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把握“重中之重” ，守好“底线任务”******

　　马若虎

　　几天前 ，中央农村工作会议举行 ，再次吹响了全面推进乡村振兴的冲锋号：全面推进乡村振兴 是新时代建设农业强国的重要任务 ，人力投入、物力配置 、财力保障都要转移到乡村振兴上来。

　　产业振兴是乡村振兴 的重中之重 。产业是发展的根基 ，产业兴旺 ，乡亲们收入才能稳定增长 。这些年 ，在强农惠农政策推动下，各地因地制宜发展乡村富民产业，有力带动广大农民就业创业 、持续增收 。小木耳做成大产业、小茶叶长成大茶“业”、小土豆变成“金蛋蛋”……这些特色产业成功的背后，都是经过几年甚至十几年的精心培育，依靠政府引导 ，龙头带动 ，农业新型经营主体和农民拧成一股劲，合力让一个个“土特产”闯出了名堂 。

　　2022年中央财政衔接推进乡村振兴补助资金55%以上用于支持帮扶产业发展，截至10月底 ，全国脱贫劳动力（含监测对象）务工规模达到3270.4万人。未来，随着产业帮扶政策持续落实 ，产业发展再提速 、质量再提升 ，越来越多的农民 ，将会过上更好的日子。

　　巩固拓展脱贫攻坚成果 是全面推进乡村振兴的底线任务 。摆脱贫困，中华民族千年夙愿 。夙愿得偿后，巩固脱贫攻坚成果，成了乡村振兴 的前提 。

　　全面推进乡村振兴 ，深度 、广度、难度都不亚于脱贫攻坚。难点之一 ，在于确保不发生规模性返贫 。中央曾明确 ，对脱贫县从脱贫之日起设立5年过渡期，过渡期内保持主要帮扶政策总体稳定 。中央财政将原专项扶贫资金调整为衔接推进乡村振兴补助资金 ，易地扶贫搬迁续写“后半篇文章” ，驻村干部进行选派轮换……种种接力帮扶，把脱贫人口扶上马 、送一程，让他们稳得住 、有信心。

　　有了不返贫 的基础，才能让脱贫群众生活更上一层楼。要继续压紧压实责任，把脱贫人口和脱贫地区的帮扶政策衔接好、措施落到位 ，强产业促增收 、多渠道促就业、强基础促安居 ，让脱贫群众对美好生活的向往不断变成现实。

　　脱贫摘帽不 是终点 ，而 是新生活 、新奋斗 的起点 。接续推进乡村振兴，全国上下一道 ，甩开膀子、笃行不怠 ，把乡村建设得更美 ，让乡亲们过更好光景。

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）