报告:73%的全球受访者对中国企业整体印象良好 青年受访者评价更高******
中新网1月10日电 (中新财经 邵婉云)10日,《中国企业形象全球调查报告2022》在北京正式发布。报告显示,73%的全球受访者对中国企业的整体印象良好,海外青年受访者对中国企业的评价更高。
中国企业形象全球调查覆盖全球各地共12个国家,包括中国、印度尼西亚、泰国、印度、沙特阿拉伯、哈萨克斯坦、俄罗斯、意大利、肯尼亚、南非、巴西、美国。
报告显示,73%的全球受访者对中国企业的整体印象良好,与2021年相比增加了2个百分点。整体而言,金砖国家和“一带一路”共建国家受访者对中国企业的认可度更高。分国家看,印度尼西亚受访者对中国企业好感度最高并达到91%。印度尼西亚、印度、哈萨克斯坦、南非的受访者对中国企业的整体印象较2021年均有所提升。
值得一提的是,分年龄来看,各年龄段受访者相较2021年均对中国企业印象有所提升,海外18-35岁的青年受访者对中国企业的评价更高。
调查发现,全球受访者认可中国企业给当地经济带来的积极影响,金砖国家和“一带一路”共建国家受访者更认可中国企业为当地作出的贡献,期待在科技、能源资源、基础设施领域与中国企业展开投资合作。海外受访者最关心中国企业的“科学技术创新”。调查还发现,目前,互联网和电视仍是海外受访者了解中国及中国企业的主要信息渠道。
报告提到,全球受访者对中国企业的成功维度表现评价最高。海外受访者建议中国企业积极提供社区服务、增进人文交流,以更好地提升在当地的知名度和好感度,同时,建议中国企业“提供实习、就业、助学奖励”和“建设企业社交媒体账号”,以加强与海外民众的文化交流。
《中国企业形象全球调查报告2022》由中国外文局国际传播发展中心联合当代中国与世界研究院、凯度集团(Kantar)共同完成。(完)
让“无声世界”感受赛场魅力!带你看看冬奥手语数字人有哪些奥秘******
2022年2月4日,第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行,让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念,凝聚中国科技力量,面向世界、面向未来,向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。
本届冬奥会运用最新科技手段,为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道,北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间,为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会,北京电视台上线了智能手语播报数字人,在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报,为听障人士带来精彩赛事报道。
最新数据显示,我国听障人群超过2700万,这部分人群与健听人一样,他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来,传统人工手语翻译工作量大,且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂,语序与正常语序差异大,正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间,还要结合语境进行猜测。
受北京市科委科技冬奥专班委托,北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司,在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下,用3个多月时间,让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习,且翻译准确率高达90%。
在如此短的时间内实现这项高难度动作,智能手语数字人是如何做到,在这背后又有哪些技术创新难点?
在多位业内人士看来,近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层,数据层建设远远不足,并且针对数字人相关产业,底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少,且多以图像、视频等二维平面为主,无法满足AI(人工智能)训练的需求。
同时,因手语语序与中文语序差异大,方言分化更加复杂,且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集,三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外,手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。
凌云光手语数字人产品相关负责人介绍,在建设高质量手语语料库的同时,他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语,并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构,进行数据标注,建设手语语义映射关系,不仅完善了国内手语数据库的建设,也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。
该负责人举例说,基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑,手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑,将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列,包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息,将中文文本语义提炼和精简,形成精准匹配适合手语表达的文本;AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本,根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列,供数字人做表达输入。
该负责人还提到,数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式,通过高精度写实数字人全流程制作方案,可实现一键数字建模,高度还原真人发肤,重新毛孔等细节,更加真实亲切。同时,通过跨模态拟人生成算法,还可以将手语词汇序列,生成相应的动作信息,驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。(姚坤森)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)