服务做在前头 化解矛盾源头******

　　在山西省阳泉市城区市政府大院社区党群中心会议室，屏幕上经常挂着一张巨大的网格图，上面有许多独特的符号。这些符号都密密麻麻标注在每一个住户的房号后面，代表着不同住户的不同特点。

　　“这些图案，都是我们工作的好助手。精细化的信息管理有助于我们发动各方，更好地了解居民需要、做好社区服务。”政府大院社区党总支书记董殿英说。

　　阳泉市政府大院社区开展一张网格强基础项目，把社区内的党建、综治、民政、信访和城管等各类网格统一整合成“一张网”，组建了6个“全科网格”党支部、46个微网格党小组，探索“信息收集、问题发现、任务分办、协调处置、结果反馈”一个记录的工作运行机制。志愿服务队伍和社会组织广泛参与社会治理，构建起“全科型”网格服务管理体系，打通社区治理“最后一公里”。

　　近两年，阳泉市不断推行“枫桥经验”，针对不同社区特点，优化社区服务，及时解决群众的诉求，把各类潜在矛盾化解在源头，打造了一批“枫桥家园”品牌社区。

　　走进阳泉市政府大院社区党群服务驿站，雨伞、报架、开水壶等物品一应俱全。顾客、商户、交警、环卫可以在这里休息，免费获得饮水、自助充电和雨伞借用等多项便民服务。不远处，还有一间便民屋，面向社区居民，里面摆放着铁丝、扳手、象棋、羽毛球拍等各种用品。

　　“这些能满足不少居民的应急需求。体育用品则是鼓励大家进行文娱活动，多锻炼、多交流！”董殿英笑着说，“干群关系融洽、群众之间关系拉近了，矛盾自然就少了嘛。”

　　阳泉市在做好社区服务的同时，还将矛盾化解的工作重心下移，在基层培养了一批将近千人的信访代理人队伍。

　　“经过培训，由社区干部兼任信访代理人，既是信息员，又是代理员、调解员。”阳泉市委副秘书长、信访局局长文武全说。

　　此前，阳泉市矿区赛鱼街道虎尾沟社区某小区出现房屋漏水问题，社区干部兼职信访代理员胡晓入户了解情况，多次主动到区住建部门、物业公司等有关单位了解房屋漏水及维修情况，并联系相关责任部门多次召开协调会，理清职责权限并确定维修方案，使事情在短时间内得到了圆满解决，成功化解了一起潜在的矛盾冲突。“精细化基层治理，我们让数据多跑路、群众少跑腿。”胡晓说。

　　同时，阳泉各个社区积极打造“大碗茶议事”“百姓讲理厅”等协商议事品牌，通过组织听证评议、集体研究等方式消除群众法律疑惑，避免矛盾纠纷扩大上交。根据个案情况，分别组织律师、心理咨询师、道德宣讲师等适时参与调解，及时释法说理，推动诉求解决，稳定居民情绪。

　　“目前，我们运用服务型理念、综合型手段、多元型主体和前瞻型举措，发动居民、党员、群团组织等各方力量共同参与打造了200多个‘枫桥家园’，矛盾纠纷排查率和化解率均居全省前列，群众获得感、满意度不断提升。”文武全说。（记者 郑洋洋）

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。