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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。

中央农村工作会议系列解读⑧提高农业全要素生产率 加快建设农业强国******

　　作者：钱加荣、毛世平，中国农业科学院农业经济与发展研究所

　　中央农村工作会议对建设农业强国作出全面部署，农业强国具体表现为农业供给保障能力强、农业科技创新能力强、农业可持续发展能力强、农业竞争力强和农业发展水平高，一个关键指标——农业全要素生产率可以集中反映这些农业强国的基本特征。建设农业强国必须全面提升农业全要素生产率水平。

　　农业全要素生产率是对农业生产系统总体效率的度量，即农业总产出与总投入之比。这里的“全”不是指全部生产要素，而是指除有形生产要素（如资本、土地、劳动等）投入外，能够影响农业产出增长的所有因素，包括品种改良、新技术推广、资源配置优化、产业结构调整、经营体制创新和调控政策改进等。全要素生产率可直观理解为科学技术，全要素生产率提高是科技进步的有效衡量指标。农业全要素生产率水平越高，表明农业发展对化肥、农药、劳动力等资源要素的依赖性越小，农业发展的科技含量越高、可持续性越强。

　　对照农业强国建设目标，目前我国仍然是世界上最大的农业国，农业发展仍然不平衡、不充分，农业科技创新与农业技术进步不同步现象仍然突出，各类问题集中表现为农业全要素生产率水平不高。因此，要着力提升农业全要素生产率水平，为建设农业强国提供强有力的科技支撑。

　　提高农业全要素生产率，可从以下五个方面着手：

　　第一，加快农业科技创新步伐，夯实农业发展科技支撑。一是要加强基础研究，不断推进原始创新前沿。聚焦农业生物组学、合成生物学、动物免疫调控机制、营养代谢调控机制等世界前沿领域，强化创新布局，积极取得重要科学发现，提出相关科学理论，为农业强国建设打造世界领先的基础研究平台。二是要紧跟国际农业科技前沿，瞄准应用研究新方向。聚焦生物育种、现代信息、新材料、智能装备等国际前沿技术领域，开展关键技术联合攻关，努力取得一批具有自主知识产权的重大成果，牢牢把握科技自主权、发展主动权。三是面向国家重大需求，开展关键领域“卡脖子”技术攻关。强化农业科技创新的国家需求导向，围绕种子和耕地“两大要害”，强化品种选育、耕地质量提升等重大实用技术研发，保障国家粮食安全。

　　第二，着力强化农业科技推广，坚持研发和推广“两条腿”走路。农业不同于其他行业，农业科技成果需要经过推广才能大范围应用于农业生产。当前我国农户经营规模小且分散，农业科技推广难度极大，各地普遍存在“重研发、轻推广”现象，严重阻碍农业全要素生产率水平提高。在强化农业科技研发的同时，也应注重农业科技推广，将研发和推广放在同等重要位置，做好农业科技推广顶层设计，定期制定农业科技推广规划和指导文件，在国家层面形成鲜明政策导向，不断强化农业科技推广工作，逐步形成新时期农业科技推广体系，打通连接现代科技和农业生产的纽带环节，促进现代农业科技成果快速转化为现实生产力。

　　第三，鼓励发展适度规模经营，提高农业经营规模效率。加强土地流转和适度规模经营政策引导，有序推进全国土地流转工作，鼓励各地通过土地经营权流转、土地入股、股份合作、土地托管等方式，开展多种形式适度规模经营，促进土地要素聚集，稳步提升农业技术应用及生产管理水平，努力提高土地利用率。加大农业新型经营主体培育力度，使龙头企业、农民合作社、合作联社、家庭农场、专业大户等各类新型经营主体逐步成为农业生产新技术、新模式、新理念的开拓者和实践者，促进农业标准化、专业化、集约化生产，提高农业规模报酬。同时，需结合我国农业发展现状，根据经营主体生产规模，研发应用适应规模经营需要的技术模式，避免规模收益下降并有效控制经营风险，不断扩展生产技术前沿，不断提高农业经营效益。

　　第四，优化生产要素投入结构，提高资源要素配置效率。深入贯彻绿色发展理念，继续开展化肥、农药零增长行动，大力推行减量增效绿色生产技术，提高化肥、农药利用率，加大节肥、抗病等环境友好型品种研发与推广，有效替代化学要素投入，大幅降低化肥、农药投入水平，提高农业投入产出比，促进农业高质量发展。积极提升各地农业综合机械化水平，替代农业活劳动投入；加快发展中西部欠发达地区经济，推动劳动密集型产业从东部向中西部地区转移，为当地积极创造就业机会，吸纳农业人口就近就业，减少中西部地区农业劳动力投入，提高劳动力资源配置效率，逐步缩小区域农业劳动生产率差异。

　　第五，加大农业支持保护力度，强化农业科技水平提升的政策保障。农民生产积极性是一切新技术、新成果得以有效应用的基本前提，也是提高农业全要素生产率的基础保障。因此要加大对农业的支持保护力度，不断提升农民生产积极性及采用新品种、新技术、新模式的主观意愿，为提高农业全要素生产率提供政策保障。一方面要加大农业补贴政策实施力度，优化生产者补贴政策，制定考虑农业区域发展水平、农户收入差异的差别化补贴政策；另一方面，要坚持并完善粮食最低收购价政策，不再参照生产成本制定最低收购价水平，避免陷入价格支持水平和生产成本相互抬升的恶性循环。此外，还应配套出台农资价格管控措施，严防农资价格投机性上涨，形成完备的农业支持政策体系。

　　（本文为国家社会科学基金一般项目（编号：22BJY181）的阶段性研究成果）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）