welcome购彩大厅计划群|welcome购彩大厅注册网

战地记者讲故事｜梅常伟：风吹铁甲寒******

　　■梅常伟

　　记者心语：为了胜利的冲锋，是军人写给祖国的诗。

　　插图：唐建平

　　夜越来越深，外面的风更猛了。紊乱的气流时不时横冲直撞。战车载员舱内，战士们怀抱着枪，立起迷彩大衣的毛领子，一个紧挨一个挤坐在一起。嘴里呼出的热气映着灯光腾起来，旋即在冰冷坚硬的战车顶部消失。

　　“居然真能哈气成冰！”一名列兵试探着伸出手在车顶轻轻抠了几下，白色粉末状冰晶便掉下来。他生在南方，长在南方，读书在南方，当兵也在南方，这是他人生第一次在冬天来到祖国的北方，第一次踏上这片蒙古语中意为“心脏”的塞外草原。尽管他们通常被人们誉为“三栖精兵”，但此番由粤西千里北上，不管是这位列兵还是海军陆战队某旅，面临的挑战都异常严峻。恶劣的天气、陌生的环境、未知的任务等，更不要说对手是在全军素有“草原狼”盛名的蓝军部队了。

　　双方交上手是在此前一晚午夜时分，大风还没刮起来。天朗无月，星垂野阔，奔波转战一天的战士们在战车旁就地支起帐篷，和衣钻进防寒睡袋，很快沉沉进入梦乡。营指挥所内灯还亮着，营长和几位参谋正在完善第二天的兵力行动计划。连长察看完哨兵点位和各作战单元野营情况，深一脚浅一脚地踩在枯草与沙土间杂的地面上，时不时抬起头望向漫天星斗。

　　“各连……”电台突然发出动静，大家心里一紧：蓝军来了。果不其然，一小股侦察兵七拐八绕躲过重重警戒兵力，摸进红方一个营指挥所。红方反应也很快，立刻包抄过来，结结实实还给蓝方一记重拳。

　　后半夜的觉没人能睡踏实，大自然也开始排兵布阵。每一根草都被摁倒在地，沙土被卷到空中，碎石被撵着乱跑，人被顶得寸步难行。寒风擂鼓般隆隆卷过运输车的帆布顶篷，然后透过车体上的缝隙钻进来，声音像吹哨一般尖厉。水洒在地上，竟以肉眼可见的速度结出冰凌。

　　风吹铁甲寒。气象数据显示，当天最大风力8级，最低气温零下20摄氏度。

　　从黎明直至日暮，战士们马不停蹄地东奔西突，与蓝方针锋相对、亮剑拆招，各型战车碾出车辙，或窄或宽、或直或弯，纵横交错、暗藏兵锋，直到在数百平方公里草原排开凛凛军阵、布下重重棋局。脚冻麻了就跺跺，手冻木了就捂捂，脸冻红了就搓搓，每个人心里都绷着一根弦、燃着一团火、努着一股劲儿，誓与这塞北的寒、草原的兵一决高下。

　　凌晨3时许，战车集结列阵，发动机的强劲咆哮汇成冲锋号角，大地为之颤动。“即将抵达前沿，做好战斗准备！”战士们脱去大衣，露出战斗着装，相互检查装具。“抵达作战地域，载员下车作战！”列兵打开尾部舱门，一股寒风涌进来。奔跑，向着敌人的方向；跃进，迎着密集的枪炮；“嗒嗒”声、“嘭嘭”声、“呼呼”声、“咝咝”声此起彼伏，俨然天地间一场宏大的交响。

　　历时约两个小时，天近拂晓，演习告一段落。战士们鱼贯返回战车，坐定后不约而同把两只手叠拢上来，接住用嘴哈出的热气，口鼻四周的防寒面罩结着一层白色霜花。“我们把蓝军打败了。”他们的声音在颤抖，牙齿不受控制地磕出声响，那是身体对低温做出的本能反应。

　　那一天，是在11月。

　　很多年前的一个11月，我们的前辈俯卧在零下40摄氏度的阵地上，直至受冻牺牲仍保持战斗队形和冲锋姿态，在人类战争史上留下赫赫威名：冰雕连。

　　长津湖，朱日和。中国军人，热血如昨。

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。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）