《风味人间4·谷物星球》：探讨谷物世界里的生活美学******
作者：郑小异（西安交通大学城市学院艺术系讲师）
近日，《风味人间4·谷物星球》热播，吸引众多观众追看。与前三季相比，谷物成为贯穿本季的主角，“麦浪涌万年”“稻香阡陌里”“黍粟本嘉禾”等六集内容拓宽了人们对谷物的理解。麦子、稻米、玉米等家常作物，与谷物息息相关的食物如芋头、茭白、菱角，以及能够为人类提供碳水化合物的多种植物悉数亮相，书写了一段在时间长河中与人类互动的影像故事。
这部作品结合纵深的历史视野和宽广的文化视野，将谷物的发展历程娓娓道来。比如在“麦浪涌万年”一集中，创作者着重讲述“麦”的发展历程。镜头首先抵达约旦河西岸一片肥沃的土地，造访人类最早驯化小麦的地方。然后又带观众来到戈兰高地，了解今天小麦的远祖野生二粒小麦的特点。而在“稻香阡陌里”一集探寻“稻”的历史时，创作者从亚洲说到了美洲，又说到了欧洲，详细梳理着稻米的前世今生。
作为农耕文明古国，中国人对谷物的情感，早已浑然天成、深入骨髓，世界各国人民与谷物之间亦有一种载入基因的情感与默契。《风味人间4·谷物星球》以谷物美食作为破题点，在探寻中外丰富美食文化中，观照美食背后所共通的人类情感。在讲述“豆”的故事时，纪录片里既有我国西藏地区的人们经年累月与榼藤子相处的故事，也有远在中美洲墨西哥尤卡坦州的米格尔采用利马豆、豇豆制作美食，为全家人提供爱与滋养的故事。在讲述“麦”的故事中，澳门的阿龙坚持利用传统制面方式，3000余次重复的“下压、移动、再下压”让竹升面初具雏形。浙江富阳人则剥离面粉中的淀粉制成面筋，包裹馅料油炸，一时间香气四溢。还有广东人选择被称为“澄面”的无筋面粉制作美食，方有了绿茵兔仔饺的玲珑剔透。无论从哪一种作物出发，纪录片都让观众从小小的风味世界中感受大大的人类世界运转，透过这些故事窥见农业诞生至今的一万年中人类与食物之间的故事。
尽管相隔万里，人们对谷物的热爱让不同民族和饮食文化有了情感连接点。正如《风味人间》系列纪录片导演陈晓卿所说：“不是我们赋予食物文化，而是食物本身就自带着文化，人们的许多生活印记都可以从食物中得到答案。比如小麦，往西传，遇到了火变成了比萨面包；往东传，遇到了水变成了馒头面条。东西方文化的差异，可能就和小麦的不同境遇有很大关系。可以说，食物就是人类文化的支点。”所以，探讨饮食文化与民风民俗如何相互形塑，也是该纪录片的重要议题。如第二集“稻香阡陌里”中，从祭祀活动上一碗乌米饭之于郑良美家的寓意，到黔西南一个村镇规模的集市里米粉所承载的情感，在抓饭、红曲米等由稻米制成的不同食物之外，纪录片围绕大大小小民俗节日呈现着食物与人的日常互动，把四季轮回浓缩在一碗饭、一碗粉乃至一瓶醋中，让人观之回味无穷。
随着谷物的种植、采收、加工、烹饪、品尝，观众看到了生活哲学、食物美学，感受到了人间烟火和文化律动，获得了心灵慰藉和情感疏导。《风味人间4·谷物星球》不失为纪录片领域又一精良制作，为美食纪录片创新发展提供了有益借鉴。
《光明日报》（ 2023年01月04日 15版）
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。
