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“气候传播与公众意识”边会在联合国卡托维茨气候大会上举行******
中国气候变化事务特别代表解振华出席中新社等主办的“气候传播与公众意识”主题边会并致辞。俞岚 摄
中新网波兰卡托维兹12月8日电 当地时间7日，来自不同国家的政界、业界和学界人士在联合国卡托维兹气候大会中国角“气候传播与公众意识”边会上围绕气候变化与气候传播、传播干预低碳消费、电影艺术与气候传播等议题各抒己见，并展开了热烈讨论。
此次边会由中国新闻社与中国国家气候战略中心、中国人民大学联合主办，是今年卡托维兹气候大会“中国角”系列主题边会之一。中国新闻社已连续第六年在联合国气候大会期间举办该主题边会。本次边会由国家气候战略中心综合部副主任张志强和中新社德国分社首席记者彭大伟主持。
中国政府气候谈判代表团团长、中国气候变化事务特别代表解振华出席边会并致辞。解振华表示，中国政府高度重视气候变化的传播工作。近年来，中国在提升公众意识等方面开展了很多工作，越来越多地方各级政府、企业、社区和媒体通过多种形式扩大了气候变化的影响力，提升了公众的低碳发展意识。
解振华指出，中国的低碳发展之路任重而道远，气候传播和公众参与还需要从四方面进一步加强，即抓住气候变化的大方向、拓展公众参与的机制设计、将意识转换为实际行动、加强国际合作。
嘉宾出席中新社等主办的“气候传播与公众意识”主题边会讨论环节。陈溯 摄中新社编委、经济部主任俞岚在致辞时表示，当前，全球政治经济格局和全球气候治理都面临很多不确定性。作为媒体人，我们比以往更加迫切地需要向公众讲好气候故事，鼓励更多人自觉加入到应对气候变化的行动中。她认为，在新的数字化时代，媒体在应对气候变化中的角色和定位也要与时俱进，首要担当是倡导气候变化共识，首要任务是提升公共意义和愿景，首要主张是强化技术驱动，最终目标是让全球气候治理更有效率，促进绿色低碳转型。
在主旨发言环节，中国人民大学新闻学院教授、广西大学新闻传播学院院长郑保卫表示，面对新领域、新课题、新挑战，各方应共同努力，将气候传播与健康传播整合起来，融为一体，向着建设美丽中国和健康中国的宏伟目标阔步前进。
张志强介绍了气候传播干预低碳消费的领域和路径。他表示，交通、建筑、日常行为、衣着和饮食是碳排放的主要领域，在宏观层面可通过政策、法规、标准等进行间接干预，微观领域则可通过广告、影视等实施直接干预。同时，青少年则是低碳消费的潜在群体。
IPCC核心专家、印度地球政策中心(TERRE Policy Centre)主席拉杰德拉·山地(Rajendra Shende)介绍了印度和中国在智能生态校园领域的合作实践。
绿色和平波兰分部媒体办公室负责人Katarzyna Guzek援引民调结果指出，与五年前华沙气候大会时“大家都不理解可再生能源理念”相比，如今波兰民众对可再生能源的支持度有了大幅提升，69%的人支持在2030年前彻底退出煤炭能源。她表示，在气候传播的过程中，讲述那些受到影响的普通人和社区的故事是最为有效的，“气候变化不是数字，而是人类正在经历的悲剧”。
绿色金融近年来在中国和世界各国蔚然成风。国际金融论坛副秘书长兼绿色发展中心主任孙轶颋介绍了如何通过金融手段提高公众气候意识，践行可持续消费。爱丁堡大学商学院商业与气候变化中心联合主任梁希探讨了气候金融与投资者交流的前沿问题。
电影艺术与气候传播同样是当天边会探讨的主题。来自世界银行气候变化项目的Kaia Rose以该项目开展的Climate Countdown影视项目为例介绍如何在年轻人当中推广传播气候意识。英国TVE电视公司项目与合作负责人Nick Rance介绍了该公司与UNFCCC合作开展的2018年全球青年气候变化视频竞赛等案例。深圳航都文化产业投资有限公司董事长陈素平则介绍了通过中国(深圳)国际气候影视大会讲述中国故事的历程。
中新社编委、经济部主任俞岚在中新社等联合主办的“气候传播与公众意识”主题边会上致辞。陈溯 摄北京第二外国语学院附属中学校长付晓洁介绍了针对中学生气候与低碳传播意识的调查研究情况。
在边会讨论环节，美国能源基金会传播项目总监荆卉、清华大学气候变化与可持续发展研究院项目主管王彬彬、绿色和平中国分部传播主任关司琪、广西大学新闻学院气候与健康传播中心副主任覃哲等共同讨论了如何将气候意识落实为气候行动、中国媒体报道气候议题的热点话题等议题。(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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