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跨越半个世纪的“还债”，背后的故事让人动容******

　　中新网龙岩2月3日电 (严先蓝 郭莉莉)近日，龙岩市民卢先生兄弟俩携带10万元现金，来到龙岩市第一医院“还债”。这场跨越半个世纪的“还债”，轰动一时，背后的故事让人动容。

　　讲述：跨越半个世纪的“欠款”

　　原来，20世纪70年代，卢氏兄弟俩的母亲因患严重的破伤风，由县医院转到龙岩地区医院(龙岩市第一医院前身)治疗。经过医护人员精心治疗护理，母亲得以康复。出院时，医院还用救护车送她回家。可由于当时家境十分困难，无法凑齐医药费。最终，欠下了地区医院100余元的医疗费。

　　回忆过去，一家人至今记忆犹新。卢先生说：“家中有6个兄弟姐妹，我最小，当年才8岁。那时在地区医院治疗，前后共花了400余元，我们交了200元，家境贫寒的我们，实在拿不出钱了。刚好，大哥和二哥都是做木工的，于是我们就申请医院照顾，通过修理桌椅和病床，抵扣了部分医药费，最终，仍欠下100余元的医疗费。后来，医院主动对我们进行了帮扶，让家属找生产队、人民公社盖章证明家庭困难，免除了剩余的医疗费。”

　　斗转星移，半个世纪过去了。如今，年近六旬的卢先生，深感不安，即便当年免除了医疗费，可他和家人始终觉得，自己还欠医院的，深感不安。医院的恩泽，这笔“债”得还，于是就有了开头的一幕。

　　心愿：“还债”并想当面致谢

　　卢先生说：“这是一笔迟到的‘还债’，内心很是愧疚，希望不会太迟。感谢医院当年的全力救治，70年代的100多元，是一笔巨款，如果当时放弃治疗，妈妈就会离我们而去，年幼的我将像一根草，失去母爱，陷入黑暗，后果不堪设想。这些年来，我们一家人心存感恩、深表感谢。”

　　他说：“母亲76岁离开了人世，生前心心念念要‘还债’，要报答医院的恩泽，要感谢当年的医护人员。今天我们来医院，是要偿还这一迟到的‘欠款’，更是替一家人还愿，了此心愿，归于心安。同时，可能的话，我们还想找到当年的医护人员，当面和他们说声谢谢。”

　　目前，龙岩市第一医院已找到了一名当年的参与救治并尽心尽力帮助他们的吴少华护士长。经查询，她后来调到了漳州工作，医院通过电话，联系上了她的家属。近期，卢先生将前往漳州，当面向她表示感谢。

　　回应：“心意”温暖医者仁心

　　听完卢氏兄弟俩的叙述后，在场的医护人员深表感动。龙岩市第一医院党委书记陈开红说：“今天你们提着10万元来‘还款’，让我很是感动，你们的这份心意无价，温暖了医者仁心，但我们不能收下这10万元。作为普通的工薪阶层很不容易，有这份心让人很动容，我们就象征性收个999.9元，表示我们之间的情分长长久久。”

　　他说：“救死扶伤、全心全意为病人服务，是医院恪守的宗旨，以病人为中心，对于经济困难的患者，我们不会因为费用问题而影响患者的救治，我们一定会尽全力救治每一位病患，这是医院的社会责任。今天你们来，这事就这样了，你们一家人的心意，我们全体医护人员都收到了。”

　　最后，经双方商定，剩下的9万多元将捐献给慈善机构，用以资助家庭困难的医学生。这场跨越半个世纪的情缘，又将继续温暖人心。(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）