时，电商平台商家也闻风而动。从茶壶茶碗，到炭炉筲箕，商家都打上了“围炉煮茶”的标签。如果要在家里置办一套“围炉标配”，仅购买炭炉、茶壶等器具，最便宜的也要上百元。
而线下店铺单次消费套餐均价在300元左右，包含茶水和部分适烤茶点。
煮一次茶的价格并不低，但扬州一家的茶馆工作人员接受媒体采访时说：“生意出乎意料的好。”
资料图：成都一茶馆内，坐满了“围炉煮茶”的顾客。 岳依桐 摄此时情绪此时天，烧水喝茶小神仙
据了解，围炉煮茶自2021年左右就 在浙江丽水等地流行，后来逐渐在全国各地推广，并成为继茶颜悦色等中式茶底奶茶爆火后的又一新中式茶饮。
相关数据显示，2020年中国新式茶饮的市场规模已达772.9亿元，预计到2030年，市场规模将接近2000亿元。
业内人士认为，在国潮崛起和网红经济的驱动下，围炉煮茶社交属性强、能提供情绪价值，或将成为一种茶文化新习俗。
而围炉煮茶提供的情绪价值，正是近年来社会热议的“松弛感”。
国家高级茶艺师、国家高级茶叶审评师朱锦武曾对媒体说，“围炉煮茶”之所以能广泛流行，与其自身的魅力有很大关系。“冬季气温低，大家围着炉子看着茶水沸腾和水汽氤氲，在视觉上更具舒适度，还能唤醒儿时火塘烤火的记忆。”
沸腾的茶水、精致的点心、幽微的茶味……围炉煮茶将中式审美发挥到了极致，让年轻人从都市生活中短暂地抽离出来，用消费来的社交场景换取片刻“松弛感”。也正如宋代周邦彦的词中所言：“此时情绪此时天，无事小神仙。”
资料图：浙江一地“围炉煮茶”套餐 王题题 摄多地出现一氧化碳中毒事件
中新网梳理发现，围炉煮茶在刷屏的同时，一氧化碳中毒事件也频频发生。
近日，江苏省扬中市120急救中心接到一通急救电话，有一对母子倒在家中，急救团队到达时他们已没有了心跳。事后了解到，这对母子是饭后在家中围炉煮茶，导致了一氧化碳中毒身亡。
此外，上海、武汉、山东等多地都出现因在室内围炉煮茶不当而导致的一氧化碳中毒事件。
一氧化碳是一种无色、无味的气体，在密闭空间内使用煤炉、柴炉、燃气时，含碳物质不完全燃烧就会产生一氧化碳。人体在吸入后，会出现头痛、眩晕、心悸、恶心等症状。
首都医科大学附属复兴医院急诊科主任医师赵丽曾对媒体表示，一氧化碳会对人体造成组织窒息，对全身的组织细胞均有毒性作用，尤其对大脑皮质的影响最为严重。
北京市大兴区消防救援支队此前曾为验证室内围炉煮茶的安全性，组织了一场模拟实验。
在一间约60平方米的密闭房间内，消防员点燃炭火，并实时监测一氧化碳的排放量。仅仅15秒钟，一氧化碳检测仪就发出了报警声(该检测仪在一氧化碳浓度达到0.002%时就会报警)。
1分50秒时，一氧化碳浓度就已经超过0.01%。不到3分钟，铁盆下方的纸张已烧焦一大片，竹制架子也被烧黑。
消防员表示，一氧化碳浓度一旦达到0.05%，就可以使人中毒，造成昏迷，甚至危及生命。室内燃烧炭火存在一氧化碳中毒及发生火灾的风险。他强调，使用炭火时，保持开窗通风，时刻注意自己的身体状态，火炉周围也不要堆放易燃易爆物品。(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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