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。
春运五大风险，公安部预警！******
公安部预警2023年春运五大风险
随着疫情防控措施调整转段，预计今年春运跨区域流动性将加速释放，春运客流总量可能出现大幅增长，局部地区、重点时段人流、车辆、物流高度集中，交通安全风险加大。公安部研判2023年春运交通安全形势，发出交通安全提示。
公安部综合出行需求、客货运量、气象预报、疫情形势等情况分析，2023年春运道路交通安全面临自驾小客车肇事、干线公路混行、农村地区群死群伤、酒驾醉驾、雨雾冰雪影响等五方面主要风险。
近两年春运期间小客车肇事死亡占比超过一半，导致的较大事故占比近七成。今年群众旅游探亲、返乡返岗的出行方式向自驾、小规模组团拼车出行转换的特点将更为明显，小客车肇事风险上升。
临近春节，能源、粮食、医疗、民生等物资运输需求旺盛，预计干线公路交通流量将持续增长、高位运行，大客车、大货车、危化品运输车、小客车等各类车型混合通行程度升高，交通拥堵和事故风险凸显。2022年春运期间高速公路死亡同比上升16.5%，今年干线公路交通事故风险有增无减。
外出务工人员大量返乡，加之春节期间农村地区赶集庙会、走亲访友、红白喜事等出行活动频繁，农村地区路况复杂，货车、拖拉机、三轮车违法载人、面包车超员载客等违法行为发生几率增大，易导致群死群伤交通事故。近两年春运期间，农村地区交通事故死亡人数、较大交通事故起数均占六成。
春运期间道路交通繁忙，交通违法肇事多发易发。近两年春运期间，交通肇事主要原因是未礼让行人、超速行驶、无证驾驶、酒驾醉驾、机动车未让优先方通行，其中，一次死亡3人、5人以上事故中，酒驾醉驾均是首要肇事原因。
此外，近期受大雾团雾、雨雪冰冻等恶劣天气影响引发的交通事故多发，高速公路及长下坡、桥梁隧道、急弯陡坡等重点路段交通安全风险隐患突出，极易导致车辆追尾、侧滑、侧翻。
公安部提示，自驾出行，应提前了解交通路况、天气预报和交通安全提示，合理安排出行路线和出行时间，尽量错峰出行。出行前应仔细检查车辆维护保养状况，准备好必要的生活和防疫物资，应谨慎评估自身健康状况，未排除感染风险前或出现发热等症状时，倡导暂缓出行。驾车时要集中精力，不分心驾驶，不疲劳驾驶，不超速行驶，驾乘车辆要全程全员系好安全带。谨记“开车不喝酒、喝酒不开车”，切勿酒后驾驶。
行经高速公路，要保持安全车距，遇拥堵、缓行路段，切勿随意穿插，切勿占用应急车道，如发生交通事故、车辆故障，牢记“车靠边、人撤离、即报警”，避免发生二次事故。恶劣天气条件下出行，要严格遵守“降速、控距、亮尾”措施，通过急弯陡坡、积雪结冰路段，要提前降低车速，不急打方向、急踩刹车，防止车辆失控侧滑侧翻。
乘坐客运车辆出行，要到正规客运场站，切勿乘坐非法营运客车；农村地区乘车出行要乘坐安全性能良好的私家车或正规的客运班线，不要搭乘轻型货车、三轮车、拖拉机等非载客车辆，不要乘坐超员车辆。
