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来源：分分赛车2023-10-27 17:48

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。

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验尸结果、录音笔内容公布！胡鑫宇事件发布会重点来了******

　　时间：2023年2月2日

　　内容：通报胡鑫宇事件调查情况

　　结论：胡鑫宇系自缢死亡，尸体发现地系原始第一现场

　　胡鑫宇个人情况

　　胡鑫宇性格内向温和、孤独，在意他人看法，少与人做深入的思想情感沟通，情感支持缺失，缺少情绪宣泄渠道，常有避世想法。

　　2022年9月到致远中学就读后，因学习成绩不佳造成心理落差，加之人际关系、青春期冲动带来的压力，造成了胡鑫宇失踪前心理状态失衡，有明确的厌世表现和轻生倾向。

　　存在入睡困难、早醒、醒后难以再入睡等睡眠问题。

　　存在注意力难以集中、记忆困难等认知功能障碍。

　　存在内疚自责、痛苦、无力无助无望感、无意义感等情绪问题，经常躺在床上发呆，多次在书本、笔记本上写下了负面情绪的文字内容。

　　尸体情况

　　尸体发现地位于铅山县河口镇金鸡山区域的某粮库院内。围墙内侧墙体上生长一棵向内斜生的树木，胡鑫宇尸体缢吊于该树树干凸起处，悬挂点距离地面4.5米。

　　尸体颈部缢索由两根白色鞋带相接而成。尸体足尖自然下垂，距地面1.47米。

　　在中心现场没有打斗、拖拽痕迹。

　　尸体高度腐败。

　　胸腔、腹腔未见出血，各脏器在位无缺失。

　　胃组织和肝组织中均未检出常见的农药、鼠药、安眠镇静类成分。

　　缢索为活套，绕颈形成闭环，颈部残存皮肤皮革样化，可见条形索沟一条，索沟边缘软组织见出血，出血部位与死者缢吊体位相吻合，符合生前缢索压迫形成。

　　录音笔情况

　　录音内容不存在人为合成、篡改情况。

　　2022年10月14日17时40分、23时08分胡鑫宇录制的两段音频清晰表达了自杀意愿。

　　10月14号17时40分，胡鑫宇站在宿舍5楼阳台上试图跳楼犹豫未决，录音显示胡鑫宇说：“真站到这里反倒是有点紧张了，心脏在狂跳，说实话没有理由，只是觉得没意义，如果真跳下去了会怎样？不确定。跳下去了应该也没人发现，现在至少不会被发现，以后过了几天肯定还是会发现的，刚刚又不跳，哎，我真的是想跳，不想，我应该是不想。”

　　23时08分录音显示，胡鑫宇再次表达自杀意愿，“已经没有意义了，快零点了，干脆再等一下，直接去死吧，可以的，因为我今天已经有点不清楚了，现在我好想去死，感觉已经没有意义了。”

视频：江西警方通报胡某宇录音笔检验鉴定情况：音频清晰表达了自杀意愿来源：中国新闻网

　　核心疑问及谣言情况

　　粮库围墙5米，是否可能进入？

　　粮库占地面积92亩，围墙高约5米。紧靠围墙外有一渣土堆，渣土堆高度低于围墙约1.5米，渣土堆与围墙间有两棵树木，树木高于围墙。

　　为何100多天后才发现遗体？

　　粮库占地面积92亩，围墙高约5米。紧靠围墙外有一渣土堆，渣土堆高度低于围墙约1.5米，渣土堆与围墙间有两棵树木，树木高于围墙。

　　先后开展四次搜寻，对粮库进行了走访，并对全部建筑物内部开展了搜寻，也对粮库旁的玻璃厂废弃厂房进行了搜寻，但胡鑫宇尸体缢吊地点位于院内约9300平方米树林区域内，未搜寻到位。

　　2022年11月27日下午搜寻时，走访民警在完成该单位内东北侧废弃宿舍搜寻工作后，前往事发现场附近的树林洼地时，该区域植被茂密，未发现异常情况，就没有继续深入搜寻。

　　以上情况，说明工作还存在不足，将举一反三，进一步改进工作。

　　鞋带是否可以长时间承载其躯体重量？

　　胡鑫宇自缢使用的鞋带系涤纶材质，该材质具有不易腐、拉力强的特点。经侦查试验，同款鞋带在缓慢拉伸状态下最大承重量85公斤。此外，随时间推移，尸体腐败后水分丢失、体重会变轻，延长了鞋带的承重时间，所以没有发生断裂。