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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。

“慢撒气”化解房企风险怎么做？中国多部委释放信号******

　　(经济观察)“慢撒气”化解房企风险怎么做？中国多部委释放信号

　　中新社北京1月11日电 (记者 庞无忌)2023年，防范化解房地产市场风险被视为中国楼市调控政策的重中之重。住房和城乡建设部部长倪虹近日表示，以“慢撒气”的方式，稳妥化解房企资金链断裂风险。“慢撒气”怎么做？这对房地产企业来说意味着什么？

　　对于2023年的房地产工作，倪虹近日表示，概括起来是三句话：增信心、防风险和促转型。其中，针对化解房企风险，倪虹指出，以“慢撒气”的方式，稳妥化解房企资金链断裂风险。重点是增加房企开发贷、并购贷和购房人的按揭贷，满足合理融资需求。

　　广东省城规院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉认为，“慢撒气”实际上指的是在不发生重大系统性风险的前提下，让存量风险有序释放，“去腐生肌”。这个过程中可能会有阵痛，但这是由旧模式向新模式过渡必须承担的成本。

　　针对房企风险，金融监管部门也作出部署。中国央行、银保监会日前联合召开的主要银行信贷工作座谈会明确，要有效防范化解优质头部房企风险，实施改善优质房企资产负债表计划。其中提到，聚焦专注主业、合规经营、资质良好、具有一定系统重要性的优质房企，开展“资产激活”“负债接续”“权益补充”“预期提升”四项行动。

　　李宇嘉指出，会议释放的信号很清晰，就是要对优质的、稳健经营的房企积极纾困。会议提及的四项行动，其实也是监管部门总结出资金可以投入，并能安全退出的四种类型，这也将是修复房企资产负债表的四种渠道。未来，机构进场推动收并购、资产重组，或者扶持优质房企，也是从这四个渠道进行。

　　这四项行动包含哪些内容？

　　上海易居房地产研究院研究总监严跃进表示，资产激活意味着要把房地产企业的各类资产盘活，包括待开发的土地和待出售的房产、预售资金的加快回笼、资产证券化的加快推进、REITs等产品的加入等。负债接续包括负债展期、债转股、出售资产以清偿债务等工作。权益补充意味着后续要鼓励各类优质企业积极做战略投资者。预期提升则主要通过减少企业违约、调整销售目标等方式，修复投资者对于房企预期，促进“金融-房企-销售市场”等渠道的顺畅。

　　值得注意的是，加大支持力度并不等于房企可以“等靠要”。李宇嘉提醒，今年相关政策倾向也督促出险企业放弃幻想，断臂求生，以适宜的价格，尽快出让股权和项目。

　　在新的发展模式下，58安居客房产研究院分院院长张波认为，优质的头部房企、“三道红线”绿档房企、提前部署拿地未来有货可卖的房企以及聚焦主航道、稳扎稳打不激进的房企将迎来更大的发展机会。而前期发展脚步迈得太大，或是产业布局过于多元化的企业，容易出现资金问题，最终难在经济产业升级转型的大潮中深耕下去。

　　当然，房地产业链条环环相扣，要化解房企风险最终还需要整体市场的预期回暖、销售恢复，企业才能恢复“造血”功能。这就需要保交楼、增信心。

　　李宇嘉指出，今年，保交楼可以说是没有任何商量余地的任务，一定要夯实房企的主体责任、地方支付的属地责任。对房企来说，需要放弃过去“高举高打”、寻求短期暴利的经营模式，要顺应国家对于房地产新模式的方向，积极参与保障性租赁住房、城乡融合、区域开发等建设，谋求未来可持续的、细水长流的收益。(完)

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　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）