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北京铁警刘鹏颐：春运路上的“守护人”******
中新网北京1月12日电 (邓有林)1月11日，春运第5天，北京南站乘车旅客明显增多。在北京南站东落客区的进口外，温度低至零下，天刚微亮，刘鹏颐和同事就走上岗位，他们穿着厚实的冬执勤服，认真地对进站旅客进行身份核查。
期间，一名老人行动不便需要坐轮椅进站，刘鹏颐见状马上小跑过去，帮助家属将老人从爱心通道护送进候车大厅。
刘鹏颐今年35岁，是北京铁路公安处北京南站派出所执勤警务一队队长。今年是他参加公安工作的第11个年头，他也将在岗位上度过第5个春节。
北京铁警刘鹏颐为旅客提供帮助 毕雨晨摄 摄刘鹏颐家住北京通州，回家仅需1个小时的车程，但投身守护平安春运的大潮，他成了万千旅客团圆路上的“逆行者”。春运是铁路民警一年中最忙的时候，但这种忙碌很有意义，每次接到旅客报警求助，看着旅客着急，他也着急，为旅客排忧解难后目送旅客踏上归途，他才放心。
候车大厅东侧有一间警务室，执勤民警办公休息都在这里。“刘队年轻，有责任心，工作时他都在站区一遍遍地巡逻巡视，总有使不完的劲”，执勤一队队员陈晨和刘鹏颐年龄相仿，平日里工作搭档默契，在他心里，刘鹏颐是朋友也是榜样。
中午时分，派出所食堂将盒饭送到了执勤室，刘鹏颐是最后一个回来吃饭的。他坐下的第一件事是从腰间取下电台放在桌前，方便有警情时能第一时间回应出警。执勤室里没有多余的杂物，办公桌内侧整齐地摆着一排正在充电的电台。饭吃到一半，电台里传来警情，一个小男孩在站区和家人走散了，刘鹏颐放下饭盒，拿起电台一边询问孩子的衣着特征，一边快速走出了执勤室。
“春运车站旅客多，小孩调皮，父母稍不留意就会走散了”，这样的求助警情时有发生，刘鹏颐处理起来游刃有余，他先联系了车站广播，发动旅客帮助寻找，然后又部署队员分头行动，重点留意卫生间和商铺，很快孩子就找到了。
火车站不同于其他公共场所，旅客丢了行李，有家人走散了，如果不能尽快帮助他们找回来，就会耽误行程。为此，刘鹏颐工作中一直坚持两个信条，接警要快，处警要准。快源自于责任心，准靠的是长此以往的工作经验。
北京铁警刘鹏颐(右) 毕雨晨摄 摄有一次，刘鹏颐接到旅客王某报警，称其候车期间丢失了一个笔记本电脑，具体丢失位置想不起来了，由于列车马上就要检票了，王某十分着急。安抚王某情绪得知他的行动路线后，刘鹏颐和队员分头前往安检处和候车区寻找，最终在候车座椅上找到了王某遗落的笔记本电脑。
作为派出所执勤警务一队队长，刘鹏颐深知表率作用的重要性，工作总是干在前、冲在先。
2022年，在他的带领下，全队共抓获网逃15人，位居全所第一。“百日行动”期间，他和同事陈晨在北京南站东进站口巡视时，查获了一名被公安机关网上通缉的在逃人员张某。通过审查，张某交代，他准备乘坐高铁前往安徽，还约好了程某和刘某一同前往。随后，按照张某的指认，刘鹏颐在站区找到了程某和刘某。经查，三人均因涉嫌严重扰乱公共场所秩序被安徽警方上网通缉。
“百日行动”后，刘鹏颐被授予个人三等功的荣誉。从警以来，他已荣获个人三等功2次，个人嘉奖4次，优秀共产党员3次。
今年除夕，刘鹏颐还将在岗位上度过。虽然不能回家陪伴家人，但和同事们并肩作战，守护团圆的万家灯火，也别有一番年味。(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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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