【地评线】天府评论：新一轮千亿斤粮食产能提升行动让中国饭碗端得更牢******

　　今年是贯彻党的二十大精神的开局之年，是加快建设农业强国的起步之年，保障粮食和重要农产品稳定安全供给具有特殊重要意义。我们将坚持把粮食生产作为“三农”工作的首要任务，以新一轮千亿斤粮食产能提升行动为抓手，全力保持粮食稳产增产好势头，依靠自己力量端牢中国饭碗。中央农办主任、农业农村部部长唐仁健接受人民日报采访时如是说。

　　粮食安全是“国之大者”。保障粮食和重要农产品稳定安全供给始终是建设农业强国的头等大事。我国之所以能够实现社会稳定、人心安定，一个很重要的原因就是我们手中有粮、心中不慌。2022年，我国全年粮食产量达到13730.6亿斤，连续8年超过1.3万亿斤，人均粮食占有量达到480公斤以上，小麦、稻谷两大口粮完全自给。但同时，我国粮食需求仍在不断增长。有预测显示，到2035年，我国年粮食需求或将达到8.5亿吨到9亿吨。这既凸显了实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动的极端重要性和必要性，也凸显了依靠自己力量端牢中国饭碗的极端紧迫性和艰巨性。

　　重农抓粮，不断夯实粮食安全的根基，永远是端牢中国饭碗的最硬道理。农业强国是社会主义现代化强国的根基，满足人民美好生活需要、实现高质量发展、夯实国家安全基础，都离不开农业发展，离不开粮食安全。稳面积、稳产量、稳政策，是巩固我国粮食安全基础的三大法宝。中央农村工作会议提出了多个提升粮食产能的途径，如抓住耕地和种子两个要害，坚守18亿亩红线，建设高标准农田，健全种粮农民受益保障机制、增产和减损两端发力，构建多元化食物供给体系等，但万变不离其宗，必须用好稳面积、稳产量、稳政策三大法宝，在耕地、科技、农村经济等多方面发力，全面提升粮食产能，全力以赴端牢端稳中国饭碗。

　　坚持“藏粮于地，藏粮于技”不动摇，永远是端牢中国饭碗的最强保障。作为农业大国、人口大国，我国已经成功搭建了粮食生产政策体系和工作措施的“四梁八柱”，如：深入实施“藏粮于地、藏粮于技”战略，紧紧抓住种子和耕地两个要害，持续夯实粮食产能基础；推进服务社会化和生产机械化，促进节本增效、提质增效等等。这些行之有效的举措，是保障粮食产能稳步提升的“稳定器”和“压舱石”，是实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动的有力“武器”。要一鼓作气、乘势而上，集中力量把“藏粮于地、藏粮于技”真正落实到位，持续增强粮食综合生产能力，最大限度挖掘粮食供给潜力，确保粮食和重要副食品安全。

　　全面落实党政同责，调动各方积极性，永远是端牢中国饭碗的最大动能。在不断发展农业科技之外，土地、农村建设等领域对粮食生产的助力同样重要。要从农村实际出发，以强化五级书记抓乡村振兴为抓手，聚焦农村基本具备现代生活条件、建设宜居宜业和美乡村，细化乡村建设行动、乡村治理和农村精神文明建设的具体安排，平稳有序推动农村疫情防控措施的调整落实，通过培育提升产业、着力稳定就业、推进创业创新，进一步增强脱贫地区和脱贫群众内生发展动力，调动一切资源，想尽一切办法，为新增千亿斤粮食产能聚心、聚力、聚责、聚智，因地制宜交出粮食产能提升新答卷，让中国饭碗端得更牢。（作者林伟系天府评论特约网评员）

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。