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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。

力促房地产与金融正常循环******

　　促进房地产与金融正常循环，关键要把握好“度”。要从供给、需求两端发力，“慢撒气”缓解流动性紧张。要抓住关键、治病祛根，进一步完善相关制度，增强政策精准性、稳定性，在动态调整中寻求市场均衡。

　　房地产与金融的正常循环，事关国民经济健康运行。近期多家金融管理部门表示，力促金融与房地产正常循环。要务必做好“保交楼、保民生、保稳定”工作，满足房地产市场的合理融资需求；坚持“房住不炒”定位，因城施策实施好差别化住房信贷政策；推动房地产业向新发展模式平稳过渡。

　　房地产业、金融业都是系统重要性行业。前者是国民经济的支柱产业，后者是实体经济的血液。房地产链条长、涉及面广，在GDP中占比约7%，若加上建筑业占比则高达14%。金融关乎国家核心竞争力，金融安全是国家安全的重要组成部分。当前，房地产与金融的关联度较高。房地产贷款，以及以房地产作为抵押物的贷款，二者占银行业全部贷款余额的39%。可见，若房地产与金融循环淤堵，容易引发外溢性风险，甚至可能产生系统性风险。

　　促进房地产与金融正常循环，关键要把握好“度”。以房地产贷款为例，首先，我们不能将其妖魔化，必须承认合理、适度的房地产贷款增速有助于推动国民经济增长，也有助于满足购房者的刚性、改善性住房需求。其次，凡事过犹不及。此前，房地产市场曾出现“过度金融化”问题。一方面，房企大多身患“三高”疾病，高负债、高杠杆、高周转；不少房企争相布局、涌入金融领域，比如投资、持股商业银行、保险机构、信托公司等。另一方面，个人住房贷款快速增长，居民部门的杠杆率高企；此外，一些违法违规行为又加剧了风险，如消费贷、经营贷违规流入楼市。

　　如何把握好“度”？应在动态调整中实现。市场不可能永远固定在完美的均衡状态，“过”与“不及”是常态，但金融管理部门要通过精准调控，尽量缩小二者之间的误差。

　　化险是当务之急。2021年下半年以来，个别大型房企风险暴露，究其主因，在于房企出现了流动性紧张。一是受疫情影响，房地产销售较为低迷，回款不畅；二是房企原有的高杠杆融资模式受限，固有风险加速暴露，如自身经营不善、资产负债不健康等；三是金融机构过度避险，一度误伤了房企的合理融资需求，最终致使房企的流动性紧张加剧，陷入了恶性循环。

　　化险要从供给、需求两端发力，“慢撒气”缓解流动性紧张。在供给端，既要适度“输血”，满足房企的合理融资需求，又要稳妥“手术”，以市场化方式推动行业并购重组、风险出清。目前，信贷、债券、股权融资“三箭齐发”，“保交楼”专项借款资金已基本投放至项目，优质房企的融资环境已明显改善。2022年9月至11月，房地产开发贷款同比多增2000多亿元；2022年四季度，境内房地产企业债券发行同比增长22%。在需求端，要着力改善预期，支持刚性和改善性住房需求，这也有助于房企销售企稳、回款恢复。目前，个人住房贷款的放款速度已达到2019年以来最快，2022年12月新发放的个人住房贷款利率，全国平均为4.26%，达到2008年有统计以来的历史最低水平。

　　治本才是长远之策。促进房地产与金融正常循环，要抓住关键、治病祛根。一方面，房地产业要“健体”，要摆脱多年来的“三高”模式，深入研判市场供求关系、人口变化、城镇化格局，平稳过渡到新发展模式。另一方面，相关的土地、财税、金融等基础性制度应进一步完善，增强政策精准性、稳定性，在动态调整中寻求市场均衡，避免出现“一刀切”。(郭子源）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）