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二十大代表风采丨青海林业专家张锦梅：一“梅”苦寒三十载 高原见绿满城香******
中新网西宁10月10日电 题：青海林业专家张锦梅：一“梅”苦寒三十载 高原见绿满城香
作者 潘雨洁
深秋时节，高原小城青海省西宁市的丁香花朵早已开败。
“现在只剩叶子，你看不出它们的区别，”西宁市林业科学研究所党委书记、所长张锦梅指向山路旁高低错落的灌丛，对中新网记者说：“但到了明年四五月，这些不同品种的丁香又会竞相盛放，香气散遍山野，一路都能闻到。”
图为张锦梅在实验室工作。马铭言 摄说着，她从包里掏出剪刀，钻进树坑，边修剪枝条，边指点一旁的同事。
“这剪子她用了十几年，”西宁市林业科学研究所副所长满丽婷笑着说，“在田间地头，摆穴盘、播种、修剪……每次都跟所里的年轻人一起，手把手地教。”
起风了，山上冷飕飕，张锦梅却出了一头汗。“这株是暴马丁香，街面上很常见，”她说，“还有一些适应高寒的品种，比如四川丁香、辽东丁香，种在高海拔的三江源地区，可提高城镇绿化率。”
丁香是西宁市市花，种植历史已久。但传统品种多年未经选优慢慢退化，良种率降低，影响景观效果。
图为张锦梅(中)与同事在西宁北山查看丁香树。马铭言 摄自2013年成立以来，西宁市林业科学研究所开展丁香资源调查、品种收集、适生筛选等工作，先后从国内外引进收集各类丁香品种103个，建立全国首个丁香国家林木种质资源库，并通过播种、扦插、嫁接、组培等方式扩繁，培育良种。
“建立资源库后，可以长期、系统保存种质资源，为日后丁香的深入研究、杂交选育奠定种质基础。”张锦梅说。
站在西宁北山远眺，虽已深秋，周边群山绿意依旧，林丛掩映下的街区华灯初上，眼前的城市已与三十年前全然不同。
对此，张锦梅深有体会。
西宁地处黄土高原向青藏高原的过渡带，海拔2300米以上，干旱缺水、适宜树种少、春旱持续久。
图为张锦梅修剪丁香枝干。马铭言 摄“春天干风卷沙，地上升温，苗木枝干开始活动，”张锦梅介绍，“而根系地下的土壤还未化冻，营养水分无法输送，造成‘生理干旱’，存活率低。”
除了自然条件限制，上世纪九十年代，立地条件差、树种单一、造林技术落后，都直接影响苗木成活率。“那时候只能有啥种啥，年年栽树老地方，年年栽树不见树。”张锦梅回忆。
什么树能在干燥、风大、高寒条件下长期存活？张锦梅和同事们从选育树种开始探索。“选树就像选人，要选优培养。”她说，通过自然选育和人工干预，利用变异杂交出抗逆性更强的品种，还要经得住多年野外环境的检验，才算成功。
图为西宁北山上的丁香树。马铭言 摄“适地适树”培育的同时，他们也在不断改进旱作造林综合技术，根据不同梯度、立地条件，开挖水平沟、鱼鳞坑，整地节流、蓄水保墒；并采取株间、行间、带状混交模式，造“乔灌草”复层生态林，既可避免大面积病虫害，又能较好地发挥生态功能。
近三十年间，西宁市区南北两山森林覆盖率从7.2%上升到79%，在张锦梅看来，数字背后是坚持换来的“逆袭”：集生态景观、防风固沙、涵养水源等功能于一体的山林环抱城市，湟水两岸绿树成荫，气候变得湿润，“晴天一头土，雨天一腿泥”的记忆已经远去。
如今，张锦梅带着她的团队，致力将绿意播向更广阔的天地。为了在严重干旱的柴达木盆地建起防风固沙的“绿色长城”，他们选择杨树“家族”中耐旱性强的小叶杨作为骨架树种，选育采穗圃，已收集近300个杨树品种，为大规模推广种植打下基础。
图为张锦梅查看丁香生长情况。马铭言 摄林木生长周期长，从播种到开花需要多年守候，选育过程更是跋山涉水，艰苦异常。很多人耐不住、等不及，但张锦梅却坚持走了三十多年，而且越走越不想放慢脚步。
“只有真正投入大自然中，才感到‘大美青海’所言非虚。”张锦梅感慨，青藏高原是独特的地理单元和天然种质基因库，丰富的植物资源尚未被充分发掘、利用，“比起成就感，更意识到自身认知的浅薄，常常觉得时间不够。”
在她引导下，青年后辈们继续着对国土绿化和乡土树种的研究、保护和利用。
“功成有我，不必在我，”张锦梅说，这篇写在青藏高原山川大地上的“论文”，正在几代林业人的接续奋斗中未完待续。(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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