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岁朝清供纳福来******

　　▌胡烟

　　（明）陈洪绶 瓶花图

　　年来了。古代，传说“年”是一种恶兽。固定时期，凶猛的年兽会进攻村寨。人们放爆竹恐吓、贴春联讨喜，以此驱赶年兽的进攻。

　　“年兽”从来没人见过，但过年的习俗却留了下来。年，不仅是我们民族最重要的节日，更是迎接春天的仪式。

　　等春节一过，便是立春。此时离春天还早，我们像是顽皮的孩童，扒着门缝巴望着春天的影子。眼前风景，当然还徘徊在冬的领域。但，欣慰的是，大寒带走了极寒。否极泰来，温暖的日子毕竟不会远了。

　　立春前后，景色有两种可观，一是室外，皇家园林的美妙雪景。二在室内，正月里象征吉祥的清供。

　　大寒之后，京城又迎来一场雪。俗话说，一场雪，让故宫变成紫禁城。多少人期待着故宫的雪！经典的角楼雪景照，如同月宫景象，纯净华美。多层的屋檐，向着天空稍稍翘起的优美曲线，雪后轮廓更加清晰。静谧中，与神对话。不必期待承乾宫的梨花、永和宫的紫藤、慈宁宫的玉兰，暂且为了故宫雪景，好好珍惜着眼前的冬的尾声。

　　雪后故宫，建筑的秩序感，那些横平竖直、对称的殿宇，在茫茫的世界里，庄严清奇。红墙黄瓦的色彩分外明丽，还有殿前象征帝王气势的大片空地，像是中国画的留白，神秘而意蕴丰富。这是历史的省略号，无数史书之外隐匿的细节，都在这留白里，无从言说。

　　颐和园雪景也美。有人惊叹为“绝世容颜”。勤奋的摄影师，会早早抵达，取景框里寥无人迹。雪后，十七孔桥的清晨，玉树琼枝映雪龙。水影如同清亮的镜子，水边似有花旦对镜婀娜起舞。大地似一块简洁的画布。卧牛背上一弯沧桑的雪痕，亘古不变地守望远方。遥望佛香阁，像是隔着千里万里。江山不夜月千里，天地无私玉万家。好一个天地无私！

　　此时，天坛、地坛；日坛、月坛，处处雪。这些恢弘的名字背后，是“京城”的巨型印章。雪后，在这些公园里走一走，去感知天地岁月之沧桑，历史画卷之恢弘。对比之下，个人情绪何其渺小……

　　皇家园林的气派，尽在一场雪后。不知有没有前人总结过——江南园林喜雨，皇家园林喜雪。

　　近几年，我去江南多。总感觉，不论是西湖堤岸还是苏州的拙政园、沧浪园等私家园林，都是喜欢雨的。绵绵的雨，冲刷油绿的植物，带着撩人的微寒和暧昧，淋湿了玉兰的蓓蕾。水墨效果的斑驳的墙，诗人撑一把伞伫立遐思许久。墙根下苔藓微绿，映照着悠悠荡荡的假山下的流水。滑溜溜的鱼，穿来游去，捕捉水面的雨水气泡。少行人，林更幽。一扇半圆形的石拱门，等待有情致的佳人迈步……

　　再说室内风景，便指的清供。一方清供，点亮一间屋。清供，重在一个“清”字，早先从佛前供花而来，所以，并不彰显富贵。一束草、一截枝、一弯水，都可以成为清供。

　　中国画领域，多有新春以清供入画的作品，也就是岁朝清供图。历朝历代画家都有代表作。印象最深的，元代钱选、明代陈洪绶，都有作品传世。陈洪绶的清供图最有特色，以铜器作为养花器皿。青铜的锈色，乍一看感觉古怪，越品越有隽永的气息。这几乎成为他画作的一种密码。

　　海派画家吴昌硕几乎每年都画岁朝清供图。菖蒲、水仙、柿子、梅，既吉祥，又有君子的清气。白石老人也多画此题材，鞭炮、牡丹、红灯笼，文人们避之唯恐不及的民间俗物，在他的妙笔下变成大俗大雅的图式。

　　清供，是为了年，过年祈福。年前大扫除之后，家家户户都开始布置着室内的装点。现代人已经多把清供演绎成插花。

　　插花的艺术，最好跟古人学。日本的插花艺术，灵感来源于中国的禅学。

　　瓶花最好得“画家写生之妙”。我没学过插花，所以不敢卖弄，最藏拙的办法，是色彩尽量简约，不繁杂。翻看一本专业书《瓶花之美》，其中介绍了一个捷径，便是按照宋代的花鸟小品来插花。这个有趣，我常翻阅画册，却没想过拿来作为插花的参照。眼前的《果熟来禽图》《梨花鹦鹉图》《腊梅双禽图》《出水芙蓉图》，一帧一帧宋画小品，真像是插花艺术别样的呈现方式。那些从空中伸向画面的枝条，是遒劲的，像书法的笔墨。枝头的花，安静灵动，欲语还休。

　　参照这种意思，我先买来三枝火龙珠，叶子碧绿，枝干结实，饱满的红珠子，喜气却不抢眼。我最爱红珠子根底部那抹浅绿，蕴藏生机。又买澳洲腊梅，星星点点，花瓣与叶子全红，没有普通梅花那种冷逸，秀气耐看。细看花型，玲珑小巧，小家碧玉般令人怜惜。这样色彩鲜艳的花，瓶子越是朴素越好，古朴的陶器最有山野气。否则，便易由富贵而生轻佻。

　　水仙，是每年必不可少的。今年，掌握着室内温度，不令她开得太早。往年，大寒时节栽种的水仙，懒洋洋晒太阳，不到半月，花便开了。赶不上春节。如今，让她生长得慢，延长她的青春，将花期控制在立春之后。此外，在水中安放一只小龟——当然不是真的龟，而是友人赠送的石雕小龟，镇纸。且让它守着一盆水仙，令这方小小的水塘有生气。

　　水仙素雅，有顾影自怜的仙气。记得八大山人画水仙，将其画成佛手的样子，欲语还休，令我思量许久，参不透他的意思。

　　今年特别开心的是，买到了鲜切雪柳，它有一个好听的名字叫“南方殊雪”，来自昆明。是呀，昆明少有雪，开在柳树上的小白花，是雪的化身。雪柳初买回来，是绿色的柳条，向上伸展的腰肢，软软的，很婀娜。用白色瓷瓶插起来，千娇百媚，令我想到少女白皙的手臂。过几日，生出白色的小花苞，像茉莉。忽然一日清晨，目光与她相遇的瞬间，她送你满树繁花，我心情灿烂到极点。夜晚灯下，逆光欣赏，真像是漫天飞舞的雪。南方殊雪，浪漫情怀满屋。

　　如此，这个年，没有热闹的庙会，却也并不落寞。在静谧中沉淀自己，试着在平常的生活中生出一些喜气。这种意趣，唯有自己走出去，寻找。或者，在温暖的房间里，动手创造。我听见，春姑娘隔空喊话——准备好了吗？不负春光。

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）