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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。

加仓权益资产 险资调研积极******

　　今年以来，保险机构调研较为积极。据Wind数据统计，截至1月18日，已有59家保险机构合计参与A股上市公司224次调研。从险资关注的行业来看，电子设备和仪器、家用电器、工业机械、电子元件等领域成为近期调研的重点。

　　业内人士表示，随着上市公司2022年年报的陆续披露，今年一季度在业绩和政策面上向好的行业会逐渐清晰，或迎来较好的调仓或加仓时间窗口。展望后市，多家机构给予中性偏乐观观点，建议把握疫情修复链、金融地产链、新能源领域的波段机会。

　　关注电子设备和仪器等领域

　　Wind数据显示，截至1月18日，开年以来共有59家保险机构合计调研194家A股上市公司，合计调研次数达224次。具体来看，中邮人寿、太平养老、国寿养老参与调研较为频繁，调研次数分别为21次、19次、16次，在保险机构中位列前三。

　　从险资关注的行业来看，电子设备和仪器、家用电器、工业机械、电子元件等领域成为险资近期调研的重点。个股方面，民德电子、火星人、苏州银行等上市公司得到保险机构较多关注。

　　从调研内容来看，企业的业绩指标、生产经营情况、行业动向、未来规划、客户关系等多个方面都是保险机构主要关心的问题。

　　例如，在对苏州银行的调研中，多家保险机构对银行业目前存在的存款定期化情况较为关心。苏州银行表示，针对存款定期化的变化趋势，该行不断优化对公开户、综合签约流程，强化基本账户开立意识，做大对公客户基盘。零售方面，该行将通过制定差异化的产品策略，实行多维度的产品定价，做好低成本存款产品营销，满足不同类型零售客户的金融储蓄需求。

　　优化资产配置结构

　　银保监会披露的最新数据显示，截至2022年11月末，保险资金运用余额为24.8万亿元，较2022年初增长6.8%。其中，股票和证券投资基金3.18万亿元，占比12.82%。某保险机构投研经理表示，2022年11月股市反弹，险资加大了权益类资产配置，股票和证券投资基金投资环比增长近10%，但配置占比仍处于相对较低水平，进一步提升空间较大。

　　目前已进入上市公司业绩密集披露期，多家保险机构表示，会根据公司的财报情况，做出标的选择与调仓动作。

　　也有部分险资人士透露，为避开今年年初的集中配置时点，去年四季度已提前加仓，以期获得相对同业较低的配置成本，在2023年实现收益优势。

　　在调研和加仓的对象选择上，某保险资管机构相关业务负责人对中国证券报记者表示：“年初这段时间，我们需在全年投研策略的基础上，通过现场调研、专家访谈、上市公司电话会议等方式，做好行业和个股的研究筛选，并根据投资计划与调研结果，结合市场走势、基本面的实际进行相互印证后，对个股进行相应的调整操作。”

　　对后市中性偏乐观

　　展望2023年，多位保险业内人士认为，权益类资产是诸多可配置大类资产中性价比较高的资产，今年险资对股票与证券投资基金的配置余额和占比均可能上升，投资收益率也有望改善。

　　市场方面，泰康资产研究部给予中性略偏乐观观点。泰康资产认为，疫情防控政策优化提振市场信心，利好中长期市场，经济将较快恢复；股市收益率与国债收益率之差仍超出历史平均水平，权益资产在大类资产配置中具备相对性价比优势。建议把握疫情修复链、金融地产链、新能源领域的波段机会。

　　中信建投认为，2023年A股多个板块有望在政策刺激、需求回暖及低基数背景下迎来改善。行业配置可优先聚焦“盈利周期反转”方向，例如，计算机、医药、餐饮链、电力板块；其次优选依旧高景气的风、光、储以及军工中的细分方向；另外，还可继续关注地产行业政策反转后业绩有望修复的地产链龙头。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）