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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。

新华全媒+丨药品拆零、共享药架、优先派送……基层开动脑筋保障群众“药事”******

　　新华社上海12月21日电题：药品拆零、共享药架、优先派送……基层开动脑筋保障群众“药事”

　　新华社记者何欣荣、龚雯、郭敬丹

　　面对疫情挑战，退烧药供应紧张，怎么办？在上海，很多基层社区积极开动脑筋，通过药品拆零、共享药架、优先派送等多种方式，保障群众“药事”，尽力让每个有需要的市民有药可用。

　　药品拆零，系统跟进

　　上海市徐汇区斜土街道社区卫生服务中心把药品拆零供应发热患者。（受访者供图）

　　上海市徐汇区斜土街道社区卫生服务中心为辖区内7万多名常住居民提供医疗服务，其中有逾1.6万名超过65岁。在斜土街道社区卫生服务中心，社区医生在现有药品规格包装的基础上，对解热镇痛类药物限定每次开具三天的量，如布洛芬、氨麻美敏片等，所有包装均一分为二做成小单元，统一发放包装，注明用法用量。

　　“医疗机构拆包装分发感冒药品是有道理的。因为感冒是常见疾病，感冒药大多数为非处方药，价格较低，所以感冒药的包装量通常超过一次感冒治疗所需要的用量。在特定情况下，医疗机构提供1/2、1/3或1/4整包装的感冒药品，可以更高效地用好当前资源，努力满足未来更多患者的用药需求。”上海市临床药事质控中心主任、复旦大学附属华山医院主任药师钟明康说。

　　药品拆零后，系统设置也要跟上。斜土街道社区卫生服务中心主任颜骅告诉记者，由于目前部分药物一分为二，故收费系统调整单价为原价的二分之一。

　　除了拆零销售，为了更加精准合理用药，基层医疗机构也在想办法进行超量拦截。记者了解到，一是多渠道科普合理用药，缓解部分居民的恐慌心理。二是医生把关，对发热哨点诊室接诊患者按需配药。三是通过信息化系统对发热药物使用设定限制条件，无论哪位医师出诊，每次开具处方的量都不能超过上限。

　　“对于辖区独居、失能、失独等脆弱人群和重点人群，由街道牵头，以居委会为单位，落实专人负责，做好人员排摸建档。同时配备一定量的解热镇痛药物作为应急物资，为他们的健康托底。”颜骅说，遇到居民有医疗、咨询等需求，家庭医生将对其进行健康评估，确保合理用药。如居民病情较重的，建议转诊至上级医疗机构，确保医疗安全。

　　邻里互助，共享药架

　　上海市金山区石化街道四村里的共享药架。（受访者供图）

　　“请问哪位邻居有退烧药吗？孩子突然发高烧，需要降温，感谢！”“等我到家了，给你家孩子半板吧。”“我家有美林，就一瓶，可以给你倒点。”

　　上海很多社区的业主群中，近期有不少这样的暖心对话。共享药品、分享经验、互相鼓励，居民守望相助的同时，还探索出楼道里的一个个“共享药品区”。

　　今年75岁的楼兴妹家住金山区石化街道四村。最近，她带头在楼道里改造出一个“共享药架”：一楼大门口，墙上贴了写着“共享药品处”的指示牌，架子上放着感冒药、体温计、口罩等药品物品，楼兴妹还拿出家里一张小桌，放上酒精和消毒喷雾等。

　　楼兴妹的想法很简单。“我们楼老人多，正好我有一些药物，就把连花清瘟颗粒、口罩、麝香保心丸等都拿出来，共享给有需要的人。”

　　邻居们发现了这个“共享药架”，感动之余，也加入这一互帮互助行动，药架上的药品被取走又被补上，邻里真情不断传递。

　　“最近，有不少老年居民打来电话，一方面是求助，一方面也诉说紧张的心情。”静安区南京西路街道华业居民区党总支副书记郑璐璐说，社区干部与居民们耐心沟通，同时把居委会的“库存”拿出来，按一盒连花清瘟、5只口罩、5份抗原检测试剂打包，放到有需求的居民家门口。

　　药品订单，优先派送

　　“马哥，我们这需要几只抗原，你那还有吗？”“没问题，我让小哥给你们捎过去。”在美团外卖上海环球港配送站，站长马亮的电话此起彼伏。

　　“刚才求助的是一家我们合作的奶茶店，为保障骑手健康，站里备了一些常规药品，遇到有需要的客户能帮就帮。”马亮说。

　　马亮说，11月底以来，站里的外卖订单量持续攀升，估计较往常增加了40%。同时，外卖员由于感染原因，只有不到70%在岗。“订单多了，骑手却少了，所以配送时间普遍延长，原来半个小时能送到的，现在要45到50分钟。”

　　在部分订单超时的情况下，马亮要求站里的外卖骑手，遇到药店订单可以优先配送。“这种一般是有感染的情况，客户急着收货，我们会优先保障。”

　　在中通快递上海徐汇南站网点，临近傍晚五点仍有不少快递员在忙碌。“我们网点一天进出港有2万多件，在区域内属于快递大户。目前网点60多名员工，阳了大概10多名。为保障每天的快件都能清掉，我们启动了夜间派件，最近每天要干到晚上十点多。”网点负责人杨波说。

　　目前，徐汇南站网点的中通快递员每人每天要送400多件。杨波注意到，每个快递员每天承担的件量中，大约有二三十件是从各类网络药店发过来的。“这种快递我们都挑出来放在最上面，快递员可以优先配送。”

　　尽管任务比较重，但很多快递外卖小哥都愿意用“举手之劳”帮助居民。美团外卖员王进表示：“最近我接到一个老客户电话，他想买水银温度计，但附近药店都没有。我说我跑的范围比较大，可以帮他试试，后来果然就买到了。”

　　由于最近感染的人比较多，很多客户在取订单时，会特地给快递外卖小哥留言，不用当面交接，放在快递架或挂在门把手上就行。“我估计订单高峰期还会延续一段时间，大家互相理解，一定能共渡难关。”王进说。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）