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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。
【我们这十年@坐标中国】云网融合织就算力高速，“算”出数字生活潮******
中新网北京10月11日电题：云网融合织就算力高速，“算”出数字生活潮
作者 左雨晴
从“要想富，先修路”到“想发展，投算力”，算力基础设施等“新基建”正在国内掀起“落地潮”。
我们为什么需要算力？现在算力速度有多快？它又给我们带来了什么？
算力改变生活
什么是算力？算力是指对数据的处理能力。
在生活中，手机、电脑、超级计算机等诸多硬件设备都离不开算力，可以说算力是数字经济的底层逻辑，数字经济的任何发展都建立在优化的算法和强大的计算速度上，这让算力成为关键的核心生产力。
近年来，随着5G、人工智能、物联网、区块链等领域的快速发展，算力已悄悄改变我们的生活和命运。
在机场高速路口，汽车以80公里时速，“无感”通过收费站，仅收费环节每天就能节约2.75小时，大大改善了市民的出行体验。
广州机场高速，汽车以80公里时速，“无感”通过收费站。 中国电信供图在生产线上，一款新车上线前需要经历上千次的碰撞测试，而超级算力能模拟出整个碰撞过程，300次的仿真碰撞试验，在一分钟内成功模拟完成。更长远来看，“智能汽车”是离人工智能最近的应用场景之一，若能更快普及，将再次重塑人们的出行生活方式。
在偏远山区，大量人工智能深度学习算法和算力支撑下的智能教育，让远程人工智能可以辅助教师“因材施教”，推动教育资源均衡化，帮助深山里的孩子实现“走出大山”的梦想。
据工信部数据，中国算力产业规模快速增长，近五年平均增速超过30%。截至2022年6月底，我国在用数据中心机架总规模超过590万标准机架，服务器规模约2000万台，算力总规模超过150EFlops(每秒15000京次浮点运算次数)，排名全球第二。
在数字化时代，数据中心、智算中心等算力基础设施正成为加速数字经济发展和产业转型升级的主要动力。在算力需求日益复杂，应用场景不断涌现的当下，中国东部地区算力资源吃紧，西部算力赋闲，如何让用户更好地像用电一样使用算力服务？
云网融合织就算力“高速路网”
数字时代正在召唤一张高效率的“算力网”。
2012年，中国电信宣布启动天翼云计算战略，正式进军云计算领域，成为国内首家涉足云计算服务的运营商。
以“算”为中心，“网”为根基，算力网络可驱动数据的跨域流动、实现算力的跨域调配。而作为一个复杂的、融合创新的系统性工程，算力网络如何像水和电一样成为“一点接入、即取即用”的社会级服务，孵化灵活多样的商业应用，需要统一的科学规划与评估。
2022年2月，中国“东数西算”工程正式全面启动。8个国家算力枢纽节点，10个国家数据中心集群，将打通中国“数”动脉，把东部算力需求有序引导到西部的数据中心处理、计算、存储，为可再生能源丰富的西部开辟出一条发展新路，成为一条打通东西部经济社会发展的“数动脉”。
作为算力基础设施和骨干传输网络的建设者，电信运营商已经成为打造算力网络的主力军。覆盖全国千城万池的“云网融合”，不仅构建端到端的安全能力和绿色低碳的基础设施，也让实体经济和人们的生活乘“云”而上。
通过内蒙古、贵州两个服务全球的中央数据中心，京津冀、长三角、粤港澳、陕川渝四个重点区域节点，31个省份均有布局的数据中心，再加上广泛分布的边缘节点，中国电信形成了2+4+31+X的全国算力布局。
中国电信京津冀大数据产业园。 中国电信供图如今，中国电信已拥有700多个数据中心，48.7万架互联网数据中心机架，机架利用率达到72%，IDC资源在国内数量最多、分布最广，“一城一池”累计覆盖超过160个地市。
“计算+连接”的深度融合，组成了算力传输的“高速路网”。在这个“高速路网”中，中国电信的算力规模可达每秒310亿亿次浮点运算，这意味着每一秒都有海量的算力正在调度。
从中国电信贵州数据中心到北京大约2200公里，动车需要10个小时左右，而算力传输时延只需要不到20毫秒。算力与网络充分融合，正以难以想象的速度，从看不见的地方延伸到看得见的远方，为人们的生活提供普惠便捷的智能服务。
“算网大脑”让算力调度智能化
随着东部算力需求有序引导到西部，一个逐步完善的数网协同、数云协同、云边协同、绿色智能的多层次算力设施体系必将加快形成。在此过程中，“十四五”规划提出的“强化算力统筹智能调度”成为构建算力网络的重要工作。
“算力调度作为‘东数西算’的重要环节，就如同‘西气东输’的管道，‘西电东送’的高压线路。但算力调度在实施过程却又复杂很多，分布式的算力决定了算力是多样的，例如计算任务的大小、时延要求、成本等多个因素。”中国电信天翼云首席技术官广小明表示。
以算力为核心进行信息处理，以网络为核心进行信息交换，算力“高速路网”需要一颗独特的智能“大脑”。
2022年5月17日，在天翼云诞生的第十年，中国电信推出了天翼云4.0算力分发网络平台——“息壤”，使得调度千城万池的算力不再是梦。
中国电信天翼云数据中心。 中国电信供图。广小明介绍，无论业务对算力的需求是多少，“息壤”都能够规划出满足需求的算力和网络资源，以“随愿算网”的方式，对边缘云、中心云、第三方资源等全网算力进行统一管理和调度，实现业务性能和成本的最优。
“由算力调度引擎、算力资源管理平台、算力资源共同构成的‘息壤’就像一个算力传输的枢纽，在全国范围内，实现每分钟数万次、每天上千万次的算力统筹和调度，满足各种领域对算力的极致需求。”
把东部需要进行的机器学习、数据推理、智能计算等AI训练和大数据推理的工作放到西部，自动配置和调度相应算力；把东部对时延不敏感的、不活跃的、需存档的海量数据，例如医院影像数据、视频监控数据等，放在西部存储……通过“息壤”，“东数西训”、“东数西备”、“东算西也算”、“东部企业，西部上云”成为现实，云渲染、跨云调度、性能压测、混合云AI计算等多种应用场景，也都有着“息壤”的身影。
时代浪潮下，算力正加速筑牢数字经济的底座，成为经济社会发展迈向更远未来的基石。(完)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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