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（新春走基层）24年春运里的坚守：以小家“咫尺天涯”换万家团圆******

　　中新网温州1月18日电(黄慧 范凡)又是一年春运时。近些天，人潮涌动中，不计其数的游子带着对家乡浓浓的思念，踏上归家的旅途。但对浙江温州站客运值班员王燕波而言，为了守护万家团圆，她与“近在咫尺”的家却是“远隔天涯”。

　　今年春运是王燕波加入浙江交通集团金温铁道公司后的第24个春运。作为土生土长的温州人，过去的24年春运期间，她一年不落地坚守在岗位上。

　　回忆这些年的春运历程，其中包含万般滋味，有为候车早产孕妇接生的紧急，有在寒潮来袭时通宵值守维持秩序的艰辛……多次考验之下，王燕波也逐渐成长为一名业务精通、细致周全的春运守护人。

　　“列车马上就要检票了，请旅客们排好队。持儿童票、临时身份证的，请走人工通道……”1月17日6时30分，温州站检票口传来王燕波熟悉却又略带沙哑的声音。随着返乡客流高峰到来，她都会在车票开检前5分钟，穿梭在排队的人群里，提醒检票注意事项，确保大客流能快速进站上车。

　　作为客运值班员，她的主要工作就是负责班组工作安排、旅客候车引导、处置突发情况等。多年的春运经历，让她不仅能顺利化解一切“疑难杂症”，在工作中还总是多想一步、多走一步、多说一句，做旅客“暖心人”。

　　6时55分，候车厅准时响起K2906次列车的停检广播，乘坐K944次列车的旅客们立马蜂拥而上，将应急检票通道堵得水泄不通。“2906还有一个！还有一个！”这时，对讲机传来安检口的呼叫。

　　“大家请让一让，把应急验票通道让出来！”“行李往边上挪一挪！”王燕波立即开始清理应急通道，确保晚到的旅客能顺利上车。“早上这两趟车是接连检票，而且K944次客流比较大，K2906次停检这一会，应急通道就会被K944次的大客流堵住，所以通道清理很重要，每一秒都是关键。”

　　王燕波说，“春运如同‘赛场’，需要争分夺秒地守护好旅客出行之路。”在她口袋常装的小本子上，记录着每天开行的车次和人数，重点标注出大客流列车，根据客流灵活调整开检时间。除了类似K2906次、K944次列车需要短时间内组织大客流上车外，她还用贴心服务温暖着旅客出行。

　　某一次，王燕波接到一名年迈老人的求助，老人独自返乡，买不到铺位，她迅速联系列车长，并送老人上车，为老人办理补票手续。由于老人携带现金不够，使用的又是老年机，她毫不犹豫地垫付了补票费用。

　　春运期间，王燕波总会“扎”进候车室，举起喇叭，提醒旅客正在检票的车次和做好防疫措施。工作空档，她也会拿着喇叭去广场引导，提前组织旅客进站上车，缓解高峰压力。一天下来，她平均行走超两万步，说上千句话。

　　王燕波还有着另一个身份——温州站客运党支部委员。同事们都习惯称呼她为“波姐”，因为她就像知心姐姐那般温暖着身边的每一个人。

　　“波姐，挺不好意思的，现在春运大客流，但我父亲肺炎住院，老婆也感染了，小孩没人照顾，我能不能申请年休？”刚升级当爸爸的客运员兰福熠纠结了很久，还是拨通了王燕波的电话，语气中尽是无奈。

　　“你放心照顾家里，工作的事，别担心。”挂上电话，王燕波就开始忙着人员排班，可怎么排都还差一个自助设备引导员。

　　正当她愁眉不展时，处于高中寒假期间的儿子自告奋勇说：“要不我去当志愿者吧，暑运的时候你们教过我如何使用自助设备。”就这样，人员问题解决了。值岗当天，王燕波早早带着儿子到站，开展岗前培训后才放心去忙自己的事。看着儿子淹没在人海，王燕波担忧之余，眼底尽是欣慰。

　　春运期间，大家常常一忙就忘了吃饭。王燕波只要得闲，就替岗各个岗位，安排班组人员轮流吃饭，而她自己的午饭断断续续到下午两点多才吃完。她开玩笑道：“这是健康饮食，少食多餐。”

　　夜幕降临，最后一趟列车作业完毕后，王燕波终于脱下已被汗水打湿的防护服，踏上去往医院的路。谁也想不到，每天最早到岗、最晚下班，照顾到每一个人的王燕波，其实一直都在单位和医院两头跑，照顾因肺炎住院已八十多岁高龄的父亲。

　　在金温铁道公司，还有许许多多个“波姐”。她们提前到岗、延迟下班，加班加点只为确保旅客运输平安；她们舍弃小家，和同事们并肩作战，坚守一线，只为守护万家团圆。(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）