“粉丝接机”乱象是狂热饭圈文化的一部分******

　　■ 视点

　　近日，艺人余景天在上海虹桥机场出现，大量粉丝聚集接机造成拥堵，严重影响其他正常出行旅客。为了避免拥堵，维持秩序的警察催促余景天尽快离开现场，却引起粉丝不满，对警察大喊“别推他”。

　　1月11日，余景天发微博向警察、机场工作人员和旅客致歉，表示认识到了问题严重性。他还声称，团队已与辖区执法人员进行了沟通，调整了更加稳妥安全的出行方式。

　　“粉丝接机”乱象由来已久，其导致的航班延误、粉丝机闹的事件也时有发生。如果艺人只在事情发生之后道歉、反思，既不能挽回乱象造成的危害，也难以阻止下一次接机乱象的发生。一些粉丝从此类接机中找到刺激，甚至还会效仿。

　　此前，民航局曾多次强调，强化对粉丝接送机、跟机情况的引导管理。将对粉丝追星过程中出现的违法违规行为保持严打态势，被公安机关处罚的违法人员将视情被列入严重失信人名单，限制其乘坐民用航空器。

　　无论从哪个维度而言，“粉丝接机”都不值得提倡，其不仅超出了合理接机的范围，还可能扰乱公共秩序。

　　“粉丝接机”看似是粉丝团体的自发行为，其背后却很可能存在艺人团队的诱导。比如，不少艺人工作室会在社交平台分享艺人行程，或者在一定范围内“内部”分享艺人行程，粉丝便能依据行程在机场守候。只要行程“分享”出去了，哪怕一开始只是少数人知道，就可能一传十十传百，造成粉丝聚集的场面。

　　说到底，“粉丝接机”乱象仍然是狂热饭圈文化的一部分。从根本上看，遏制“粉丝接机”乱象，有赖于娱乐圈生态的进一步优化治理。艺人及其团队有必要让粉丝树立一个观念：聚众接机不但不是对艺人好，反而会害了艺人，损害艺人公共形象。

　　因而，粉丝追星必须注意尺度，恪守法律和公序良俗边界，不对他人权益造成侵犯。

　　□南木（媒体人）

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）