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发育儿补贴，鼓励生育就该着眼于“减负”******

　　■ 社论

　　发育儿补贴，就是让政府更多地参与到生育养育成本分摊体系中，减轻育儿经济压力。

　　近日，深圳市卫生健康委就《深圳市育儿补贴管理办法》公开征求意见，办法初步拟定了深圳市育儿补贴标准，明确按照递进式差异化原则发放育儿补贴，其中生一孩、二孩、三孩三年累计补贴分别为7500、11000、19000元，引发舆论广泛关注。无独有偶，济南日前也印发《济南市优化生育政策促进人口长期均衡发展实施方案》，明确济南市户籍按照生育政策于2023年1月1日以后出生的二孩、三孩家庭，每孩每月发放600元育儿补贴，直至孩子3周岁。

　　应看到，自四川攀枝花市2021年7月在全国率先推出育儿补贴以来，包括云南、河北衡水等多地，都出台了育儿补贴政策。这次深圳、济南等地对育儿补贴做出政策安排，挟大城市的身位推出实打实的激励补贴，意味着“发钱鼓励生育”的政策暖风，正更多地从中小城市吹到包括一线城市在内的大城市。

　　这显然来得很有必要：现实中，大城市虽然能吸纳更多的年轻人，但生育率往往更低，年轻人“不想生、不愿生、不敢生”现象往往也更严重。这跟大城市里生活压力更大、工作节奏更快及精养模式对应的养育成本更高，有直接关系。

　　生育问题也是个经济问题。在经济学视域下，生育的实质就是“人口的再生产”，其正外部性很明显，但高成本也会成为影响生育意愿的重要因素。在大城市，生育养育的综合成本通常更高。要提升那些适育年龄人口的生育积极性，还得从为他们切实“减负”着手——这里面的“负”，首先就包括经济负担。

　　在此背景下，深圳、济南等大城市推出育儿补贴，无疑是直击适育年龄人口的真切痛点。拿深圳为例，其超大城市属性本就赋予了其育儿补贴举措以标志性意义，而相对较高的补贴标准和生育补贴对象扩展到一孩的补贴范围，也不乏范本价值。

　　鉴于深圳几乎是“全国最年轻的城市”，根据第七次全国人口普查数据测算，深圳5.36%的老年人口比例尚未达到老龄化社会10%的标准线，以育儿补贴鼓励生育更像是政策靠前发力。也因如此，此举更容易起到示范作用，毕竟，很多地方比深圳更需要有效释放生育潜能、减缓人口老龄化进程、延长人口红利窗口期。

　　一直以来，社会对发育儿补贴有些争论。有人会拿“低生育率趋势不可逆”去否定育儿补贴的存在价值。其实，应该看到，很多家庭对于生育二孩三孩的犹豫观望，都有生活压力因素考量其中，这在大城市尤其明显。发放育儿补贴，就算无法覆盖全部的生育养育成本，也能缓解许多家庭尤其大城市家庭的压力。而个中传递的“鼓励生育”导向，也会在营造向好预期中带来积极反馈。

　　值得注意的是，发放育儿补贴是构建生育友好型环境系统工程中的一步，而非全部。自2021年5月31日中央提出实施全面三孩政策以来，全国多地推出了延长产假生育假、给予家庭买房补贴之类的办法鼓励生育。去年8月，国家卫健委等十七部门更是出台了二十条措施，将婚嫁、生育、养育、教育一体考虑，从产假、医疗、教育、住房、财政、税收、保险等方面多向发力，旨在加快建立积极生育支持政策体系。而给予育儿补贴，正与国家层面将“3岁以下婴幼儿照护费用”纳入减税之列的动作同向而行。

　　说到底，生育是一个家庭的选择问题，也是一个社会的民生问题。发育儿补贴，就是让政府更多地参与到生育养育成本分摊体系中，以减轻育儿经济压力的方式提升人们的生育意愿。

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）