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中国出境游持续升温 为全球旅游业复苏注入“强心剂”******

　　中新社北京1月11日电 题：(经济观察)中国出境游持续升温 为全球旅游业复苏注入“强心剂”

　　作者 刘文文

　　近期，随着中国有序恢复公民出境旅游，出境游持续升温。在多家航司加密部署国际及地区航线的同时，多国也翘首以待，热切期盼中国游客“回归”全球旅游市场。

　　多家航司加密部署国际及地区航线

　　近期，多家航空公司积极筹备复航工作。

　　北京大兴机场1月17日将正式恢复国际及地区客运航线。自2020年3月14日起，大兴机场国际航班全部转至首都机场运行，至此大兴机场“暂停”了近三年的国际客运航班即将按下“重启键”。

　　中国南方航空华北营销中心副总经理郑越对中新社表示，1月17日起，中国南方航空将恢复北京大兴-香港客运航线。目前，南航正积极推动北京大兴至首尔金浦、首尔仁川航线的复航。在国际长航线方面，正在积极推进北京大兴-阿姆斯特丹、伊斯坦布尔航线复航事宜，以上复航航班有望在2023年夏秋航季开始恢复执行。

　　喜马拉雅航空是第一家在大兴机场复航的境外航司。喜马拉雅航空公司中国区总经理、首席代表安永胜对记者透露，本次复航是2020年停飞后，中国和尼泊尔两国首都之间直飞航班重新恢复。这条航线是北京和加德满都两地最快速、最便捷的通道。

　　“加德满都和北京之间开通直飞之后，我们将快速复航更多城市的航班，为中国游客去尼泊尔旅游提供省时省力的直飞体验，极大便利两国之间的文化交流和经贸往来。”安永胜说。

　　此外，近期东航的国际航线也将迎来新一批恢复及加密。1月23日起，东航将新增上海浦东-墨尔本航班，达到每周3班；1月期间，上海浦东-布达佩斯、上海浦东-奥克兰、上海-悉尼等航班将分别加密至每周3班。整个1月，东航每周客运国际航线计划增至48条、184班。

　　多国热切期盼中国游客“回归”

　　中国一直是全球最主要的出境旅游消费国之一，在中国重启出境游的同时，多国也热切期盼中国游客的到来。

　　近日，泰国副总理兼卫生部长阿努廷到机场接机，欢迎新冠病毒感染“乙类乙管”后首批前往泰国的中国旅客。泰国民航局透露，今年第一季度，将有约338个来自中国的航班飞抵素万那普机场。泰国旅游局表示，中国游客回流将进一步提振泰旅游业，预计今年第一季度赴泰中国游客将达到30万人次，全年接待中国游客将达到500万人次。

　　柬埔寨首相洪森也表示欢迎和期待中国游客来访。他称，对中国而言，柬埔寨一直是一个“有吸引力的旅游目的地”。今年柬埔寨有望接待200万人次的中国游客，这将带动柬埔寨经济快速恢复。

　　马来西亚方面日前预计，2023年将接待中国游客150万至200万人次。新加坡相关业者则估计，中国游客的回流将会给新加坡全年带来额外的20亿新加坡元的收入。

　　除上述国家外，还有一些国家对中国游客发出“隔空”在线邀约。法国大使馆，泰国、加拿大、澳大利亚、新西兰、丹麦等国家的旅游局纷纷发帖，欢迎中国游客到访。

　　强劲拉动全球旅游业复苏

　　“中国重新开放国际旅行是全球旅游业复苏进程中的一件大事，将为相关国家旅游经济的全面复苏注入强劲动力。”同程研究院首席研究员程超功对中新社说。

　　程超功分析指出，中国旅游业的规模位居全球第二，是多个国家入境旅游的重要客源国。受疫情影响，2022年中国的国际航班客运量一直处于非正常状态，月客运量仅相当于2019年同期的不到5%。

　　近日发布的《中国出境旅游发展年度报告(2022-2023)》指出，当前中国游客出境旅游意愿变化明显，游客信心正在恢复，有信心前往更远的目的地。

　　“在一定程度上，中国游客的回归是全球旅游业全面复苏的‘最后一块拼图’，也是极其重要的‘引擎’。”程超功说。

　　他进一步指出：“尤其对于东南亚国家而言，中国游客回归是其经济复苏的极重要推动力。例如，疫情前旅游业占泰国GDP总额的15%左右，而中国游客约占泰国入境游客的三分之一，中国游客的回归将极大拉动泰国经济的复苏。”

　　郑越表示，“随着更多国际航线复航，中国游客的回归有望带动包括国际贸易、中外文化交流在内的国际往来全面恢复，为全球经济发展、旅游复苏注入活力。”(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）