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山西太原市小店区——诊室在身边 ，方便群众就医（高效统筹疫情防控和经济社会发展）******

　　早上10点，山西省太原市小店区居民王先生赶往附近 的小马社区，“早上在网格微信群里看到，小店区临时设立了发热诊室。我家老人发烧、呕吐 ，我来问问这种情况怎么处理。”

　　诊室里，社区医生徐廷琴耐心叮嘱王先生 ：“你家人这种情况 ，我先给你开些药 ，如果效果不好 ，你再来找我 ，或者转诊到区医院。”

　　小店区委常委、副区长杜俊霞介绍，小店区常住人口141万，目前群众问诊 、购药、就医需求激增。小店区统筹协调医药资源 ，动员全区有条件的医院 、诊所、药店设立临时发热诊室 ，以“政府+企业”“医药+服务”的形式，组织医务人员到发热诊室，就近满足群众就诊 、用药需求。

　　记者在小店区晋阳街附近的发热诊室看到，不断有市民前来就诊 、问询。负责该诊室的某中医堂负责人张金红，对买药 的市民进行问诊登记 ，根据病情开出药品，“这里全天营业，如果有特殊需求，门店24小时开门接诊 。”

　　从去年12月22日起 ，小店区每日组织采购10万片布洛芬，面向居民开展免费赠药活动，每人赠送5粒 ，活动持续10天 ，发热诊室也成为赠药的服务窗口 。记者在现场看到，居民有序排队 ，凭身份证即可领取5片退烧药。

　　杜俊霞介绍，目前，小店区街面100个诊室全部投入使用 ，每个诊室配备2名医务人员，1名医生负责诊疗 ，1名药剂师负责抓药 、发药 。

　　除此之外 ，太原市还依托3家较大 的医药零售企业 ，在197家药店门店设置连锁“诊所+药店”发热诊室，同时公布10县区 的社区（家庭）医生联系方式，进一步方便广大居民就医和就近购药。（本报记者 乔 栋）

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。

　　（文图 ：赵筱尘 巫邓炎）