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砺兵高原，锻造胜战铁拳******

　　喀喇昆仑，冰封雪裹。

　　侦察无人机悄然升空，盘旋、突防，数据信息快速回传；某型装备辗转腾挪，出其不意打击“敌”目标……新年伊始，记者走进新疆军区某合成团采访，一场合成营体系攻防演练正在进行。

　　指挥方舱内，合成一营营长朱生鑫冷静分析战场态势，指挥地面分队展开协同突击。记者在现场看到，多支力量和无人装备在合成营体系内要素合成、联动释能，指挥和作战场面令人耳目一新。

　　“党的二十大报告指出，‘增加新域新质作战力量比重，加快无人智能作战力量发展’。这是抢占未来战争制高点、提高部队新质战斗力的客观要求。”该团领导说，从空地协同到信息联动，从兵种内配合到跨军兵种联合，他们探索新质战斗力生成规律，锤炼合成营整体作战能力。

　　由步兵团转型为合成团后，该团从平原地区奔赴雪域高原。第一次合成营战术演练中，火力打击分队精度不如以前，步兵分队冲击速度出现下降，兵种要素之间协同也不够顺畅，影响了作战效能。如何在高原高寒条件下更好发挥合成营作战效能，成为该团党委亟需破解的难题。

　　编制体制重塑，战法训法升级。砺兵高原，该团拓展多型主战装备作战效能；分兵种强化、按编组合成，模块组合成为协同作战的考评重心……该团推动合成营编制内多兵种攥指成拳，多力量联合运用不断取得新进步。

　　“提升高原高寒条件下合成营作战能力，兵种协同只是一小步。”该团领导告诉记者，他们更新作战理念，积极探索体系练兵新路。

　　翻开合成一营的作战问题研讨记录本，记者看到，体系作战研究、无人装备作战战术……作战前沿知识成为官兵学习研讨的重点。朱生鑫说，他们结合专业领域和岗位实践，定期开展联合作战指挥问题研讨，组织合成营指挥机构精研兵力布势、体系攻防等课题。

　　指挥控制终端前，合成一营首席参谋刘彪敲击键盘，“敌”空中目标信息显示在屏幕上。他告诉记者，演练前，他们和空军某雷达分队建立信息共享机制，屏幕上显示的正是雷达分队实时共享的信息。侦察席位上，无人机机长陆志豪一边操纵无人机展开侦察，一边将相关信息汇总上传分享。

　　“不断超越自我，才能锻造胜战铁拳。”该团领导说，锚定如期实现建军一百年奋斗目标，他们练兵备战的脚步一刻不停歇，采集了一大批高原作战训练数据，缩短了新装备战斗力生成周期。

　　傍晚时分，侦察连连长张扬带领分队利用无人机侦察确定“敌”火炮阵地坐标后，直升机升空出击，火炮阵地被精准“摧毁”。

　　寒风凛冽，高原天寒。一幕幕火热练兵场景让记者感受到高原官兵高涨的练兵备战热情，他们用冲锋的身影诠释着铮铮誓言：边关有我，请祖国和人民放心！(本报记者 李 蕾 特约记者 冯 毅 通讯员 纵 恒 解放军报)

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）