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来源：快盈v2022-06-17 17:48

探访浙江嘉兴“农业梦工厂”：小番茄种出“科技味儿”******

　　(新春走基层)探访浙江嘉兴“农业梦工厂”：小番茄种出“科技味儿”

　　中新网嘉兴1月12日电 (张雨滴钟鑫媛)凛冬已至，春节将近，走进浙江省嘉兴市南湖区湘家荡农业数字化工厂，这里却是一派春意盎然、热火朝天的忙碌景象。

　　在这座钢结构和玻璃组成的面积约为3万平方米的温室内，绿油油的番茄藤蔓丛里延出一条“H”形轨道，一辆升降车从轨道上缓缓滑出，工作人员正站在车上，将茎蔓从架绳上取下，再小心落到落蔓架上。

番茄进入熟果期钟鑫媛摄

　　走进这座“农业梦工厂”，让人最直观的感受是“清新”，没有传统菜园里的泥泞，白色是整个基地的主色调，一排排番茄秧苗统一生长在一块密封的长条形栽培基质上，每株秧苗根部插有一根小细管，整个种植区非常干净，几乎看不到灰尘。

　　“我们采用的是椰糠基质栽培、营养液灌溉的方式进行培育，生产的是全程可追溯的高品质果蔬，全部实现智能化、标准化。”湘家荡数字化农业工厂工作人员陈寒介绍。

　　与传统种植不同，一个个新技术将大棚“全副武装”起来，番茄从育苗到结果，实现了全周期的数字化，做到每一个细节都可控，而且产量非常可观。而科技感满满的设备也让工作人员在工作时劳动强度大大降低。

　　“在这里干活真好，不出远门就能挣份工资。”大棚里番茄植株上一个个红透了的番茄，映红了正在打老叶的工作人员李建英的笑脸。

　　自从到湘家荡农业数字化工厂上班以来，李建英才发现“田”居然还能这样“种”，同样是在种地，跟过去相比，手脚都不会弄脏。

　　在番茄林中，还有装着熊蜂的箱子。陈寒介绍，传统农业中，授粉是通过人工点激素进行的，可能产生激素残留的现象，现在智能农业采用从以色列引进的熊蜂作为生态连接，给番茄授粉，就能够避免这种问题。

　　玻璃温室大棚里，种植着是黑巧、黄葡、红莓、金橙、咖宝等10个品种的小番茄，犹如一座“番茄森林”，空气中还弥漫着沁人心脾的果香。

　　如今，长势旺盛的番茄已进入熟果期，番茄藤上硕果累累，一串串果实圆润饱满、层层叠叠，员工们正忙着采摘、包装、发货，上下飞舞的熊蜂不时落在番茄花蕊上。

　　“摘下来的番茄不用洗，直接就可以吃的，我们不打农药。”陈寒说着摘下一颗番茄递进了嘴里，一口咬下，汁水从嘴角沁出，还未咽完，又把手伸向了藤蔓。

　　除了令人“惊艳”的技术，这里出产的水果还有“惊艳”的产值，数字+农业在这里碰撞出大数据时代的新火花。

　　据了解，这里的番茄进入熟果期之后，基本上一周就可以收获一次，每年可以结40多穗果，产量及产值是传统温室的5倍以上。

　　“现在的订单主要发往北京、上海、天津等大城市，消费者遍布全国各地，深受高端市场欢迎，临近春节，更是供不应求。”陈寒说。(完)

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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。

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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