最新调查：台湾12月消费者信心指数创逾13年新低******

　　中新社台北12月27日电 台湾“中央大学”台湾经济发展研究中心27日发布12月消费者信心指数(CCI)总指数为59.12点，创下逾13年新低 。

　　该中心执行长吴大任就此指出 ，台湾制造业景气还未落底、劳动市场持续恶化，明年想靠内需撑经济恐怕不乐观 。

　　据中央社、联合新闻网等台媒报道，这项调查显示 ，12月消费者信心指数 的6项分项指标中，仅物价水平上升，购买耐久财 、经济景气、家庭经济状况 、就业机会、投资股市时机等5项指标均下降 。

　　其中 ，“未来半年家庭经济状况”调查指数70.9点 ，为2010年5月以来最低。“未来半年就业机会”降至61.1点 ，创下近13年新低。“未来半年购买耐久性财货时机”指数99.9点 ，由于跌破100点，绝对水平从“偏向乐观”转为“偏向悲观”。

　　对于上述指数 的持续下降，吴大任认为 ，这反映出民众对经济景气信心低迷 ，对未来家庭所得不乐观。他分析指出 ，在通胀压力笼罩与全球主要央行持续紧缩等双重压力夹击之下 ，台湾经济急转直下。大家期望明年可以靠内需支撑经济 ，抵挡出口衰退，“但这希望要成真，难度非常高” 。

　　此次调查由“中央大学”台湾经济发展研究中心主办，调查期间为12月18日至21日 ，以电话访问方式进行，采电脑随机抽样 ，共访问2870名台湾地区20岁以上民众 ，在95% 的信心水平下 ，抽样误差为正负2.0个百分点 。(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。