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来源：购彩2023-06-20 17:48

东西问·人物｜隋文静韩聪：我愿俯身，为你架起一座桥******

　　中新社北京1月28日电题：隋文静韩聪：我愿俯身，为你架起一座桥

　　《中国新闻周刊》记者徐鹏远

　　北京冬奥会之后的这一年，隋文静和韩聪暂时告别了赛场，没有参加新赛季的任何大赛。这是一段难得的轻松时光，过去十几年，决战奥运是作为运动员日复一日艰辛拼搏的动力，尤其在悉数斩获了四大洲锦标赛、大奖赛、世锦赛的冠军后，奥运金牌更是成了最大的心结。2010年，申雪和赵宏博在温哥华冬奥会登上最高领奖台后，宣布退役。从这一刻起，隋文静和韩聪就成为中国在双人滑项目上新的希望。

　　必然走到2022年的路

　　这块金牌，隋文静和韩聪等了15年。

　　自2007年牵手搭档开始，迅速地以惊艳之姿闪耀国际赛场：2009年，首次参加青年组大奖赛便凭借四战全胜的成绩拿下总决赛冠军；2010年，两人在世青赛也顺利摘得桂冠，并于其后两年连续卫冕，完成三连冠壮举；升入成年组后，又在首次亮相的2012年四大洲锦标赛上夺魁，同时以201.83分的成绩成为中国双人滑史上第三对跨过200分大关的组合。

　　然而隐患也在悄然间暗暗埋下。尽管隋文静和韩聪拥有过人天赋，却也存在着一个难以回避的天然缺陷。韩聪的个头并不高，无法与隋文静形成充分的身高差。为了完成高质量的托举高抛和空中转体技术动作，除了韩聪需要加倍训练力量，隋文静也必须做到比其他女运动员更高的抛跳高度——这意味着她的脚踝、膝盖以及脊柱要承受更大压力。因此2013年时，隋文静患上了骨骺炎。

　　2014年的索契冬奥会就这样擦肩而过，那是这对组合职业生涯第一次陷入灰暗之中。

　　但失落没有停驻太久，两人就又投入了训练，朝向平昌重新出发。启程往平昌的半个多月前，隋文静发了一条朋友圈：“这世界就是这样，当你勇敢去追梦的时候，全世界都会来帮你。”

　　只是命运的脚步并未沿着期待的轨迹行进。短节目排名第一，在自由滑决赛中意外地出现了两个跳跃失误，最终以0.43分的微弱劣势屈居亚军。颁奖仪式上，隋文静的眼眶里始终含着打转的泪水。

平昌冬奥会领奖台上隋文静在韩聪怀中哭泣。崔楠摄

　　平昌归来的很长一段时间，隋文静经常会在睡梦中哭起来。韩聪没有这样哭过，面对失利的痛苦，他唯一的处理方式就是默默忍受。回忆起那些日子，韩聪至今仍旧难以平静：“输的话，差几分都行。就差0.43分，挺不甘心的，明明距离胜利这么近，一步之遥，然后这一步就要差出四年来。”

　　四年，对运动员来说是一个无比漫长的过程。更何况下一个四年，韩聪将年满三十，不再是属于运动员的巅峰年华。

　　但别无选择。在韩聪看来，“北京冬奥会毕竟是家门口的比赛，这个路必然得走到2022年。”

　　于是短暂的调整与恢复之后，隋文静和韩聪又回到了赛场。不断突破着极限的边界，不仅在四大洲锦标赛和世锦赛上捍卫着自己的荣誉，还第一次拿下了大奖赛总决赛的金牌。

　　2022年2月19日，冬奥会双人滑冠军之战打响，这是花滑项目在这届奥运赛场的最后一场对决，也是中国代表团的最后一个夺金点。这一次，隋文静和韩聪没有再让金牌旁落，以一套近乎完美的动作，获得239.88的总分，刷新了双人滑总成绩的世界纪录。与此同时，这块终于填补了职业生涯最后空白的金牌，也让两人成为双人滑历史上史无前例的全满贯组合。

隋文静(左)、韩聪在比赛后手举五星红旗滑行。崔楠摄

　　成为彼此的桥

　　这场夺冠之战，隋文静又哭了。那天，两人的冰上舞蹈在一个彼此交缠的拥抱中结束，音乐声止息的一瞬，她顺势枕在了韩聪肩上，双目紧缩，猛烈抽泣。

　　这支让隋文静沉浸其中的舞蹈，讲述了她与韩聪携手成长的故事。舞蹈的配乐最初是韩聪选的，当时在编舞师劳瑞·妮可的家里听到一首名为《忧愁河上的金桥》的曲子，顿时便喜欢上了。

　　这的确是一首不一样的曲子。2017年，两人第一次在正式比赛中伴着它起舞，便收获了世界冠军。那之前的一年，隋文静刚刚经历了脚踝外侧副韧带重建和肌腱复位手术，右脚的软骨被全部摘除，双脚打了钢钉，在床上躺了近三个月。

　　当时她的脑袋里只有一个念头盘旋：以后还能不能滑冰？类似的问号也打在了韩聪心里：“如果两个人没有办法继续下去，我也不想滑了。让我重新选择(搭档)重新开始的话，太难了。”

　　一个人的日子里，韩聪唯一能做的就是坚持训练，然后陪着隋文静等待康复，又陪着她从站立、走路开始一点点恢复肌肉力量直至完全回归冰场。“我像桥一样，支撑她从困境当中走出来。”韩聪说。

　　这支舞蹈的故事没有句点，它在四年后续写出了一段几近相同又互为呼应的续章。2020年，韩聪的髋关节在承受经年伤患之后不堪重负，不得不接受手术治疗。独自训练的人换成了隋文静。不过有了之前的分别与重聚，这一次她的信心要大得多，她知道韩聪一定可以回到自己身边。

　　2021年的大奖赛温哥华站，隋文静和韩聪第二次在这段旋律中翩然起舞。不同于世锦赛版本，劳瑞特意在这回的音乐中加入了女声版本，同时对动作进行重新编排。由此，这支舞蹈原本单线的叙述变成了复调故事，喻示着两人互为对方的桥，起起落落，相携相持。

　　北京冬奥会是两人第三次表演《忧愁河上的金桥》，在一年前的基础上，又做了一些调整，将属于两个人的故事扩写成了一则献给全世界的寓言。韩聪告诉记者，这一次想通过奥运的窗口传递一份信念：“在最困难的时候，每个人的心中都需要架起一座桥梁。”隋文静也说：“我们都正在经历一个艰难的时期，希望我们的节目能给大家带来温暖，可以成为世界的桥梁。”

隋文静(左)、韩聪在北京2022年冬奥会花样滑冰双人滑自由滑比赛中。毛建军摄

　　值得期待的未知

　　即使一起经历了那么多伤痛和荣耀，如今的两个人仍旧存在着一些分歧。就像韩聪当下正陷于迷茫，觉得自己找不到一个可以再去挑战的动力和意义，隋文静却心气昂扬地认为：“人生不只有滑冰这一件事，还有很多东西值得去做。人生的长度我们不知道多长，但边界是可以无限拓展的。”

　　于是，隋文静忍不住对记者“吐槽”了一番：“我心疼我自己，太累了。两个人是一个整体，他的状态我一定能感觉到，如何让齿轮能够转动，其实我费了非常大的心。”不过紧接着，她便又说：“虽然很累，但最后还是很开心。”在心底里，她其实和韩聪一样，都觉得彼此能一起走到今天是幸运的。

　　然而再优秀的运动员终有退役的一天，如今的隋文静和韩聪也不得不开始正视这个有可能随时来临的结局。关于未来，目前还没有明确计划，与日俱增的年龄和纠缠多年的伤病让其无法确定征战下一届奥运会的可能性。不过有一点已经想好了，只要国家需要，就会坚持，如若不然，亦将坦然接受生活的一切安排。

　　“没有人能陪你走一辈子，人生就是这样。能陪彼此走完非常重要的一段，就非常幸运也很幸福了。”隋文静说：“未来的路上，谁能陪伴我继续往前走是一个未知，但这种未知也是值得期待的，不是吗？”同样，韩聪也说：“今后的日子，我还是脱离不开花滑，如果小隋继续想当编导的话，我们在工作上还是会有很多交集。留下了一些美好的回忆，然后再发展一些新的故事，这是很好的一种状态，对不对？”

　　在各自的回答中，两个人都不约而同地用一个问号作结。这是向自己发出的反问，或许也是为彼此许下的一份承诺与愿景。(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]

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