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【青听·两岸】“登陆”台青：在大陆的经历让自己坚定当初没有选错****** 来到大陆，他们见证了祖国日新月异的发展和进步，结识了新的朋友、凝聚了新的情感，感受到了同胞的热情和温暖。他们是两岸融合发展的“沟通者”、正能量的“传播者”。两岸青年声音，你我共同倾听。中国新闻网特别推出《青听ㆍ两岸》融媒体栏目，共同记录两岸青年的真实声音。
中新网1月20日电 “登陆”台青：在大陆的经历让自己坚定当初没有选错
作者：马壮 陈文韬
“我们看到的是它(脱贫攻坚)一步一步完成。”
“过去我只有看，这两年确实我们可以参与到(大陆的)高速发展。”
“不是那种冷冰冰的国际大都市的感觉，是非常有人情味的。”
日前，中国新闻网《青听ㆍ两岸》栏目邀请到三位在大陆求学、工作和创业的台湾青年，畅聊大陆这些年的发展变化。
图为郑博宇、黄柏翔、陈冠颖做客中国新闻网“青听·两岸”栏目。 李太源 摄郑博宇，北京台资企业协会青年会副会长，2015年赴大陆发展，“变”是其对大陆印象最深的一个字。在他看来，这个变不仅仅是过去1年的变，是自己过去在在大陆经历的很多时刻中可以真实感受到的变化。
郑博宇说，自己完完整整地“经历”了大陆的“十三五”规划，注意到规划里面的很多目标都在此期间完成。他特别提及脱贫攻坚，“我曾经想，真的有可能(做到)吗？但是事后证明，我们看到的是它一步一步完成。”
在郑博宇看来，“大陆的政策是有计划、有条理的，而且能让你感受到政府确实是有决心要做好的。”
郑博宇举例身边友人在福建平潭的发展经历说，“我几个好朋友在平潭落地做民宿，投入到乡村振兴，每一年都邀请我去他们新的民宿，那种感觉其实是很明显的，可以看到这些改变，不是在纸面上、文字上面，而是你确实能感受到的政策和大方向的。”
作为大陆发展的见证人，郑博宇更加坚定自己当初的选择，“其实经历的过程，让自己对于在大陆落地这件事情更坚定，认为自己是没有选错的。”
然而，参与到大陆的脱贫攻坚，对于一个台湾青年来说又是一种什么体验呢？2020年来大陆读书的清华大学台籍学生陈冠颖，分享了自己和同学参与大陆乡村振兴实践的经历。
“因为我们要了解大陆政府运作的一些状况，这两年有比较关注乡村振兴的状况，也有去参加当地的一些实践，跟大陆的同学们一起做了一些小册子，推广一个村的振兴的一种经验。”陈冠颖说。
陈冠颖在节目中分享道，自己来北京后很喜欢骑着自行车穿梭在胡同里，每看到在胡同平房里做饭的人，在公园下棋的老人家，总能感受到都市里的人情味。尽管北京有着很多高楼大厦，城市中的生活味让自己感受到这不是一座冰冷的城市。
“我发现(在清华)比图书馆位置更难抢的是羽毛球馆、乒乓球馆或者是琴房，大家在里面练钢琴，打球，运动。”陈冠颖说，在清华大学就读的她发现这里的同学并不像网络上说的那么“卷”，反而觉得大陆的同学是在全方面发展。
谈及这些年大陆的变化，光大金融租赁公司转型办公室副主任黄柏翔说，首先是硬体的快速变化。“互联网更发达”“交通更便利”……生活上的便利给在大陆发展的台青们了深刻的印象。
更重要的是，作为在大陆金融企业工作的台湾青年，黄柏翔感受到这两年的一个明显的变化，“在大陆就业的 7 年来，我们发现大陆不仅是硬体，甚至在很多地方有我们可以参与的机会。过去我只有看，但是这两年确实我们可以参与到(大陆的)高速发展。”
“我来了之后，因为我们在金融企业，实际上你会发现金融企业开始关注了是什么？”黄柏翔举例说，比如普惠金融、乡村振兴，包括自己用金融知识参与过的项目，如一些曾经的贫困县，透过绿色风电项目脱贫攻坚，享受到绿色的电力。”(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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