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。

汽车服务商2022年业绩考：9家预计净利润同比下滑******

　　本报记者 龚梦泽

　　受疫情和多重外部因素影响，2022年汽车流通行业整体出现下跌，销量和利润双双下降。尽管从去年四季度开始，多家经销商业务情况有所回暖，但仍未能改变行业整体下滑的态势。

　　日前，各大汽车经销商集团和服务商陆续发布了2022年全年业绩预告。《证券日报》记者统计了9家头部企业的数据(包括7家A股上市汽车服务商和2家港股上市汽车经销商集团)，包括庞大集团、广汇汽车、永达汽车、广汇宝信、申华控股等净利润皆出现同比下滑。

　　同花顺iFind显示，在已公布业绩预告的9家企业中，按照预告净利润上限排名，大东方、阿尔特和上海物贸位居前三，分别达到了2.1亿元、1亿元和5330万元。

　　然而，即便盈利排名靠前，但从净利润变动情况来看，上述3家上市公司净利润同比均有不同程度下滑。其中大东方预计2022年净利润为1.5亿元至2.1亿元，下降幅度为76.58%至67.22%；阿尔特预计净利润8000万元至1亿元，下降幅度为61.04%至51.31%；上海物贸预计净利润5330万元，下降幅度为63.92%左右。

　　净利润榜单中，排在第四位的是浩物股份，2022年预告净利润上限仅为480万元，其也成为上述9家企业的盈亏分界。靠后的申华控股、广汇宝信和庞大集团预计2022年亏损至多为2亿元、7亿元和11亿元，其中申华控股净利润跌幅高达583.8%。

　　事实上，在过去一年中，受疫情等多重因素影响，汽车销售行业困难重重。根据中国汽车流通协会调研结果显示，2022年全年有约90%的经销商未完成销量目标，接近一半的经销商处于亏损状态。

　　作为曾经全国经销商的龙头，A股上市经销商广汇汽车成为目前亏损最大的汽车服务商。据公司业绩预告显示，广汇汽车预计2022年归属于上市公司股东的净利润为-22.8亿元到-26.7亿元。

　　记者查阅9家公司业绩预告发现，对于业绩变动的原因，多家公司均提及疫情影响。如阿尔特就表示，报告期内，疫情多月份多点散发，多地局部性反复封控，公司及客户员工陆续经历休假隔离期，因此项目执行进度及项目验收受到较大影响，导致报告期内净利润减少。

　　据广汇宝信透露，业绩转盈为亏的主要原因是2022年度受疫情及各地防控政策影响较为严重。尤其2022年下半年集团位于西北、华北、西南及东北等地区的经营网点，均受到零星、散发性疫情的反复冲击和各地区不同封控政策的影响，这对集团4S门店的正常运营产生阶段性的较大冲击。

　　广汇汽车则表示，随着各地防疫政策逐渐调整，叠加购置税减半政策结束，公司为加快资金和库存的周转效率，对疫情期间积攒的库存车辆实施了让利销售，进一步侵蚀了四季度及全年的毛利。

　　流通协会向《证券日报》记者表示，今年1月份、2月份车市有望恢复到疫情前2019年的水平，2月份或将出现补偿性消费，3月份将有明显起色，4月份国内车市有望出现大幅度同比正增长。

　　中国乘用车产业联盟秘书长张秀阳也表达了类似看法。他认为，汽车作为大宗消费品，兼具复苏弹性和长期成长逻辑。而从产业链视角来看，相比体量庞大的整车板块，汽车经销服务商作为汽车产业链“神经末梢”，对于经济周期更敏感，也有望率先带动销量回暖和盈利修复。(证券日报）