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康复后，这些人群要小心二次感染******

　　目前很多新冠病毒感染者逐渐康复，然而，不少人担心，如果新冠病毒的毒株不同，是否会再次感染。为此，科技日报记者专访了中国工程院院士张伯礼，请他就新冠病毒二次感染的相关问题进行解答。

　　转阴后3—6个月内发生二次感染概率较低

　　“再次感染新冠病毒的概率主要与人体免疫水平、病毒株变异以及后期个人防护有关。”张伯礼说，相较于早期变异株，奥密克戎可能引发更多的突破性感染和重复感染。

　　不过张伯礼表示，大家也不用过于担心，虽然尚未有大样本人群证据显示奥密克戎变异病毒株感染后持续免疫的具体时间，但在新冠病毒感染后，人体免疫系统已在发挥作用。根据当前临床观察，感染后3—6个月内发生新冠病毒二次感染的概率还是比较低的。

　　与此同时，很多人担心二次感染新冠病毒会加重症状。对此，张伯礼表示，二次感染新冠病毒的症状与是否有基础疾病、病毒感染剂量以及个人身体状况等多种因素相关。但从目前多数报道来看，由于机体已产生免疫力，第二次感染的症状一般会较上次轻。

　　不过，他强调，也有少数研究报告显示，与仅感染过一次的患者相比，再次感染的患者出现并发症的风险更高，包括肺部、心血管、糖尿病、胃肠道和神经系统等并发症。

　　建议康复六个月后接种新冠疫苗

　　“虽然短时间再次感染相同新冠病毒变异株的可能性不大。但免疫力较差的人群容易反复感染，包括老年人、婴幼儿、有基础疾病的人群以及免疫缺陷人群，短期内存在二次感染的风险，特别是面对新的变异株时。”张伯礼介绍，医生、护士等高风险岗位的人群，所处工作环境传播风险高，接触变异毒株多，工作强度大，二次感染的风险较高。

　　“为了避免新冠病毒变异毒株的再次感染，转阴后也要继续做好个人防护。”张伯礼强调，“阳康”6个月后可以接种新冠疫苗，最好采用序贯策略，注射异种疫苗，以强化免疫屏障。

　　对于新冠病毒感染康复者而言，预防二次感染最好的办法仍是落实好防护措施，包括戴口罩、注意手卫生、注意休息、勤通风、保持社交距离等，特别是对老年人和儿童“阳转阴”患者，应当注意保暖，尽量少聚集，保证良好的卫生习惯，注意营养饮食，增强免疫力，尽量降低再次感染的风险。

　　如果出现再次感染，一定要首先分清“复阳”与二次感染。“复阳”发生在转阴后2—3周内，患者一般无明显临床症状，主要是体内残留病毒片段检测出的阳性，一般没有传染性；而二次感染一般发生在首次感染后数月至一年内，相当于一次新的感染，一般有临床症状出现，并且病毒核酸载量较高，具有传染性。

　　“‘复阳’患者一般无需再治疗，注意休息，合理膳食和营养即可。”张伯礼提醒，二次感染的患者需再次进行规范治疗，并严格做好个人防护，做好自我隔离，降低疫情传播的风险。（记者陈曦）

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）