雨后寻茶“猫空”******

　　中新社记者 邢利宇 陈立宇

　　朋友说饭后去喝茶。想到都市中茶艺馆的样子，对此提议只是礼貌应和而不以为意。谁想几分钟后，车子已随蜿蜒的山道上行，四周青山不高却也是重峦迭嶂，满眼的绿树雨后更显得苍翠欲滴。车窗外，邀月、清风、圆正、龙芽……一个个茶馆的招牌一晃而过。去哪喝茶？此情此景令人不由得对品茗处生出期待。

　　不知庐山真面目，只缘身在此山中。原来，这里就是“木栅猫空观光茶园”，常来喝茶买茶的人直称其为“猫空”。它位于台北市文山区指南里的山坡上，是宝岛台湾铁观音和包种茶的专业区，茶树栽植面积共约100公顷，年产6万公斤，共聚集有90多户观光茶园示范农户。虽然从市中心向南车行到这里只需三四十分钟，但已是别样的山间景致。

　　从停车的道边拾阶而下，走过一段弯弯曲曲的石板路，再经一段湿润的泥土小道，一个依山势而建的小庭院便出现在眼前。建在院中最高处木屋里，放着焙制茶的机器，依山势而下，是四座大小不一的茶亭，再往下有穿插在小路边的露天茶座。

　　“寒暄红尘由他去，舍间香茗与君来”，握不盈掬的白瓷茶碗上，两行纤巧的墨书道出了这座山间茶馆的名字——“寒舍”。年过四十却实实在在显得很年轻的老板张福钦介绍说，“猫空”原只是茶区东侧的一处小溪谷，由于地质松软，在河流长年冲击下，河床被卵石击出坑坑洼洞，闽南语称之音似为“猫空”，叫的人多了，竟成为整片观光茶园的代名词。

　　已经经营这个茶馆十几年了，张福钦仍不愿意说自己是茶商，只说自己是这里的茶农而已。因为家就在这里，祖辈都在这里种茶，制茶，直到上世纪80年代以后，城里人发现并掀起山间品茶之风后，他才在自己家里建起了茶馆。在周边正常营业的60多个茶馆的“创建史”上，“寒舍”排名第六。

　　“其实泡茶的利润高一些，节假日，往往有人携家带眷到这里泡茶喝。但买茶的一般都是回头客。”据张福钦介绍，“虽然卖茶利润低，但还是愿意，因为可以交朋友”。无论谁来买茶，张福钦都会热情地请他喝茶聊天，而不是急于卖货求利。有朋自远方来，不亦乐乎？这也许就是他所说茶农与茶商的重要区别。“可是，因为有竞争关系，村里人的关系淡了很多了。”张福钦无奈地讲。

　　“寒舍”经营的茶品有铁观音、比赛茶、翠玉茶、金萱茶、高山茶、乌龙茶、陈年老茶等十几种，其中大部分是自己种植而且由张老板以祖传手艺焙制而成。泡茶的水，则是这山里的甘泉。“金萱是改良品种，有一种奶香，但味易散，乌龙则本质传统，味不易散所以耐泡。”谈起茶品，张福钦确实是行家里手。

　　随着城市的发展，越来越多的上班族喜欢在周末来山间小歇，有的全家野游，有的则带书来安静地品茗阅读。逢年过节，狭小的山道也会塞车。但山里的茶馆就是以这自然的幽静超越了都市茶馆矫作的清雅而蓬勃地生存着。

　　虽然在多次的农会茶品比赛中得奖，而且经营收益不错，座中放着一本“清净心经”的张福钦似乎并不在意名利。“我们在这里长大，是很爱这个地方的。人来的多了，环境遭到破坏，我们会觉得很可惜，可是个人也没什么办法。”

　　“空山新雨后，天气晚来秋。明月松间照，清泉石上流。”与张福钦想法相同，对于这里的青山绿水，我们这些偶尔闯来的过客也在为它长久的美丽而在心中暗暗祈愿。

　　(中新社台北2005年1月21日电)

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。