科技讓特殊人群開啟新生活

眼內芯片幫助視障者復明、腦電波控制無人機飛行……隨著仿生技術、可穿戴設備等的發展，科技正在逐漸增強甚至替代人類的某些技能。借助科技的力量，越來越多有功能障礙的特殊人群獲得了更多生活便利，開啟了新生活。

5G網絡為“極速盲滑”領航

對29歲的德國冬季殘奧會高山滑雪項目運動員諾埃米·里斯陶而言，2019年3月的一天讓她終生難忘。在失明10余年后，里斯陶首次在沒有領滑員現場指引的情況下，從德國南部巴伐利亞州阿爾卑斯山的一處雪坡頂部一躍而下，在一道道旗門間極速繞行，并順利抵達終點。

“過彎！”“下蹲！”“前進！”……按照領滑員寶拉的遠程指引，里斯陶流暢、順利地完成了已經練習過無數次的動作。與以往不同的是，這次寶拉并沒有滑在里斯陶身前，而是坐在山腳下的控制室中，根據手機傳回的實時畫面做出預判，提前1秒為里斯陶給出行進指令。

電信運營商沃達豐和終端設備提供方華為共同參與了這項名為“極速盲滑”的項目，利用5G技術實現了畫面實時傳送。里斯陶在滑行時佩戴了加裝有華為智能設備的頭盔，會將她身前的雪道狀況通過5G網絡，傳送到控制室中。華為公司意大利籍員工瑪爾塔·維耶塔介紹，這就如同讓一個視力正常的人蒙上眼睛進行障礙滑雪。

據介紹，5G網絡可實現每秒萬兆的下載速度，寶拉的每條指令都在10毫秒以內傳達，速度幾乎與人類神經系統一樣快。沃達豐德國網絡經理賈維爾·布拉沃表示，5G網絡幾乎無延遲的畫面傳輸，幫助里斯陶圓了獨自滑雪的夢，也有潛力持續改變人們的日常生活。

“英雄手臂”給孩子帶來自信

11歲的英國愛丁堡少年卡梅隆·米勒難掩自信的喜悅，“鑲”有電影《星球大戰》中機器人BB-8外殼裝飾的右前臂，讓他仿佛某位超級英雄出場。如果不是特別說明，很難想象他的右前臂是3D打印仿生義肢。

行業媒體指出，由于兒童在不斷發育成長，很多家長迫于經濟壓力，不會及時更換，甚至不安裝義肢。由于使用3D打印材料，“英雄手臂”與功能接近的市場同類產品相比，價格可以低至1/20，讓很多孩子可以盡早安裝義肢，接受復健訓練。

這個由一家英國公司設計制造的“英雄手臂”義肢，是世界上第一款經過醫學認證的3D打印仿生手臂。除了可以節省成本，3D打印手臂在尺寸和風格上完全可以定制。與傳統機電手臂相比，“英雄手臂”擁有超過50個可更換的磁性外殼。

據公司聯合創始人薩曼塔·佩恩介紹，“英雄手臂”易于穿戴，重量還不到1公斤，但可以舉起8公斤的重物。利用手臂內的特殊傳感器，可以檢測肌肉運動，完成諸如拿起雞蛋的細微動作。

“英雄手臂”給了天生沒有右前臂的米勒很大自信。“人們不再說‘哦，你的手臂怎么了’，而會夸贊‘天哪，你的手臂真酷’。”人們態度的轉變，讓米勒更樂于向大家解釋自己的與眾不同，不再為身體上的缺陷而膽怯。經過艱辛的復健訓練，他可以利用義肢完成攀爬、射箭、打架子鼓等復雜動作。

圖/東方IC

一副“墨鏡”為生活增添色彩

色盲或色弱群體始終渴望像正常人一樣看到豐富多彩的世界。美國一家公司發明了一款可以實現該夢想的“墨鏡”。借助“數碼顏色增強”技術，加上特殊涂層的鏡片，可以使大腦接收的紅綠顏色信號放大，變得更明亮、飽滿。

鏡片科學家唐·麥克弗森通過一個偶然的機會，發明了這種眼鏡。麥克弗森接到一個政府資助的研究項目，為激光手術醫生研制護目鏡。他把研制好的眼鏡交給一個朋友試戴。對方碰巧是色盲患者，通過濾光眼鏡，他看到了一個色彩豐富的世界。

居住在美國加利福尼亞州的諾蘭·新田是色盲患者。喜歡畫畫的他因為色彩識別障礙，不得不求助同事分辨顏色，更多時候只能創作黑白插畫。在菜市場，他沒辦法分清蔬菜的新鮮程度。今年1月，家人送給他一副色盲眼鏡。“我被這個世界的美麗所吸引，看到了以前從未見過的顏色。”諾蘭激動地說。

加利福尼亞大學戴維斯分校眼科中心和法國干細胞與腦研究所的一項研究顯示，長期佩戴這種特殊濾光眼鏡后，即使摘下，佩戴者也能識別和體驗更多的顏色。加利福尼亞大學戴維斯分校教授約翰·沃納說，色盲色弱受試者“長時間使用這種眼鏡會增強色彩反應”。色覺障礙有多種類型，雖然這款眼鏡目前只能幫助紅綠色盲，但也為進一步的研究做了鋪墊。

幫助失語癱瘓者重新“開口”

2003年，一名20歲的男子在車禍后發生了嚴重的中風。這使他陷入癱瘓，只剩下眼睛可以活動，還有頭部的極輕微活動。聲道的肌肉癱瘓也使他無法開口講話。18年后科學家宣布，在植入電極組以及人工智能的幫助下，這名男子恢復了部分說話能力。

報道稱，在長達3小時的手術中，科學家打開了這名男子的顱骨，在他的感覺運動皮質（這里是與語言處理相關的神經區域）中植入了共128個電極的電極組。在閉合顱骨之前，科學家將電極連接到從患者頭部伸出的端口上，并通過可拆卸電線將這些電極信號傳送至計算機。

報道援引《紐約時報》報道稱，當這位化名為“潘喬”的男子在思考言語時，大腦的通信中心就會啟動，而電極會探測到這些信號。在長達81周的50次會話中，潘喬在與人工智能接口相連的情況下檢索了常見單詞列表。科學家訓練這種深度學習模型以適應潘喬的神經模式，并將其與他想要說的詞語相匹配。通過這一系統，潘喬的交流不僅限于“是”和“否”。他能說出“他們要出去了”“請把我的眼鏡拿來”之類的話。

但算法還不完美，在碰到類似的發音時會出現問題，像“你好嗎？”這樣的句子會變成“你餓嗎？”因此，研究人員創造了第二種人工智能，為自然語言建模。這種人工智能會將句法等考慮在內，根據語言規則和特定詞語的可能排列來預測和譯解句子。這些模型加在一起就能成功解碼潘喬75%的詞語。

潘喬的語言回路過去和現在都完好無損。目前他只能以每分鐘15至18個單詞的速度說話（遠遠低于每分鐘125至150個單詞的正常對話速度），但研究團隊樂觀地認為，他們能改進系統，提高其速度和準確度，并最終實現無線化。（據《人民日報》《參考消息》）■