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江西“90后”男孩带瘫痪母亲上学 ：我就是妈妈的双腿******

　　赵建军用轮椅推着母亲在校园散心。受访者供图

　　中新网南昌1月12日电 题：江西“90后”男孩带瘫痪母亲上学：我就是妈妈的双腿

　　作者 刘玉洁

　　“我就是妈妈的双腿，带着她走向幸福生活。”11日，南昌航空大学软件学院硕士研究生赵建军说道。

　　2018年9月，赵建军父母遭遇车祸，父亲重伤、母亲瘫痪，21岁的赵建军便主动承担起照顾母亲的重任，在医院照顾母亲两年。“手术后住在ICU里只能喝流食，我就在医院附近租了一个小房间，每天煮好粥送到妈妈的病床前，一勺一勺吹凉了喂给妈妈。”

　　长期卧躺容易造成血液流通不畅，赵建军便每隔几个小时帮母亲按摩、敷腿，晚上睡在病床旁，帮母亲翻身，换水垫。“从ICU病房到普通病房，这两年妈妈不想让我看到她难过的样子，所以大多时间都是笑着的，我也是笑着的，笑着笑着，感觉一切都会好起来。”

　　“妈妈常说，再苦再难，都不要放弃读书，要坚持你自己的梦想。在医院的这两年，每当晚上妈妈睡着后，我就去医院的走廊或楼梯间去背考研的英语、政治。”赵建军回忆道，病床旁边放不下太多的书本，自己便去病房外的长椅上做数学试卷备考研究生考试。

　　“研究生考试成绩公布后，我的成绩高出南昌航空大学分数线60分，随后也顺利通过了面试。但这个时候我很纠结，不知道如何一边照顾妈妈，一边完成学业。”赵建军告诉记者，校方得知情况后，为他开了“后门”，将他和母亲安排住在一间一楼的宿舍，并且免除了房租和水电费。

　　赵建军背着母亲下楼。受访者供图

　　“妈妈在我身边好照顾，不在我身边我也不放心。”对于学校提供的方便，赵建军颇为感激，这让他既能安心上学又方便照顾母亲。

　　“在妈妈病情稳定后，我便从医院带着她来到学校，开始了‘带母求学’之路。”每天早上不到六点就起床，为母亲洗漱、按摩、做早餐。在安顿好母亲后，赵建军便匆匆前往实验室学习。晚上回到宿舍，临睡前，再给母亲洗脚按摩，做康复运动。

　　“这几年里，我去过了南昌几乎所有三甲医院的每个角落，对医院的挂号、问诊、陪护、出入院等流程都无比熟悉。”天气好时，赵建军只要有时间就会用轮椅推着母亲去校园晒晒太阳，看看校园、讲讲趣事。

　　“看着妈妈笑容越来越多起来，感觉所做一切都是值得的。”赵建军说道，身边部分同学受到他的影响，从基本不给父母打电话，到现在每星期都和父母联系了。

　　“这一路走来，有太多人帮助我，我也希望能够成为给予别人光明的人。”如今，赵建军母亲可以拿掉拐杖，自己走一点路，赵建军便在空闲时间参加各种志愿活动。

　　赵建军说，一路走来，他受到了很多人的帮助，毕业后他希望尽自己所能去帮助他人，同时感谢那些帮助过自己的人。(完)

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）