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By 超神经

场景描述：科技公司 Aira 通过可穿戴设备，AI 和 AR 技术，为视觉障碍人群提供协助服务，帮他们更好的体验和探索生活。

关键词：辅助服务，AR，技术关怀

对于有一部分人，他们对于世界的认识，并没有普通人那么多彩。

根据世界卫生组织（ WHO ）2018 年的统计，在全球范围内，有 3600 万盲人，还有 2.17 亿人有中度至重度视力损伤。

对于这些有视觉障碍的人群，怎么让他们更好的体验和探索生活呢？很多人会想到「借给」他们一双眼睛。事实上，真的有人在这么做。

坐落在美国圣地亚哥的一家科技公司 Aira ，就是通过可穿戴设备，以及 AI 和 AR 技术，给视觉障碍人群提供辅助服务，在他们的员工口中，用户被称为「Explorer （探险者）」。

用户在使用 Aira 的引导服务

Aira ，用技术「借给」别人眼睛

2015 年，Suman Kanuganti （后来的 Aira 创始人）与一位盲人沟通专业人士 Matt Brock 建立了深厚友谊，经过一系列商讨，他们决定用 Google Glass 等智能设备，结合一些技术，去帮助视觉上有困难的人，给他们提供生活上的便利。

Aira 的眼镜和手机 APP 界面展示

这个设想最终发展成了 Aira 公司。这家公司利用智能眼镜，通过图形识别和语音交互，以信息服务的方式，为视力障碍群体提供帮助。

在他们的网站中，可以看到 Aira 已经被用于很多场景。

家
识别药物、衣服颜色搭配、读食谱、解释验证码、给孩子读故事
学校
游览校园、找座位、选择餐厅、找图书馆位置、阅读展板
工作
寻找电梯、浏览网站、解释 PPT、整理邮件或文件
旅行
探索城市、游览公园或动物园、找打健身器材、游览名胜古迹、协助徒步

在最早的时候，他们的服务需要经过培训的专业人员来提供。但在短短四年内，他们从提供纯人力的远程服务，逐步发展到用科技来提升服务质量，包括开发硬件设备，推出了 AI 服务平台，他们产品的服务体验也更趋完善。

在 TIME 杂志评选的 2018 最有价值的 50 个发明中， Aira 榜上有名。此外，它们还收获其他一些奖项，比如得到了 2018 年的爱迪生奖（视力增强类别）。

如何帮助人们重获光明

Aira 的名字来自于 AI 和 RA （ Remote Assistance ，远程协助）的结合。简单的说，他们的理念就是配合智能眼镜上的图像和音频设备，再结合 GPS 和 Aira 的手机应用，让远程的协助人员通过视觉口译服务，化身为特殊的眼睛。

Aira 已经通过他们的有偿服务帮助了很多人。包括导航，购物，登机等等，甚至有位「探险者」通过 Aira 的眼镜完成了马拉松比赛。

随着时代的发展，他们也在用 AI 的技术来逐步取代人工的依赖性。在去年，他们推出了 Horizon 智能眼镜，同时将 AI 平台上线。

Aira 的 AI 平台展示

这个 AI 平台使用了自然语言处理和图像识别等技术。在工作时， AI 助手 Chloe 能够通过眼镜上的摄像头，自动的识别物体，完成对用户的帮助。

Chloe 还在不断的训练和改进中，现在能处理一些常规的任务，比如识别图书文字，捕获支票的图像，完成普通的交流对话，给出一些建议等。

但目前来说， AI 暂时还不能处理过于复杂的任务，有些场景还要靠人工来完成。

人工协助人员所看到的用户视角

Aira 说，天空才是极限

在前几天，NVIDIA 发表了一篇博文，称他们在用高性能的 GPU 为 Aira 的研发提供帮助。在文章中提到了 Aira 用 GeForce RTX 2080 Ti 的 GPU 阵列，去训练卷积神经网络和循环神经网络。在这样的硬核支持下， Aira 的 AI 功能势必会更加强大。

GeForce RTX 2080 Ti 展示图

而之前积累的服务数据，也对 Aira 的 AI 模型训练大有裨益。据统计，他们已经累计了 300 万分钟左右的标记数据。此外他们还从 ImageNet，Instagram，还有其他公共资源中，寻找数据来训练自己的模型。

对于产品的适用性，Aira 这几年一直在做着积极的努力。他们的免费服务 Aira Access 已经能在很多餐厅，商场，大学校园和机场使用，并正在向更多的地方去拓展。

AT＆T（美国最大的网络服务供应商） ， Wegmans （美国一家大的连锁超市）和 Lyft （ Uber 的竞争对手）目前都和 Aira 建立了合作关系，在很多地方，视觉障碍的群体都能感受到满满的关怀。

「探险者」使用 Aira 到达机场并完成正常流程

在一次采访中，当被问及未来的规划，公司的一位负责人这么回答，

「在未来的道路上，我们打算通过 AI 进一步增强产品的体验。要说到 AI 对于视力障碍群体的帮助，也许，天空才是极限。」

超神经小百科

单变量决策树 Univariate decision tree

单变量决策树是指只有一个变量的决策树。即每次节点分裂时，只会选择特征集中的某一个特征，这也意味着决策树的分类边界是由若干个与坐标轴平行的分段组成。

单变量的决策树算法造成树的规模庞大，规则复杂，不易理解。一般会采取多变量决策树来解决这个问题。

与单变量决策树不同，在多变量决策树的学习过程中，不是为每个非叶结点寻找一个最优划分属性，而是试图建立一个合适的线性分类器。

「你是我的眼」，科技公司用技术带来光明

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