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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。

以绿色发展推动农业现代化******

　　作者：包晓斌（中国社会科学院习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心特约研究员、农村发展研究所研究员）

　　推进农业绿色发展，不仅是一场关乎农业结构和生产方式调整的经济变革，也是一次行为模式、消费模式的绿色革命。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央作出一系列重大决策部署，农业发展全面绿色转型取得积极进展。同时也要看到，我国农业绿色发展不平衡不充分的问题依然突出，农业资源短缺、农业面源污染、农业生态系统退化、绿色优质农产品和生态产品供给不足等问题有待解决。

　　全面推进农业绿色发展是实现农业现代化的题中应有之义。习近平总书记指出，“良好生态环境是农村最大优势和宝贵财富”。我们要牢固树立和践行绿水青山就是金山银山的理念，加快发展方式绿色转型，健全资源环境要素市场化配置体系，推动形成绿色低碳的生产方式，发展绿色低碳产业，增加绿色优质农产品供给，实现保供给、保收入、保生态的协调统一。

　　健全农业绿色生产体系

　　实现农业绿色发展，要推行绿色生产方式，优化农业要素配置，提高绿色全要素生产率，强化农业绿色发展的科技支撑，完善相关支持政策，把绿色发展导向贯穿农业发展全过程。

　　第一，建立健全绿色农业标准体系。建立绿色农业相关标准，覆盖农业生产源头、农业生产过程到农业废弃物资源化利用全过程。规范清洁化生产等农业技术操作规程，加强绿色生产网格化管理，确保从农业生产资料的投入到农业生产全过程达到绿色标准。切实加大资金投入，强化龙头企业原料生产基地基础设施建设，提升绿色生产标准化水平。

　　第二，推动绿色生产科技创新。优化农业生产要素配置，加强绿色生产技术研发与推广，以控肥控药、作物育种、产地环境修复等为重点，开展农业绿色生产技术攻关。推动高校、科研院所、企业等共同组建农业科技创新联盟，加强农业投入品减量化、生产清洁化、废弃物资源化等生产技术的集成研究和应用推广。加快绿色农业机械装备研发应用，提升农业机械化水平。

　　第三，落实农业绿色生产的支持政策。坚持以农民主体、市场主导、政府依法监管为基本遵循，既要明确生产经营者主体责任，又要通过市场引导和政府支持，调动广大农民参与绿色发展的积极性。完善有机农业用地和绿色农业用地的保护政策，推动实现资源有偿使用。完善促进农业资源合理利用与生态环境保护的农业补贴政策体系，有效利用绿色金融激励机制，更好支持农业绿色发展。

　　优化农业空间布局

　　实现农业绿色发展，要规范农业发展空间秩序，构建农业绿色发展产业链价值链，提升农业的综合价值，发挥生态资源优势，推动乡村产业走空间优化、资源节约、环境友好、生态稳定的路子。

　　第一，统筹安排农业生产布局。围绕解决空间布局上资源错配和供给错位的结构性矛盾，努力建立反映市场供求与资源稀缺程度的农业生产力布局，鼓励因地制宜、就地生产、就近供应。落实农业功能区制度，建立粮食生产功能区、重要农产品生产保护区。合理制定产业规划，将农业增产导向转变为提质导向。强化资源环境管控，因地制宜制定禁止和限制发展产业名录，控制种养业发展规模和强度。

　　第二，培育绿色优势产业。立足区域资源禀赋和比较优势，坚持保护生态优先，发展优势产业。推动生态产业园、田园综合体、农村一二三产业融合发展先导区等多元化发展，促进休闲农业和乡村旅游发展。推动农业产业全面提档升级，突出绿色生态导向，提升农业产业绿色化水平，推进农业生态产业化和产业生态化。

　　第三，合理调整种植业和养殖业结构。提升粮食综合产能，推进粮豆合理轮作。改善养殖生态环境，科学合理划定禁养区，适度调减南方水网地区养殖总量。推行水产健康养殖制度，优化水产养殖布局，严格控制限养区养殖规模，科学确定养殖容量和品种。

　　增加优质农产品供给

　　实现农业绿色发展，要把增加优质绿色农产品放在突出位置，统筹好保供给、保收入、保生态，确保粮食和重要农产品供给，实现农业的可持续发展。

　　一方面，健全加工流通体系。加强农产品供应链体系建设，统筹推动农产品精深加工与初加工、综合利用加工协调发展，提高流通效率，降低经营成本。完善县、乡、村三级物流体系，创新“短链”流通模式，加强产地市场信息服务功能建设，提升集中采购和跨区域配送能力，推进产地市场和新型经营主体与超市、社区、学校等消费端对接，健全农产品冷链物流服务体系。

　　另一方面，加强农产品数字化信息建设。构建信息共享平台，完善农产品生产记录档案制度，明确农产品质量安全生产经营主体责任。为确保农产品质量安全，可构建全链条可追溯体系，实现农产品源头追溯、流向跟踪、信息存储和产品召回等目标。同时，还要开展农产品认证、产品标签审定等工作，加强农产品市场监管，有效维护市场秩序。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）