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[導(dǎo)讀]以前,讓失明者重見光明往往被視為一種醫(yī)學(xué)"奇跡"。而隨著以"機(jī)器視覺+自然語言理解"為代表的多模態(tài)智能技術(shù)的爆發(fā)式突破,給AI助盲帶來新的可能,更多的失明者將借助AI提供的感知、理解與交互能力,以另一種方式重新"看見世界"。

以前,讓失明者重見光明往往被視為一種醫(yī)學(xué)"奇跡"。而隨著以"機(jī)器視覺+自然語言理解"為代表的多模態(tài)智能技術(shù)的爆發(fā)式突破,給AI助盲帶來新的可能,更多的失明者將借助AI提供的感知、理解與交互能力,以另一種方式重新"看見世界"。

AI助盲,讓更多人重新"看見世界"

一般來說,目不能視的視障患者認(rèn)知外界世界的渠道是除了視覺之外的其它感官感覺,比如聽覺、嗅覺和觸覺,這些其他模態(tài)的信息一定程度上幫助視障人士緩解了視力缺陷帶來的問題。但科學(xué)研究表明,在人類獲取的外界信息中,來自視覺的占比高達(dá)70%~80%。因此基于AI構(gòu)建機(jī)器視覺系統(tǒng),幫助視障患者擁有對外界環(huán)境的視覺感知與視覺理解能力,無疑是最直接有效的解決方案。

在視覺感知領(lǐng)域,當(dāng)下的單模態(tài)AI模型已經(jīng)在圖像識別任務(wù)上超越了人類水平,但這類技術(shù)目前只能實(shí)現(xiàn)視覺模態(tài)內(nèi)的識別及理解,難以完成與其他感覺信息交叉的跨模態(tài)學(xué)習(xí)、理解與推理,簡單來說,就是只能感知無法理解。為此,計(jì)算視覺奠基人之一的?David Marr 在《視覺》一書中提出了視覺理解研究的核心問題,認(rèn)為視覺系統(tǒng)應(yīng)以構(gòu)建環(huán)境的二維或三維表達(dá),并可以與之交互。這里的交互意味著學(xué)習(xí)、理解和推理??梢?,優(yōu)秀的AI助盲技術(shù),其實(shí)是一個(gè)包含了智能傳感、智能用戶意圖推理和智能信息呈現(xiàn)的系統(tǒng)化工程,只有如此才能構(gòu)建信息無障礙的交互界面。

數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的關(guān)鍵要素, 許多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)識到,要朝著可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)邁進(jìn),他們需要擁有有意義的環(huán)境、社會和治理 (ESG) 數(shù)據(jù), 以幫助他們評估進(jìn)展。 好消息是,組織運(yùn)營中有大量可用的環(huán)境數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)可以從設(shè)施運(yùn)營、能源消耗、資產(chǎn)維護(hù)、IT 基礎(chǔ)設(shè)施等中提取。

同時(shí),收集和理解那些位于公司不同孤島中的海量數(shù)據(jù)也是一項(xiàng)非常艱巨的任務(wù)。企業(yè)還必須能夠根據(jù)復(fù)雜的 ESG 框架向各個(gè)利益相關(guān)方報(bào)告數(shù)據(jù)。

在接下來的一年里,各利益相關(guān)方將要求企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)對公司的可持續(xù)發(fā)展工作承擔(dān)更多責(zé)任。企業(yè)將求助于自動化技術(shù)來收集和整合數(shù)百種數(shù)據(jù)類型,以持續(xù)提供透明、可核查、財(cái)務(wù)級別的信息并報(bào)告進(jìn)展。

人工智能可以幫助企業(yè)管理、分析和利用運(yùn)營中大量可用的數(shù)據(jù),利用設(shè)施運(yùn)營、能源消耗、資產(chǎn)維護(hù)、IT 基礎(chǔ)設(shè)施等位于公司不同孤島中的數(shù)據(jù),基于混合云底座實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn),幫助企業(yè)根據(jù)復(fù)雜的 ESG 框架向各個(gè)利益相關(guān)方報(bào)告數(shù)據(jù),并將其轉(zhuǎn)化為預(yù)測性洞察,可用于評估可持續(xù)發(fā)展基準(zhǔn)的進(jìn)展,從而幫助企業(yè)減少日常業(yè)務(wù)運(yùn)營對環(huán)境的影響。

據(jù)了解,截至目前,全國智慧城市場景相關(guān)AI專利申請量共計(jì)18萬余件,其中發(fā)明專利占比約90%,百度、騰訊、國家電網(wǎng)成為技術(shù)創(chuàng)新活躍主體,專利數(shù)量均超過2000件。智慧城市建設(shè)涉及的AI技術(shù)主要包括知識圖譜、計(jì)算機(jī)視覺、大數(shù)據(jù)、自然語言處理、智能語音和智能云等。同一時(shí)期內(nèi)智慧交通相關(guān)AI專利申請量計(jì)14萬余件,發(fā)明專利占比約71%,百度、東南大學(xué)、騰訊成為專利申請更為積極的創(chuàng)新主體,專利申請均突破千余件,智慧交通開發(fā)應(yīng)用主要包含深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、大數(shù)據(jù)、智能云、智能語音和智能推薦等人工智能技術(shù)。

據(jù)悉,截至2022年9月,我國智慧教育場景申請AI專利近2萬件,其中發(fā)明專利占比超過九成,好未來、小天才、松鼠課堂等智能教育領(lǐng)域企業(yè)專利申請活躍,好未來專利申請超過280余件,其余兩位也均達(dá)百余件,智慧教育主要依托的AI技術(shù)為計(jì)算機(jī)視覺、知識圖譜、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理和智能語音。智慧農(nóng)業(yè)場景中,我國同期申請AI專利約6.7萬件,其中發(fā)明專利占比超過90%,浙江大學(xué)以590余件專利排名首位,騰訊以550余件專利緊隨其后。智慧農(nóng)業(yè)主要涉及的AI技術(shù)主要為智能云、大數(shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)等。

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