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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。

付费像“套娃”，看电视为啥成了闹心事儿？******

　　文/杨宏伟

　　你有多久没有打开过电视了？近期，演员李嘉明发视频指责电视收费乱象。同时，李嘉明称自己已经三年没有打开电视了。“花大几千买的电视看不了，打开全要收费、要包月VIP。”一番真切吐槽，激起无数网友呼应。

　　目前在智能电视上追剧，总共分几步？有网友表示，首先要装宽带、然后装机顶盒，然后阅读冗长的会员须知，开通影视平台的会员。最后发现，要看的资源可能还需单独付费。

　　坐在沙发上累了，你准备躺在床上用手机接着追。又发现同一平台的电视端、手机端、平板端的权益并不相通，需要各付各的费……加上广告弹窗，幼儿内容单独开通会员，超前点播等一系列圈钱套路，杂乱无序的电视APP经营现状，用户体验真的糟糕透了。

　　客厅里的广告位

　　和传统电视不同的是，智能电视可以通过卖电视，卖广告位，卖会员，卖内容来盈利。电视已经成为摆在客厅里的广告位。销量越高的智能电视，广告收入也就越多。同时，智能电视还接纳各大第三方视频平台的入驻，造成了如今智能电视自有平台、内嵌APP、用户安装的第三方视频平台齐聚一堂，“套娃”式收费，“多次收割”的混乱现状。

　　“套娃”式收费行为违法吗？

　　北京云嘉律师事务所律师赵占领对国是直通车表示，如果影视平台对于会员或者其他收费服务的使用范围存在虚假宣传，则构成欺诈，消费者可以要求退一赔三。如果不存在不实宣传，则不违法。

　　赵占领认为，影视平台的会员服务协议存在内容过于冗长和晦涩难懂的问题。很多普通消费者在购买影视会员服务前没有仔细阅读“会员须知”的习惯，导致消费者会认为购买会员服务后可以一劳永逸的享受所有平台资源，这是产生消费纠纷的关键原因。

　　他认为，尽管只要不存在虚假宣传可以进行多次收费，但从实际保护消费者权益角度而言，商家应在销售会员服务前，在关键显著位置，以简洁易懂的方式让消费者真的知悉会员服务的内容和使用范围，做到让消费者真正知情。

　　“套娃”式充会员消耗消费者信任

　　北京京都律师事务所合伙人常莎认为，近年来，随着版权保护意识的加强，消费者已能够接受内容付费模式，但因尚无法律法规或者国家标准、行业标准对电视会员业务予以规范，这导致其一定程度上处于“野蛮生长”的状态。“套娃”式会员收费不仅影响消费体验，也会消耗消费者的信任，长此以往会动摇付费观看的根基，不利于行业良性发展。

　　浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员盘和林则表示，“越来越多的用户已经不再看电视了，电视产业也走向下坡路。”

　　他认为，这种“套娃”式付费是利益驱动的结果，是想以电视这一客厅娱乐为入口，来实现用户附着和用户流量变现。但这种行为要适可而止，无止境的攫取用户价值，最终只会损失用户口碑，“毁口碑容易，重新培养用户消费习惯很难，业内的企业要权衡利弊”。

　　看电视怎样不“闹心”？

　　对于让用户闹心的智能电视会员体系，盘和林认为，第一，电视平台应尊重用户的选择，用户不买会员也应该能够使用基础功能，收看基础内容；第二，用户内容价值要和用户付费相匹配。比如，有些课程当前的确是知识付费的，制作方需要用收费来维持创作热情，那么这些收费无可厚非。但因为渠道播放方要额外创收或者捆绑销售而造成的收费，则应该严令禁止。

　　常莎认为，学会倾听用户的声音，不断提升电视产品的友好度，才能实现口碑和市场双丰收。改善这个问题需要加快制定相应的行业标准和规范，让会员收费更合理。同时，要尊重消费者的感受，探索建立多个用户端互相兼容的电视会员体系，并丰富视频资源内容，让消费者不再“套娃式充会员”。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）