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4人已过澳网单打首轮关 中网协球员表现可圈可点******

　　中网协球员表现可圈可点

　　本报讯(记者 李远飞)北京时间昨夜，2023年澳网结束了单打正赛首轮的全部比赛。除因手腕伤势退赛的郑赛赛和因天气原因改期出场的张帅外，其余8名已经出赛的中网协球员里，4人闯过了首轮关。虽然战绩胜负各半，但中国姑娘和小伙的表现可圈可点。

　　去年在法网打入16强、温网和美网晋级32强、澳网闯入第二轮的中国女网新锐郑钦文，在墨尔本公园延续了强势表现，仅用时56分钟，就以6比0和6比2击败了匈牙利球员加尔菲，速胜晋级。加尔菲的单打世界排名是第86位，去年美网也打入了单打第三轮，实力不差。郑钦文能够轻松取胜，与她各方面的充分准备不无干系。“有了更多经验，因为今年不像去年，什么都是第一次。”她赛后说，“最近我的感觉一直都还可以，我也一直在很努力地训练，这一切都是一点一滴积累成的，我对这个结果不意外。希望能够保持水准，下轮看发生什么。”

　　朱琳以6比2和6比4战胜了加拿大球员马里诺，王欣瑜以7比6(2)、6比4淘汰了东道主球员亨特。两名中国姑娘此前都曾与各自对手有过交锋，按照朱琳的话说：“比分看上去轻松，但比赛过程其实很难。”能够赢下来，经验总结是一方面，更重要的是坚持和自信。“我觉得，今天最重要的一点是做到了坚持到底。”王欣瑜赛后说，“最重要的，还是要相信自己能够做到，无论场上的比分如何，你的状态如何，你的对手是谁。”

　　商竣程也是如此。这名首次参加大满贯成人组单打正赛的17岁小将，以6比2、6比4、6(2)比7和7比5击败了排名高出自己120位的德国球员奥特，实现了公开赛年代中网协球员澳网男子单打首轮的成绩突破。他透露，比赛中遇到困难时，自己凭借的也是坚持和自信。

　　张之臻、吴易昺虽然在两场5盘鏖战后遗憾出局，但他们都在场上充分释放了自我，打出了自己想要打的网球。面对“抽击如鞭、发球似炮”的美国球员谢尔顿，张之臻耐心与之周旋，打出了自己的高水准。如果不是决胜盘局分5比4时的那个赛点回球稍稍偏了一点，他就将以胜利者的姿态昂首晋级。虽然最终在残酷的抢十后输球，但张之臻仍然配得上掌声。吴易昺的5盘大战是一场超过4小时的鏖战。在这场比赛里，吴易昺为了增加自己的进攻侵略性，进行了各种大胆尝试，打得不保守，输得不难看。

　　而1比6和3比6输给前世界第一K·普利斯科娃的王曦雨，和1比6、4比6告负的袁悦，看到了自己与对手的差距，期待在未来继续提升自己。以袁悦为例，首次出战澳网单打正赛，首场就被安排在主场地罗德·拉沃尔球场进行，对手还是赛会女单6号种子、希腊名将萨卡里，袁悦尽管拼尽全力，但紧张和实力差距让她最终败下阵来。她在赛后说：“我是排名百位的球员，她是前十球员，我们之间必然有差距。慢慢来，一点点去追上，这不是一天两天的事儿。人家也是通过很长时间才达到今天的程度的。我也需要通过更多训练和比赛去弥补我们的差距。”

　　《北京日报》2023年1月18日第12版

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）