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从“物流追踪网”到巨能“翅膀” 天舟护送“太空快递”安全签收******
中新网北京5月10日电 (王雪姣 马帅莎)5月10日凌晨，太空“快递小哥”天舟四号货运飞船，在专属“物流车”长征七号遥五运载火箭的搭载下，顺利升空，踏上空间站的货物运送旅途。
科研人员为天舟四号配备了三重安全防护，打造了一张“物流追踪网络”和巨能“翅膀”，保证“太空快递”安全“签收”。
三重安全防护举措 守护“物流车”安全
火箭发射具有一定风险，中国电科集团研制的地面安全遥控系统是火箭发射的必要条件，用于发射任务的主动段，通过对火箭发射过程中的数据进行实时动态监控，来分析判断火箭状态。一旦飞行出现异常，设备将发送特殊指令启动自毁装置，最大程度避免火箭坠地造成的危害。
运载火箭上还安装了脉冲相参应答机，作为火箭飞行主动段重要的外弹道测量设备，它可以与地面雷达协同完成运载火箭全程实时航迹测量，实时传送火箭的精确位置、速度信息，为研判正常飞行提供决策支撑。
除了依靠光学跟踪、火箭上的设备对火箭监测以外，科研人员专门配备了精密测量雷达。此次发射，中国电科集团研制配备了国内首部大口径雷达遥测一体化系统，可实现对火箭精密跟踪，同时承担火箭遥测信号下行接收与解调工作，对火箭的安全飞行具有重要意义。
5月10日1时56分，搭载天舟四号货运飞船的长征七号遥五运载火箭，在中国文昌航天发射场成功发射。 中新社记者 骆云飞 摄测控“天罗地网” 畅通物流配送通道
在运送物资过程中，为了实时捕捉、监控“快递员”的运送轨迹，科研人员在陆海空天、国内外各测控站点，布设了多型号统一测控系统、遥测系统、中继卫星等，共同织就立体通信测控网，全方位、无死角地追踪捕捉“快递”位置。
在火箭送飞行器入轨的过程中，多型号统一测控系统、遥测系统、系列测控通信设备，编织成高效可靠的“空-地信息高速公路网”，通过接收和发送指令，精确测量火箭和飞行器的速度、距离、飞行姿态和角度，为火箭发射和天舟四号成功入轨提供精确数据，控制飞行器按照预定轨迹飞行。
在海上，新一代船载测量雷达可在测量船摇摆的情况下得到和地面一样高的测量精度，有效弥补陆地测量时间不足，延长测量弧段。
“超稳”太阳电池阵 为物资飞天插上巨能“翅膀”
据悉，中国空间站组合体连续工作一天的用电量抵得上一个家庭约一年的用电量。要想满足如此高的用电需求，中国电科为空间站的每一个航天器，打造了各具特色的巨能“翅膀”，它们组合起来宛如一座巨大的“能量加油站”。
其中，为天舟货运飞船打造的国内独创半刚性太阳电池阵“翅膀”，具备高能量、大功率等优势，两翼供电能力超过8kW，其一天的发电量就能满足普通家庭半个多月的用电量。
作为一款高电压、万瓦级的大功率太阳电池阵产品，半刚性太阳电池阵以“碳纤维框架+玻璃纤维网格结构”为基板，在继承天舟一号半刚性太阳电池阵技术基础上，天舟四号货运飞船使用的太阳电池阵产品，进一步提高了三结砷化镓太阳电池效率，解决了低轨道高电压太阳电池阵防静电充/放电等问题，降低了太阳电池阵工作温度，让天舟四号这个“大体格”也能“一飞冲天”，顺利将各种物资运往太空。(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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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