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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。

券商积极配置公募REITs 多角色参与推动投资与投行业务协同******

　　本报记者 李 文

　　见习记者 方凌晨

　　截至1月18日，Wind资讯数据显示，目前已上市的24只公募REITs募集资金总额超过783亿元，总市值达842亿元。而就在几天前，第二十五只获批公募REITs——嘉实京东仓储基础设施REIT也完成了配售和认购工作，目前已进入上市流程。

　　作为有别于股债等传统品种的新兴金融产品，公募REITs颇受各大金融机构关注，而券商热情尤其高涨。

　　券商积极布局公募REITs

　　在目前获批的25只公募REITs中，险资和券商参与配售和认购的行动较为瞩目，其中券商身影更是出现在了每一只REIT的战略投资者及网下投资者中。

　　华安证券债券业务总部负责人对《证券日报》记者表示，自2021年6月份第一批REITs上市以来，券商一直积极参与配置REITs，以发行规模最大的中金安徽交控REIT为例，扣除国有企业战略投资方及公众投资者外，券商的配售份额占比约54%。

　　最近的嘉实京东仓储物流REIT战略配售者中出现了招商证券、中信证券、申万宏源等多家券商及其资管参与的身影，网下投资者中更有开源证券、华安证券、国泰君安、中信建投等一众券商。

　　上述华安证券债券业务总部负责人表示，公募REITs收益稳定、风险适中、具有良好的大类资产配置价值，能够在一定程度上分散组合风险、优化组合投资、增厚投资收益；此外，券商自营作为证券市场长期稳定的价值投资者，其风险收益特征与公募REITs产品的特点天然契合，在低利率等背景下，REITs试点4%以上的预期分派率具备较好的配置价值。

　　华宝证券研究创新部战略研究负责人卫以诺认为，作为战略配置投资者，券商对于REITs产品分红格外重视，REITs分红不涉及除权除息且无需缴纳额外税款，这也是机构参与配置的重要因素。此外，REITs产品与券商各条线业务匹配结合程度更高。

　　卫以诺进一步介绍，REITs业务与券商的财富管理、资产管理、FICC以及自营具有较强的黏性，券商在财富端大力推进REITs产品的代销，可以提高券商大财富条线的产品丰富度；自营端，除了自身的中低风险配置需求，券商还会进行REITs做市商服务；资管端，拥有公募业务资格的券商资管子公司也可以进行REITs产品发行布局，丰富券商资管的创收。

　　对券商提出了更高要求

　　目前，上市REITs底层资产已覆盖仓储物流、保障性租赁住房等六大类。业内人士认为，公募REITs后续有望持续扩容，底层资产类型将更加丰富；与此同时，公募REITs上市常态化发行也有望加速推进。

　　卫以诺表示，积极参与并重点开拓REITs业务，将是券商2023年及未来实施大财富与大资管转型升级的重要抓手。而未来券商多角色参与REITs业务也对券商提出了更高要求。首先，作为REITs的管理机构、ABS管理人、财务顾问角色，全程以类投行性质进行项目管理，对券商的整合开发与发行、定价以及项目运作和投后能力等项目管理能力提出了高要求，而券商能否将自身拥有的各类综合业务牌照、储备项目和人才优势转化成业务能力，将是业务的“胜负手”。其次，作为网下询价机构认购REITs，券商需要具有较强的投资把控与分析能力，今后REITs供给势必会大幅增加，对于可能的产品不确定性以及收益波动，券商的风险识别、投资系统以及内部投研决策显得尤为关键。最后，在REITs代销以及做市商方面，要求券商改善产品宣传发行模式，提升交易择时管理能力。

　　华安证券债券业务总部负责人表示，券商多角色、多渠道积极布局公募REITs新赛道，需要注重推动投资与投行业务高度协同，形成有机联动。（证券日报）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）