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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。

俄罗斯提出军队改革新计划******

提升整体作战能力 应对北约安全威胁

俄罗斯提出军队改革新计划

图②：挂载“匕首”高超声速导弹的俄米格-31K战机。 资料图片

　　不久前，俄罗斯国防部召开年度扩大会议，总结了2022年俄武装力量的建设成果以及在乌克兰特别军事行动的进展。针对俄军在俄乌冲突中暴露出的建设短板和能力弱项，会议提出下一步军队改革调整新计划，以提升俄军整体作战能力，确保完成特别军事行动目标、有效应对北约安全威胁。

　　巩固核力量确保对北约战略威慑

　　在常规力量建设相对滞后的情况下，核力量成为俄保持对美、北约战略均势的重要砝码。

　　2022年，尽管在乌克兰方向投入大量军事资源，俄仍保持对“三位一体”战略核力量的投入力度，将核武器这一国家安全柱石的现代化率提升至91.3%。这一年，首架图-160M战略轰炸机交付空天军，955A型战略核潜艇“苏沃洛夫大元帅”号入列北方舰队，“萨尔马特”洲际弹道导弹也正式进入战斗值班序列。此外，俄还丰富拓展以高超声速武器为代表的非核遏制力量，将其作为核遏制的有效补充手段，以实现“核常并重”的双重遏制战略效果。

　　俄乌冲突期间，面对整个“西方集体”对俄实施的全手段综合施压，俄罗斯一方面通过核演习展示核实力、提升核力量战备等级、警告“第三次世界大战将是核战”等方式，高调发出核威慑信号；另一方面在实战中以战略轰炸机发射巡航导弹、多次使用“匕首”高超声速导弹等方式显示决心和实力，慑止北约直接军事介入冲动。按计划，俄将继续保持“三位一体”战略核力量建设力度，将其作为维护主权和领土完整、国际战略平衡的重要保障，确保对北约进行有效战略威慑。

　　重建以陆军为核心的联合作战体制

　　俄乌冲突让俄罗斯充分认识到，陆地战场的胜负仍是左右战争结局的关键。

　　冲突伊始，俄军试图依靠以营级战术群为核心的多域联合作战行动达成作战目的，但面对拥有北约作战保障体系赋能的乌军，俄军营级战术群作战自持力不强、保障力不足等弱点相继暴露。此外，俄军联合作战能力有限，在乌东陆战场，受多重因素影响，俄各军种、各部队无法进行高效联合。

　　据报道，为理顺陆战场作战指挥关系，俄军计划重建以陆军为核心的联合作战体制，使部队在战术战役层面实现战场指挥权的高度统一，从而通过发挥俄军传统大兵团作战优势取得战场主动权。一是推动旅改师进程。旅机动灵活，但编制员额较小、力量有限，无法有效应对持久高强度消耗战。俄军有意恢复师团制，除打算将7个摩步旅扩编为摩步师并新组建3个摩步师外，空降兵也将增加2个空降突击师编制，同时还计划在现有海军陆战旅基础上组建5个海军陆战师。二是为各集团军配属空天军作战力量。俄乌冲突中，俄空天军出动架次过少、精确打击效果欠佳、与陆军协同程度有限。为此，俄准备给每个集团军配属1个混成航空兵师和1个陆航旅，确保实施空地一体作战。三是优化西部战略方向兵力部署。为应对芬兰和瑞典加入北约后可能出现的新威胁，俄军计划新建莫斯科和列宁格勒两个新军区，西部军区可能专门应对乌克兰方向威胁。

　　转变思路大幅增加军队员额

　　近年来，俄军推进的“新面貌”军事改革，核心是将大战动员型军队转变为常备机动型军队，以精干常备部队打赢未来局部战争和武装冲突。为此，俄通过裁军将军队员额压减至约100万。但俄国土面积1700多万平方千米，横跨11个时区，百万常备部队勉强能够执行国土机动防御和境外驻军任务，加之面对北约东扩压力、高加索地区动荡、美亚太盟友领土声索等现实安全威胁，俄军兵力不足问题不断凸显。

　　在俄乌冲突中，俄军难以同时在多个方向上完成作战任务。实践表明，精干型军队难以满足高强度对抗消耗战需求，俄军遂采取一系列措施大幅扩充军队员额。

　　一是扩大武装力量规模。2022年8月，俄总统普京签署命令，从2023年1月1日起，俄武装力量员额增加13.7万，达到115万。此次俄国防部扩大会议上，俄再次宣布扩军，计划将俄军人数增至150万。其中，合同兵将增加至69.5万，与当前数量相比几乎翻了一番。二是调整征兵政策。公民应征年龄下限从18岁提高到21岁、上限从27岁提高到30岁。公民可根据意愿，从入伍第一天起就按照合同制服兵役。三是完善国防动员体系。针对此前局部动员中出现的征召不符合条件人员入伍、装备物资缺乏等问题，俄计划通过改进兵役征召体系、完善装备物资储备体系等措施，确保征召入伍人员与作战任务需求相匹配，并尽快形成战斗力。

　　加快弥补信息化能力不足等短板

　　当前，俄军信息化作战能力不足，导致在特别军事行动中仍沿袭机械化战争传统战法。

　　对此，俄军在积极调整战略战术、力求步步为营的同时，也在加快弥补自身短板弱项，重点提升信息化作战能力。一是提升指挥和通信系统的信息化水平。拓展指挥自动化系统的覆盖范围，优先为营以下作战分队配备指挥自动化系统终端和新一代数字电台；积极引入人工智能技术，提升作战体系效能。二是提升战场态势感知能力。主要是将无人机配备到班、排作战单元，并将之整合于统一的战场侦察网络，通过保密信道实时传送信息，从而大幅度提升“侦察-打击”回路效能。三是加快发展无人机等智能作战装备，重点发展战略无人机、察打一体无人机和巡飞弹，扩大精确制导弹药，特别是精确制导炮弹的生产。

　　此外，针对前期作战和动员过程中俄军后装保障方面出现的突出矛盾和问题，俄强调发挥军事工业委员会作用，集中力量保障特别军事行动的物资技术需求。在此基础上，坚持“战场无小事”原则，确保为部队配备先进的医疗包、防弹衣等装备。同时，进一步优化“外包式”后装保障结构，提高军队自身“伴随式”装备维修保障能力，恢复各级部队的修理分队编制，确保保障能力适应战场需要。

　　（作者：代勋勋，单位：军事科学院战争研究院）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）