长城“最隐秘的暗门”现身******

　　本报记者 韩梅

　　近日，天津大学建筑学院教授张玉坤团队宣布，河北省秦皇岛市明长城段发现一处突门实物遗存。作为长城暗门家族中最隐秘的一员，突门生动地传承着中国古代长城建筑、军事以及文化智慧。

　　首次构建暗门“家族图谱”

　　“近几年，我们在明长城全线调研中首次构建了暗门的‘家族图谱’，并发现了其中最隐秘的类型——突门。”团队成员、天津大学建筑学院特聘研究员、博士生导师李哲介绍，发现突门的长城段位于秦皇岛附近，是2000多年前史书有关突门记载的首次实物发现。

　　突门作为一种古代防御设施，早在2000多年前的春秋战国时期就有类似设施的记载，《墨子·备突》篇中对突门做了专门的著述，暗门(突门)“藏于九地之下为暗，动于九天之上为突”。此后，唐、宋、明，甚至清代学者都有记述，但现代相关研究论文却寥寥无几，一直没有发现对应的实物。突门是所有暗门中最为秘密的出口，外面用一层砖砌上，从外面看和城墙一样，让敌人无法分辨。突门没有被击破的时候，完全是隐蔽状态，打仗时一旦需要出兵制敌，里面的士兵可以迅速击碎表层墙，就跟鸡蛋破壳一样，士兵破墙而出，侧面夹击敌人，甚至可以把火炮从突门推出来击退敌人。

　　已确认明长城有220处暗门遗存

　　长城的门洞就其规模而言，可以分为三类，其中较大型的是“关”，属于古代连通塞外与内地的重要地理门户，一般设有重兵屯集防守，如居庸关、黄崖关等；中等是“口”(边口)，如慕田峪口、张家口等；最小的即为“暗门”。所谓“暗门”，顾名思义，就是伪装隐藏起来、不公开的门。其所以设置乃是攻防需要。“由于历史的原因，长城上的暗门遗存较少，且散落暗处，不为人知，甚至被忽视和误解。”李哲说。

　　团队2003年启动对长城的研究，2004年起开始将无人机低空信息采集技术应用其中。2018年年底启动长城全线实景三维图像采集工程。4年多来，跨越10省区对明长城全线进行无盲区数字化测绘，用无人机拍摄的200余万张照片，制作完成平均厘米级精准的三维数据库，终于将明长城内外构造清晰明了地呈现在世人眼前。

　　暗门洞口一般宽0.6至1.6米，高1.5至2.5米，其中最窄的仅容单人、最宽的可通马匹对行；从结构上，暗门可分为石或木质过梁式和砖或石质拱券式。

　　时至今日，暗门实物遗存已甄别130余处，其中绝大多数为砖石遗址，集中分布于京津冀晋的蓟镇、真保镇、宣府镇、大同镇等区段。陕甘宁青明长城因夯土结构不易保存，目前仅发现2处暗门；此外依靠古代舆图整理出西部段41处暗门。许多暗门没有专属名称及门匾装饰，在已确认的220处暗门遗存中约一半属于此类。

　　封锁下的隐秘通道

　　“长城暗门(突门)的发现和挖掘，说明长城除了作为防御入侵的‘边墙’，还有另外一个身份——封锁下的隐秘通道，体现了中国古代朴素辩证的思维方式和深厚博大的规划思想，突门的发现和挖掘使得墨子时代的军事智慧有了实物传承。”张玉坤接受记者采访时说。

　　“暗门为人们开启了积极防御的新认知，打破了以往视长城为保守、封闭性象征的认识局限。”张玉坤说，沿着长城广泛分布、功能丰富、式样完备的暗门家族及其背后的巧思设计表明，即使是在宏大繁巨的军事工程体系建设中，古代中国人仍然执着于对政治局势、战争规律、防卫环境的细致把握，并将其贯彻于精密的工程设计之中，展现出惊人的统筹能力和严谨的实干精神。

　　长城国家文化公园建设对长城文化景观资源的挖掘与阐释、利用的深度与广度提出了更高的要求。团队对暗门功能、类型、分布的深入分析有助于原真性解读长城各类设施及整个防御体系的建设意图和运作机制，从整体视角撬动一系列新的遗址价值认知，引领长城文化景观资源的深度挖掘。

　　暗门看似细枝末节，但却能够牵引出多层次的长城历史认知。这说明无论是长城文保管理还是文化园建设，应保持对遗址细节的敬畏，立足于对长城遗存进行全面系统观察研究。

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。