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历史中的兔子：早在三国时期就用兔毛制笔******

　　从“玉兔捣药”到“小兔子乖乖，把门儿开开”，兔子已经陪人们走过了漫长的岁月。在中国古代，兔子究竟是什么样的存在？2023年新春之际，华西都市报、封面新闻记者邀请中国社会科学院考古研究所科技考古中心副主任吕鹏，聊聊历史中的兔子究竟是什么样的。

　　兔鼠分道扬镳于6200万年前

　　《诗经》已记载兔肉食用方式

　　虽然在大众看来，兔子毛茸茸的很可爱，但吕鹏告诉记者，其实兔子跟鼠之间，有着密切的关系，“从骨骼形态上看，兔(属于兔形目)和鼠(属于啮齿目)都拥有终身生长的门齿，表明兔和鼠之间有着密切的关系，现代分类学创始人林奈在1735年将兔和鼠一起列入啮齿动物。”

　　而它们分道扬镳，是在6200万年前。20世纪70年代，中国科学院古脊椎动物与古人类研究所李传夔先生研究安徽潜山早古新世(距今约6200万年前)地层出土的动物遗存，发现有“安徽模鼠兔”和“东方晓鼠”。其中安徽模鼠兔为兔形类动物的祖先类型，而东方晓鼠接近于啮齿动物的祖先类型，二者在骨骼形态上具有相互交混的特征，这就表明一方面鼠兔同源，另一方面二者至少在6200万年前已经分道扬镳，兔形类和啮齿类动物走上了各自独立演化的道路。

　　吕鹏告诉记者，家兔传入我国的时间较晚。在我国古代，野兔的利用价值主要是在肉食、狩猎宠物、祭祀、药用、皮毛开发等方面。“兔头在四川人的美食版图上不可或缺，成都人称为兔脑壳，”吕鹏说，“其实在中国古代，野兔的主要用途就是肉食来源。”据《诗经·小雅·瓠叶》中记载：“有兔斯首，炮之燔之……有兔斯首，燔之炙之……有兔斯首，燔之炮之”，描绘了西周时期普通人家将捕获的野兔通过炮、燔、炙等加工方式制作成美食待客的情形。所谓“炮”就是将带毛的动物裹上泥放在火上烧；“燔”指的是用火烤熟食物，而“炙”则是熏烤的意思。据《礼记》记载，正式的宴请当备“六牲”作为荤菜，即豕、牛、羊、鸡、鱼、雁，兔子并未列入其中。虽然只备了兔肉，但主人换了三种不同的烹饪方式，可见其用心。

　　但在中国古代也有另一种说法，那就是孕妇不能食兔肉。东汉《论衡·命义篇》中有过记载：“妊妇食兔，子生缺唇”。“当然这是没有科学根据的迷信说法。”吕鹏解释道。除此之外，兔毛皮保暖性能好、不易缠结，可用以制裘，兔皮可以熬胶，兔毛还可以用来做兔毫毛笔。明代《齐民要术》中转录三国时期韦诞的《笔方》中有写“先次以铁梳兔毫及羊青毛”，可见用兔毛制笔的历史可以早到三国时期。

　　古人曾以活兔陪葬

　　新石器时代就有兔形玉器

　　在文物里，也有不少以兔为题材或者是兔子形象的文物。仅是故宫博物院，就有商代的玉兔、汉代的兔猴铜带钩、唐代的瓷兔、宋代的三彩剔划花兔纹枕、元代的白玉兔形佩、明代的双兔图页等藏品。

　　“按照文物材质来看，在玉石材质文物、陶质文物、青铜器和画像石中常见兔的形象。”吕鹏告诉记者。以距今5300年左右新石器时代的安徽含山凌家滩遗址为例，在此墓地M10中出土有玉兔饰1件，是迄今为止发现年代最早的兔形玉器。

　　山西曲村晋侯墓地8号墓出土的青铜兔尊，则是目前发现最早的、以兔作为尊的青铜器。兔头微伸，呈跃跃欲试状，背上驮一尊口，兔身两侧饰圆形的火纹和雷纹。

　　而在山东嘉祥宋山4号祠堂东壁的东汉画像石中的兔子，则可以代表世俗和神话中两种不同的“兔”形象。吕鹏说：“在画像的上侧，东王公居中，马头、鸡头、狗头带翼神人跪于左右两侧；在画像左侧有面对面站立的两兔，分别用一只前肢扶臼，一只前肢握杵，似在捣药；在画像的下侧，厨房的房梁上悬挂着鱼、鸡、猪头、猪和兔等，这些都是准备烹饪的肉食。”

　　“山东济南洛庄汉墓的陪葬坑，是目前出土动物数量最多、种类最丰富的遗存。”吕鹏说，洛庄汉墓是西汉诸侯王级别的墓，编号为34号的大型动物陪葬坑中出土动物遗存共有110余具，动物种属包括绵羊、猪、狗、兔等4种。其中，兔有45只。

　　吕鹏告诉记者，在这其中比较特别的是，该坑放置了两个兔笼。西侧木笼保存较好，长度1.8米，宽度0.47米，笼中发现多只完整兔骨，“根据笼中兔骨凌乱、笼外可能为外逃之兔的考古现象推测，当时陪葬的是活兔。”(华西都市报-封面新闻记者 刘可欣)

　　(来源：华西都市报 2023年1月29日 A12版)

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）