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。
“线上买菜难”，难在配送员******
中新网12月15日电 (中新财经记者 吴涛)“订单量较大，时效可能无法保障，请您耐心等待”“暂无可选配送时间”“本店铺可配送时间均已约满”“本站点当前运力已约满”……
近日，一方面居民反映网上买菜配送困难，另一方面企业表示配送运力不足，这该如何破局？
配送服务高负荷运转，服务缩水
近日，北京等地的市民反映买菜难，无论是物美多点还是美团七鲜，统统“不好使”，延迟配送或自提都是运气好能抢到订单的，其余的不是运力预约满就是没有可选择的配送时间。
记者14日体验时，叮咚买菜多个站点显示“本站点运力已约满”；美团买菜可以下单但是需要自提；七鲜提醒“暂无可选配送时间”；还有一些线上超市甚至直接称“本店休息啦”。
部分买菜APP表示“暂无可选配送时间”。截图有消费者反映，配送员表示部分社区只能送至楼下或社区门口，买时还有菜送货时就缺货了，服务大打折扣。记者注意到，很多买菜APP都标注“如商品缺货，系统将自动退款”。
多方回应，多举措提高配送效率
针对北京市民在疫情期间的物资需求，达达快送表示，将通过新配送员招募、老运力激活、人员补贴等多种措施增加骑士数量；另外还常态化配置四轮车进行集中配送，提高配送效率。
部分买菜APP表示时效受影响。截图京东方面表示，12月14日下午，京东从全国调集的首批1000余名快递小哥已陆续抵达北京，定向增援北京市内的快递配送等工作。他们将于15日起陆续投入到北京全市的快递配送工作中，后续还将有数百名小哥在本周内抵京。
物美多点工作人员对中新财经表示，北京地区200家门店覆盖店外自取点，还通过门店支援和“变阵”等方式增加运力。“变阵”则是将一些线下员工转去做线上工作，进行分拣、打包、配送等。
盒马表示，将通过盒马文职员工拣货、共享员工、临时租用餐饮企业员工等多种方式提高效率。“盒马超市在北京的45家门店全力备货，储备商品量已经达到平常的3到5倍，盒马北京的生鲜大仓也24小时运转。”
菜鸟则表示，对配送员进行超单激励，配送员每日达到一定的配送量，会触发配送员的激励，保障每个配送员的配送量都能在适度情况下调节到最优，从而也可以促进配送员带领自己的家人以及周边的朋友参与进来，增加配送产能。
13日，国家邮政局就保障首都邮政快递业末端畅通工作对北京市邮政管理局和各快递企业总部进行调度，保障首都邮政快递微循环畅通。
针对当前快递末端服务存在的问题，北京市邮政管理局表示，已多措并举制定实施强化版工作措施，明确“两天见到成效、一周恢复正常”的工作目标，即：两天内现存快递积压件全部清零；一周内尽快补齐快递小哥人员缺口，基本满足全市正常投递需求。
高薪难找配送员，待遇直线上调
近日，还有消息称，外卖配送员日薪达到1500元。不过有外卖配送员对中新财经表示，“没有那么高，只是最近单子比较多。”
“现在不是钱的事情，关键是没人，我周边很多同行都在发烧，我也刚中招了。”该外卖配送员称，如果负荷比较重，差不多每天能赚1000元左右。
盒马方面对中新财经表示，共享员工一天平均收入200元，但主要是承担拣货等工作，并不涉及户外配送，相对轻松。
资料图。中新社记者 富田 摄14日下午，记者还从交通运输部了解到，京东针对外地支援北京员工，薪酬按照员工前三个月平均工资给予最低保障，保底工资9000元每月。此外，每人每天给予50元的餐食补贴和150元的业务激励补贴。
你最近线上买菜了吗？配送时效如何？(完)
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