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（新春走基层）85后青年返乡“跳农门”：从“水土不服”到逐梦乡野******

　　图为张鹏为刚刚破土的秧苗浇水。　曾令刚　摄

　　中新网兴安盟1月10日电 题：85后青年返乡“跳农门”：从“水土不服”到逐梦乡野

　　作者 张玮 曾令刚 张禹

　　弯腰起身，手里锋利的刀片把一盘南瓜苗挨个斜着削去真叶和一片子叶；坐下，拿起一棵黄瓜苗，斜削去茎根部，并与南瓜苗刀口处无缝贴合，再用红色小夹子夹住……

　　嫁接秧苗的整个过程不过两三秒，农技师张鹏手法娴熟，一气呵成。

　　新春将至，位于内蒙古东部的兴安盟突泉县白雪皑皑，映衬着曙光现代农业循环经济园区内道路两旁刚挂上的红灯笼分外鲜亮。

　　而园区的温室大棚里满目绿色，农技师们正忙着育苗和嫁接秧苗，为今年的蔬菜、水果种植开个好头，孕育春的希望。

　　图为农技师们嫁接秧苗。　曾令刚 摄

　　“南瓜子要平着放，芽要放在正中间，撒过水后再覆盖保鲜膜，膜的厚度也是有讲究的，太薄太厚都会影响出苗率……”张鹏一边忙乎自己手里的活儿，一边不停地帮助农户答疑解惑。

　　张鹏介绍，播种深度控制在1.5厘米左右，种子6天就能破土而出。“这样的话，13天后嫁接黄瓜，正月初六就可以交付订单。”

　　这个春节，张鹏和农技师们要完成18万株的蔬果秧苗订单生产。“这批苗主要销往兴安盟境内和吉林省的部分地区，今年总共能育3批次，育苗300万株左右，毛收入能达到150万元。”

　　12年前，“85后”的张鹏选择返乡“跳农门”，从“水土不服”到得心应手，如今的他已经将梦想的种子埋进乡土，并生根发芽。

　　回首一路走来的育苗时光，张鹏感慨颇多。

　　2010年，从兰州理工大学毕业后的张鹏参加了突泉县组织的赴山东寿光学习育苗技术的活动，半年多后，张鹏回乡开始尝试育苗。

　　“但第一茬儿西红柿就遭遇了‘水土不服’，因为水、温度、土壤的差异，西红柿成熟后还没有手掌大。”关于第一次育苗，张鹏记忆犹新。

　　图为张鹏为村民传授育苗技术。　曾令刚 摄

　　张鹏说，当时好多人劝他放弃。“但我更想坚持。”

　　于是，张鹏改变策略，跑去和当地的“土专家”请教，鞋跑坏了好几双，笔记记了一摞又一摞，不断地尝试、总结。终于，他创新推出育苗和嫁接为一体的新方式。

　　2014年，张鹏育出的黄瓜苗抗病力极强，且采摘期能延长2个月，种植收益能提升30%。这一年，张鹏打开了市场，在政府给予的60万元产业资金的补贴下，他建起8个温室，成立了自己的农业公司，开始规模化、工厂化育苗。

　　现在，张鹏的团队一年要培育300万株蔬菜、瓜果、花卉秧苗上市。

　　除了秧苗成活率高、产量好、抗病性能强，张鹏还提供售后服务，“主要是技术指导，什么苗木适应什么水肥、喜欢什么温度，都要细致地教给农户。”如今的张鹏被内蒙古自治区农牧部门认定为“基层农技推广员”。

　　图为郁郁葱葱的育苗棚。　曾令刚 摄

　　“今年我又定了3000颗柿子苗、3000颗黄瓜苗，他家的苗成活率高，果实成熟后销路也好。”种了20多年大棚蔬菜的“老把式”何凤军每次来定苗都要和张鹏探讨一番种植技术。

　　在张鹏的带领下，当地越来越多村民参与到大棚种植中，亩年均收入均突破5万元。

　　忙完春节这一阵儿，张鹏计划继续外出考察学习，他给自己定了一个小目标：要尽快攻克西红柿耐储存但口感硬的问题，早日推出口感型西红柿秧苗。

　　在张鹏眼里，嫩绿的新芽不仅代表春的喜悦，更孕育着农户们新的希望。“2023年，希望我们能培育出更优良的品种，让温室大棚成为种植户增收致富的‘聚宝盆’。”(完)

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。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）