只靠坚果的沃隆上市路难******

　　“每日坚果”品类开创者沃隆要上市了？1月8日，北京商报记者获悉，青岛沃隆食品股份有限公司(以下简称“沃隆”)近日已递交首次公开发行股票招股说明书(上会稿)，拟冲刺上交所IPO上市，预计募资7亿元，3.1亿元用于生产智能化改造及智能仓储物流中心建设项目，2.1亿元用于品牌形象及全渠道销售网络建设项目，1.8亿元用于补充流动资金。

　　官网信息显示，沃隆成立于2016年，是集生产加工、国际贸易与电子商务为一体的企业，在国内首创每日坚果系列产品，主营产品包括每日坚果系列、坚果果干系列、烘焙系列。2022年6月22日，沃隆食品曾预披露过招股书，保荐机构为中信证券。

　　作为每日坚果品类的开创者，沃隆凭借先发红利，销售额曾一度突破10亿元。但在近年，沃隆却有些“成于坚果，困于坚果”。最新招股书显示，2019-2021年，沃隆主营业务收入占比分别为99.53%、98.78%、98.92%，其中混合坚果类产品的收入占全部营收的比例分别高达92.14%、85.73%、75.74%。整体来看，坚果业务依然是沃隆的主力，整体业务结构较为单一。

　　在招股书中，沃隆表示，报告期内混合坚果类产品收入占比仍然较高，如果未来该类产品市场竞争加剧或消费者偏好发生改变，可能会对公司生产经营和业绩带来不利影响。据前瞻产业研究院数据，中国混合坚果行业市场规模增速自2016年的400%逐渐降至2021年的16%，行业整体规模增速放缓，这对于仅凭坚果扛起营收的沃隆来说风险或将更高。

　　根据招股书，2019年、2020年、2021年和2022年上半年，沃隆分别实现营收11.649亿元、8.894亿元、11.079亿元和4.36亿元，同期净利润分别为1.312亿元、8870.85万元、1.196亿元和2684.53万元。据沃隆预计，2022年度营收将在10亿-12亿元之间，较上年同期减少9.74%至增长8.31%；预计实现归属于母公司股东的净利润为0.9亿-1.1亿元，较上年同期减少24.74%-8.02%。

　　同时，由于坚果产业门槛低、可替代性强，入局者众多，不少休闲食品企业也大举加入坚果市场竞争，三只松鼠、良品铺子、百草味等品牌也纷纷推出每日坚果品类，沃隆的市场份额被蚕食，市占率正逐渐下滑。

　　数据显示，2019年，沃隆在混合坚果行业的市场份额达到13%，位居行业第一；到2021年，沃隆市占率仅为7.2%，已下滑至第三位。艾媒《2021年中国坚果零食品牌排行Top15》榜单中，沃隆排在百草味、三只松鼠、良品铺子、洽洽之后，居于第五位。

　　在业内看来，沃隆的产品体系结构单一，仅依靠每日坚果，存在爆品后续乏力的风险，沃隆需要逐步向多品类探索布局，搭建稳固的产品护城河。目前来看，新品依然围绕坚果及相关品类。

　　广科院旗下广科咨询首席策略师沈萌表示，许多消费者熟悉“每日坚果”却不了解沃隆，说明其品牌力还有待加强，无论是品类还是企业品牌，都需要凸显与其他竞品的差异性。沃隆的业务结构风险来自于，单一业务占比过大的同时差异化竞争优势不明显，这可能导致因为竞争压力出现业绩大幅波动。沃隆急需打造品牌差异化，提高竞争力。

　　就上述问题及后续发展，北京商报记者向沃隆官网邮箱发邮件联系采访，截至发稿未收到回复。

向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点******

　　有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

　　AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。

　　新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者

　　科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。

　　一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

　　多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。

　　大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面

　　AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。

　　多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。

　　但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

　　另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。

　　为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。

　　另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。

　　最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。

　　多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

　　AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

　　在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

　　盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。

　　目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

　　真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

　　在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

　　眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。