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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。

雪具装备国产化的风口已来临？******

　　欣苒第一次接触滑雪是在2015年，“那是北京成功申办冬奥会的第一个雪季，和朋友到北京南山滑雪场开启了滑雪‘初体验’。我们在羽绒服上贴了暖宝宝，雪鞋和雪板也是租的。”这个雪季，欣苒在崇礼万龙滑雪场完成了“开板”仪式，此时她已装备齐全，雪服亮眼。欣苒表示，自己大部分装备都是国产品牌。滑雪装备主要覆盖了滑雪服、雪板、固定器、雪鞋、头盔、雪镜、手套等，全套下来价格在几千元到几万元不等。“我第一套滑雪服是国外品牌，仅衣服和裤子就花费近万元。现在国内专门做滑雪装备的品牌逐渐多了起来，雪服的价格自然是亲民又划算，每个雪季前都会去磁器口挑选新雪季的‘皮肤’。”

　　进口滑雪装备五千元起，国产品牌配齐只需两千元

　　1月10日，新京报贝壳财经记者来到北京磁器口“雪具大厅”，三层楼高的建筑中，雪具店几乎充斥着每个角落。虽是工作日，但前来采购的滑雪爱好者同样络绎不绝。在二层的冷山雪具店中，李宁滑雪服占据着店铺货架的显眼位置。“这几款雪服到货量不多，刚上架就卖出去好几套，现在码已经不全了。”店员介绍道。

　　一对情侣从多款滑雪手套中挑选了一副国货，他们告诉新京报贝壳财经记者，“舒适度挺不错，还带护腕，这款一百块左右，而国外品牌则要贵三四倍。”正在选购护具的李女士则表示，现在越来越多的雪友倾向选择国产品牌配件，“性价比高太多了。”在冷山雪具店不远的雪上飞雪具店，将三款国产单板摆在店铺的橱窗内，每款单价在1000元左右。据店主介绍，之前店铺以零售欧美品牌为主，受到冬奥冰雪热的影响，公司也开始生产自己品牌的单板，瞄准滑雪入门级爱好者。“配齐一套进口的单板、固定器和单板鞋大约5000元起，而一套国产品牌配齐只需2000多元。”

　　虽然在滑雪服、滑雪配件方面，国产品牌崭露头角，但在硬核装备的选择上，伯顿(Burton)、Capita等国际品牌则更受欢迎。一位资深滑雪爱好者认为，目前国产滑雪装备更多以性价比占领一定市场，但是像雪板、头盔等装备，欧美品牌在设计、安全性及知名度等方面可能会更有优势，“不过对于大多数初级玩家来说，其实也体验不出太大差别。”

　　全球超90%滑雪装备需求，由中国供应链支撑

　　然而，支撑起整个国际装备市场的却是中国供应链。公开资料显示，中国贴牌代工支撑了全球超过90%的滑雪装备需求。以伯顿雪板为例，这个创始于1977年的美国品牌在滑雪界知名度颇高，目前天猫上一块雪板售价在3000至6000元不等。该品牌曾在公开采访中表示，到2018年，其大部分雪板都是中国制造的，只有部分高端产品线由奥地利生产。伯顿在中国的代工厂也逐渐增多，据官网资料显示，该品牌的雪鞋生产工厂设在湖南郴州，部分雪板工厂位于江苏昆山，而连接雪鞋与雪板的固定器工厂则设在广东深圳。另有媒体报道，山东嘉祥是全国最大的滑雪手套生产基地，年产手套600多万打，年销售额15亿元，拥有上千种手套产品的生产加工能力及60余项专利产品。中国市场的滑雪手套六成以上来自这里，其出口量也占行业出口总量的76.38%。

　　当曾经的小众冰雪运动开始转变成为大众消费后，雪具装备国产化的风口也逐渐来临。据CBNData联合天猫体育发布的《2020冬季新活力生活趋势报告》显示，去年12月里，滑雪装备的销量同比上涨了13倍，南恩、Nobaday等国产新锐品牌，集体进入“十大Z时代喜爱冰雪品牌榜单”。资本市场也同样向着这条赛道靠拢。2020年4月，高瓴资本与伯顿成立合资公司；2014年成立的奥雪文化，以自媒体起家推出“零夏”和“Nobaday”两大滑雪品牌后，于2021年先后完成了两笔融资；2021年2月4日，滑雪垂直领域互联网服务商去滑雪(GOSKI)宣布获得2000万元人民币的A+轮融资，去滑雪的负责人表示公司将把关注点放在原创滑雪装备上。

　　智研咨询发布的《2021-2027年中国滑雪装备行业市场发展模式及战略咨询研究报告》数据显示，2014年，我国的滑雪装备行业市场规模为32.2亿元，到2020年这一规模已拓展至126.9亿元，年复合增长率超25%。不过，未来中国滑雪品牌能否在行业中站稳“脚跟”，仍需品牌的努力及市场的检验。

　　新京报贝壳财经记者 于梦儿

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）