做好重点机构和场所疫情防控******
国务院联防联控机制11日召开新闻发布会，介绍重点机构和重点场所疫情防控有关情况，并答记者问。国家卫健委新闻发言人、宣传司副司长米锋说，新冠病毒感染实施“乙类乙管”后，重点人群、重点机构、重点场所仍然是防控重点。养老机构、社会福利机构等场所高风险人群较多、人员集中，疫情传播风险大。要加强健康监测和早期干预，确保重症高风险人员能够及时发现、及时转诊、及时救治。商超、物流、餐饮、交通等行业的从业人员要加强个人防护，做好自我健康监测，出现症状及时报告。
中国疾控中心传防处研究员常昭瑞介绍，实施“乙类乙管”以后，疫情防控的重点机构包括养老机构、儿童福利领域服务机构、精神卫生福利机构、学校、邮政快递、医疗机构等，重点场所包括客运车站、商场超市、农贸（集贸）市场、餐饮服务单位以及沐浴服务单位等人员密集、空间密闭、容易发生聚集性疫情的场所。相关机构和场所应落实好单位防控责任和个人的疫苗接种、自我防护、健康监测、环境清洁消毒和通风换气等措施。
近日，国务院联防联控机制综合组印发了《养老机构新型冠状病毒感染疫情防控操作指南》，对养老机构疫情防控提出了具体要求。民政部养老服务司副司长李邦华介绍，《指南》对养老机构的疫情防控总体上严于社会面，强调因时因势动态优化调整。突出防范疫情引入和扩散风险，对养老机构防范社会面感染源进入，以及出现感染后如何应急处置提出了详细要求。强化了就医用药的优先保障，要求养老机构落实分类分级健康服务要求，做好医药物资供给，与医疗机构建立转诊、急救绿色通道，确保出现危重疾病患者时能及时救治和转诊。
李邦华说，“保健康、防重症”是养老机构疫情防控的重心。目前，全国有4万多个养老机构，入住老年人220多万人，多数是高龄、失能和有基础病的老年人，一旦感染，重症风险较高。民政部指导养老机构每天做好至少两次的健康监测和每周两次的核酸或抗原检测；落实养老机构老年人分类分级的健康服务，为老年人配备必要的血氧仪和吸氧设备，做到对高风险老年人给予重点关注和重症前期“早识别”；发挥养老机构内设医疗机构和定点协议医疗机构的作用，储备相应的药物，通过远程诊疗或者上门巡诊服务，做到感染老年人诊疗“早干预”；健全养老机构感染者的转运机制和就医绿色通道，提高转诊效率。
实施“乙类乙管”后，城乡社区疫情防控工作有哪些新要求？民政部基层政权建设和社会治理司一级巡视员李健介绍，1月6日，民政部、农业农村部、国家卫健委、国家疾控局印发《关于在城乡社区做好新型冠状病毒感染“乙类乙管”有关疫情防控工作的通知》明确要求，城乡社区要健全疫情防控体系，把防控措施具体落实到自然村、居民小区；要分级分类做好健康服务，保障好重点人群就医用药需求，要及时响应居民群众健康服务需求，及时帮助解决居民群众反映的急难愁盼问题；要做好宣传引导工作，引导居民群众科学理性认识新冠病毒，树立人人都是自己健康第一责任人的理念；要关心关爱一线城乡社区工作者。
“社区疫情防控是为了居民群众，也要依靠居民群众。”李健说，应该充分发挥党组织领导作用和村民委员会、居民委员会以及村（社区）卫生服务机构的基础作用，细化村民小组长、居民小组长、楼门栋长以及网格员的责任。农村地区还要依托五级书记健全疫情防控机制，进一步完善疫情防控体系。要加快推动公共卫生委员会的全覆盖。要创新社区与社会组织、社会工作者、社区志愿者以及社会慈善资源的联动机制，完善社区志愿服务制度，动员居民群众就近就便开展邻里互助等活动。
春节期间，商场、超市、农贸市场等客流量较大，如何做好防控？商务部消费促进司一级巡视员耿洪洲说，商务部严格按照“乙类乙管”总体方案，制定了商场、超市、农贸（集贸）市场等新冠病毒感染疫情防控操作指南，明确防控制度、环境卫生、员工卫生防护等要求，指导行业做好防控工作。
实施“乙类乙管”之后，在公共场所是否有必要继续戴口罩？常昭瑞说，当前，国内疫情仍处于不同流行阶段，仍需做好个人防护，科学规范佩戴口罩。在以下情形应佩戴口罩：进入医院、商场、超市、室内会场、机场车站等环境密闭、人员密集的公共场所，乘坐飞机、火车、地铁等公共交通工具、厢式电梯时；进入养老机构、社会福利机构等脆弱人群集中场所；出现发热、干咳、乏力、咽痛等相关症状时；近距离接触或者护理感染者以及有新冠病毒感染相关症状人员；医务工作者、快递、保洁等从事公共服务的工作人员。（记者申少铁）
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。
