葛越：机器学习在无障碍功能和健康功能领域极具潜力

　　9月1日至3日，2022世界人工智能大会（以下简称WAIC2022）在上海世博中心举办。这是上海连续第五年举办世界人工智能大会，前四届大会共吸引600余家重点企业参与合作，155个重大项目集中签约，投资额累计达1107亿元。

　　苹果公司副总裁及大中华区董事总经理葛越在世界人工智能大会全体会议-产业发展上发表了主题为机器学习创造更健康和无障碍的未来的演讲。

　　葛越认为，机器学习在无障碍功能和健康功能这两个领域具备特别明显的改善人们生活的潜力。在借助苹果公司的设备已经实现的一些功能中，一些专门为残疾人和有特殊需要的人们设计，另外一些功能则能帮助健全人群过上更健康的生活。

　　葛越表示，无障碍是苹果公司的核心价值观之一，也是贯穿所有产品的重要组成部分。

　　她以Apple Watch举例称，Apple Watch 上的辅助触控功能允许上肢行动不便的用户通过手势来控制 Apple Watch。这个功能将设备上的机器学习与来自 Apple Watch 内置传感器的数据相结合，帮助检测肌肉运动和肌腱活动的细微差异，从而替代了轻点显示屏的做法。通过包括陀螺仪、加速度计和光学心率传感器，用户可以用捏合或握拳这类的手部动作来操控 Apple Watch。

　　除了硬件层面，在软件层面苹果公司也进行了无障碍功能的研发，例如在iOS16和iPadOS 16中发布的门检测功能，该功能结合了 LiDAR 扫描仪、摄像头和终端设备上运行的机器学习来帮助视障用户确定门的位置，探测人与门的距离，并判断门究竟是开启还是关闭。它甚至可以读取门周围的标志和符号，例如办公室的房间号，或者无障碍入口的标志。

　　用户还可以将门检测与人员检测功能结合起来使用，帮助视障人士在公共场所更加自如地行动，识别附近是否有人，从而保持社交距离。这些只是机器学习对残疾人生活带来实质性影响的几个例子。结合了芯片、传感器技术和基于终端设备的机器学习这三者的进步，让我们的产品更容易使用，也帮助用户更好地和外部世界互动。葛越说。

　　在健康功能上，机器学习和传感器技术可以提供有用的健康信息，让用户能够通过日常行为的小改变，逐步实现整体大健康。

　　葛越举例称，摔倒检测调用了Apple Watch 中的加速度计和陀螺仪，通过机器学习算法，可以识别严重摔倒。通过分析手腕轨迹和冲击加速度，Apple Watch 能在用户摔倒后发送警报。当然，我们还想要更进一步，想办法在用户摔倒之前，就能提供支持和帮助。

　　葛越还强调，虽然我们在健康领域的探索才刚刚开始，但是我们已经看到，机器学习和传感器技术在提供健康洞察、鼓励健康生活方式等方面潜力无限。所有这些功能都为了实现我们创造更美好生活的使命。我们对机器学习的未来充满希望：我们坚信它可以激发更多的创新，从而改善人们的生活。

　　9月1日至3日，2022世界人工智能大会（以下简称WAIC2022）在上海世博中心举办。这是上海连续第五年举办世界人工智能大会，前四届大会共吸引600余家重点企业参与合作，155个重大项目集中签约，投资额累计达1107亿元。

　　苹果公司副总裁及大中华区董事总经理葛越在世界人工智能大会全体会议-产业发展上发表了主题为机器学习创造更健康和无障碍的未来的演讲。

　　葛越认为，机器学习在无障碍功能和健康功能这两个领域具备特别明显的改善人们生活的潜力。在借助苹果公司的设备已经实现的一些功能中，一些专门为残疾人和有特殊需要的人们设计，另外一些功能则能帮助健全人群过上更健康的生活。

　　葛越表示，无障碍是苹果公司的核心价值观之一，也是贯穿所有产品的重要组成部分。

　　她以Apple Watch举例称，Apple Watch 上的辅助触控功能允许上肢行动不便的用户通过手势来控制 Apple Watch。这个功能将设备上的机器学习与来自 Apple Watch 内置传感器的数据相结合，帮助检测肌肉运动和肌腱活动的细微差异，从而替代了轻点显示屏的做法。通过包括陀螺仪、加速度计和光学心率传感器，用户可以用捏合或握拳这类的手部动作来操控 Apple Watch。

　　除了硬件层面，在软件层面苹果公司也进行了无障碍功能的研发，例如在iOS16和iPadOS 16中发布的门检测功能，该功能结合了 LiDAR 扫描仪、摄像头和终端设备上运行的机器学习来帮助视障用户确定门的位置，探测人与门的距离，并判断门究竟是开启还是关闭。它甚至可以读取门周围的标志和符号，例如办公室的房间号，或者无障碍入口的标志。

　　用户还可以将门检测与人员检测功能结合起来使用，帮助视障人士在公共场所更加自如地行动，识别附近是否有人，从而保持社交距离。这些只是机器学习对残疾人生活带来实质性影响的几个例子。结合了芯片、传感器技术和基于终端设备的机器学习这三者的进步，让我们的产品更容易使用，也帮助用户更好地和外部世界互动。葛越说。

　　在健康功能上，机器学习和传感器技术可以提供有用的健康信息，让用户能够通过日常行为的小改变，逐步实现整体大健康。

　　葛越举例称，摔倒检测调用了Apple Watch 中的加速度计和陀螺仪，通过机器学习算法，可以识别严重摔倒。通过分析手腕轨迹和冲击加速度，Apple Watch 能在用户摔倒后发送警报。当然，我们还想要更进一步，想办法在用户摔倒之前，就能提供支持和帮助。

　　葛越还强调，虽然我们在健康领域的探索才刚刚开始，但是我们已经看到，机器学习和传感器技术在提供健康洞察、鼓励健康生活方式等方面潜力无限。所有这些功能都为了实现我们创造更美好生活的使命。我们对机器学习的未来充满希望：我们坚信它可以激发更多的创新，从而改善人们的生活。