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来源:家彩网登录2024-01-14 17:48

  

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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。

国际油价走低、原油系期货飘绿,为何汽柴油价格仍上调******

  国家发改委2月3日傍晚发布消息,根据近期国际市场油价变化情况,按照现行成品油价格形成机制,自2月3日24时起,国内汽、柴油价格(标准品)每吨分别提高210元和200元。

  折升价,上述调幅对应92号汽油上调0.16元,95号汽油和0号柴油均上调0.17元。据大宗商品资讯机构卓创资讯测算,以油箱容量在50L的家用轿车为例,加满一箱92号汽油将较之前多花8元,95号汽油多花8.5元。油耗方面,以月跑2000公里,百公里油耗在8L的小型私家车为例,到下次调价窗口开启(2月17日24时)之前的时间内,消费者用油成本将增加12元左右。物流行业,以月跑10000公里,百公里油耗在38L的重型卡车为例,在下次调价窗口开启前,单辆车的燃油成本将增加301元左右。

  经澎湃新闻计算,进入2023年以来,成品油调价经历“二涨一跌”。涨跌互抵后,年内汽油、柴油价格分别上涨255元/吨、245元/吨,对应每升92号汽油、95号汽油及0号柴油上涨0.20元左右。国内大多数地区92号汽油零售限价处于7.5-7.9元/升区间。

  国际原油期货方面,截至2月2日收盘,2023年3月交货的WTI原油期货下跌0.53美元/桶(-0.69%),结算价报75.88美元/桶;2023年4月交货的布伦特原油期货下跌0.67美元/桶(-0.81%),结算价报82.17美元/桶。3日,国际油价显著下跌。自2月以来,油价震荡走低。

  调价当天,在国内商品期市表现上,原油系品种飘绿。2月3日日间盘收盘,国内商品期货主力合约多数收跌。截至当天15时,燃油主力合约领跌期市,跌超3%,低硫燃料油跌超2%。上海国际能源交易中心日间盘原油期货合约低位震荡,国内原油期货主力2303合约开盘531.7元,截至日间收盘,收报531.9元,跌1.92%或10.4元;结算价为532.0元。

  这看起来似乎是矛盾的。为什么会出现国际油价走低、原油系期货飘绿的同时,本轮调价窗口汽柴油价格却上调?其实,这是由国内成品油价格调整机制决定的。

  按照《石油价格管理办法》有关规定,国内汽、柴油最高零售价格根据国际市场原油价格变化情况,每10个工作日调整一次。每次价格如何调整主要看调价前10个工作日国际油价平均值与再之前10个工作日平均值的比较情况,不是简单由调价前几天国际油价变动决定。从这轮计价周期的原油变化率看,国际原油价格呈现先扬后抑趋势,但整体价格走高。

  金联创能源分析师王延婷表示,中国优化疫情防控政策后,出入境管控进一步放松,市场对中国能源需求预期乐观。另外,EIA将2023年全球原油需求增速预期上调5万桶/日至105万桶/日,再考虑到对俄罗斯石油制裁加码,对燃料供应减少的担忧增加。能源需求前景有所改善与供应减少担忧共同提振油价持续反弹。后期虽然因炼油需求疲软和出口低迷,美国原油库存增加,以及在欧洲央行与英国央行货币政策公布前,市场心态趋于谨慎,对原油价格形成打压,但原油整体均价依然上涨明显。

  从历史调价数据看,成品油调价与国际油价走势并非“跟涨不跟跌”。此前也多次出现过调价日之前国际油价大幅上涨,但当期国内成品油价格却下调的情况。例如,2021年12月17日是调价日,之前2个工作日国际油价连续上涨,但当期国内汽、柴油价格每吨分别下调130元、125元。据澎湃新闻不完全统计,2021年7月26日、3月31日,2020年9月18日等调价日均出现过类似情况。

  隆众资讯原油分析师李彦认为,以当前的国际原油价格水平计算,下一轮成品油调价开局将呈现下跌的趋势。目前来看,欧美经济衰退忧虑仍在延续,俄罗斯实际供应没有出现显著下滑,预计下一轮成品油调价下调的概率较大。

  卓创资讯成品油分析师王雪琴称,美联储加息放缓符合市场预期,但全球央行紧缩货币政策不变,依然对国际油价形成利空压制。另一方面,欧佩克+维持现有产量政策不变,在一定程度上对油市底部支撑明显。短期国际油价单边推涨的压力依然较大,油价有望延续波动行情。新一轮调价以下调预期开场。

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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