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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。

Meta四季度净利润下降55%，元宇宙部门去年亏137亿美元******

　　拥有Facebook、Instagram和WhatsApp的Meta发布了截至12月31日的2022财年第四季度及全年财报。财报显示，Meta第四季度总营收为321.65亿美元，较上年同期的336.71亿美元下降4%；净利润为46.52亿美元，较上年同期的102.85亿美元大降55%。

　　即便Meta四季度净利润大降，但依旧略高于预期，此前市场普遍预期Meta第四季度净利润下降幅度为60 亿美元。同时，该公司将2023年的支出预期下调了50亿美元，并宣布追加400亿美元用于股票回购。

　　Meta股价在盘后交易中疯狂飙升，涨超20%。彭博社估计，如果这一收益持续存在，它的市值将增加约760亿美元。截至目前，Meta股价为153.120美元。

预计今年将恢复增长

　　2022年，在经济放缓的背景下，Meta受到多方挑战。一方面来自TikTok的竞争日渐加剧，另一方面苹果隐私政策变化后，公司的广告活动受到了挑战。Meta在11月首次宣布裁员，裁员数量为1.1万人，占员工总数的13%，以期削减成本。尽管如此，其利润在本季度受到了重挫。公司第四季度净收入下降55%至47亿美元。

　　在与投资者的电话会议开始时，扎克伯格说了他的2023年管理主题——“效率年”。他表示，Meta现在专注于减少一些中层管理人员，削减绩效不佳的项目。

　　“我们可以做更多的事情来提高我们的生产力、速度和成本结构。”扎克伯格说。“2022年是充满挑战的一年。但我认为，只要我们继续提高效率，我们最终在主要优先事项上取得了良好进展，并为今年取得更好的成绩做好了准备。”

　　第四季度，Meta多款应用的月活跃用户增长了4%，累计达到37.4亿，Facebook应用的用户数量增长了2%，达到29.6亿。

　　Meta预计2023年第一季度的收入将达到260亿美元至285亿美元，与273亿美元的平均预期相符。分析师预测，Meta将在本期之后恢复增长。

　　竞争对手Snapchat的母公司Snap周二给出了扭盈为亏的财报数据，导致其股价下跌10%。首席执行官埃文·斯皮格尔(Evan Spiegel)表示，广告下滑似乎正在触底反弹。“广告需求并没有真正改善，但也没有明显恶化。”

　　开始盯上人工智能

　　值得一提的是，Meta被外界广泛关注的包含元宇宙业务的部门Reality Labs仍在持续烧钱，该部门2022年第四季度实现7.27亿美元，同比下降17.1%；第四季度亏损额达42.79亿美元，全年亏损额达到137.17亿美元，亏损额同比分别增长29.50%和34.57%。公司表示这是由于虚拟头显(VR headset)Quest的销售额下降。

　　Meta公共政策董事总经理陈澍此前在接受第一财经记者采访时表示，元宇宙的经济潜力前景非常大。“我们跟一些汽车厂商有合作，他们已经可以在原宇宙里设计和测试汽车，这个效果其实远远超过手绘或建造一个概念车来实验。”目前，扎克伯格已经花费数百亿美元打造元宇宙，不过在业内人士看来，目前Meta的多数努力仍处于早期阶段，这意味着大部分投资带来的回报并不会很快。

　　扎克伯格2月1日对投资者提出了公司新的基调：在人工智能的大力帮助下，这家社交媒体巨头将变得更精简、更高效、更果断。他表示，该公司正在使用人工智能来改进其内容推荐的方式——一种让平台对用户和广告商等更具吸引力的策略。

　　他还表示，他希望Meta成为生成式人工智能领域的“领导者”，这是一种快速兴起的技术，可用于制作图形或文学等新颖内容。“你会看到我们今年推出了许多不同的东西，”扎克伯格说。

　　然而，新的内容推荐方式是否能够帮助Meta重获广告商的青睐还是个未知数，目前Meta仍未摆脱数字广告需求低迷的影响。研究机构Insider Intelligence最新报告指出，Meta和谷歌母公司Alphabet的美国广告营收的合计市场占有率，预计2023年将下滑2.5个百分点至48.4%。Insider Intelligence预计2023年Meta的美国广告营收增长率分别仅有5%。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）