破解就医停车难需要多方协作******

　　就医停车难、医院周边交通拥堵，为群众所诟病，亟待解决。这不仅需要医院、交通管理等部门进行治理，政府相关部门也应共同协作、多方发力，利用信息化优势，多措并举，从而改善患者的就医体验。

　　1月12日晚，参加北京市政协十四届一次会议的委员们陆续报到，北京市政协委员、北京市丰盛中医骨伤专科医院院长齐越峰带来《关于解决就诊停车难，缓解医院周边拥堵的提案》。

　　诸多问题导致患者就医停车难

　　作为医药卫生界的市政协委员，齐越峰在参政议政过程中，聚焦患者的停车问题。齐越峰谈道，随着北京市机动车保有量不断增加，驾车就医成为普遍现象，而在各大医院门口，经常出现就诊患者的车辆排成长龙、等待进入医院的景象，有时患者已经看完病，家属的车辆还未开进医院。齐越峰调研发现，诸多问题导致患者就医停车难。

　　首先，患者到医疗机构就诊存在潮汐现象。齐越峰在提案中指出，周一、周二上午就诊人数最为集中，医院周边路段此时也最容易堵车，社会车辆对就诊高峰不了解，更加剧了交通拥堵。其次，中心城区的医院由于历史原因，院内停车位有限，且难以扩容，开车就诊的人数与医院内部停车位明显不成比例。

　　此外，对于医院外的道路，医院在管理上无能为力，交管部门警力有限，依靠电子摄像头监控、违法停车贴条等办法，也极易引起患者不满，更有甚者将怨气指向医疗机构。

　　齐越峰介绍说，北京市曾在2014年到2016年出台一系列政策，鼓励社会资本进入医院停车场。但从实际情况来看，在北京市内的医院建设地下立体停车库，每个车位成本高达30万元左右，投资方积极性不高。

　　患者就诊时间过长，也导致医院内的车位使用率不高。齐越峰观察，患者到了医院后，经历取号、报到、就诊、拍片、取药、治疗等环节一般需要2-3小时。大医院有时患者较多，看病至少耗费一上午，有限的车位和单次就诊时间过长的矛盾更加剧了停车难。

　　交管和医院协作疏导成为破题关键

　　如何破解就医停车难？齐越峰在提案中建议，首先应由交通管理部门牵头，加大医院周边交通拥堵情况的指挥调度。

　　齐越峰梳理媒体报道发现，2022年北京市针对重大活动、重点时期开展了30余次交通综合协调调度，及时发布预警信息为市民出行提供参考，并取得较好的效果。“随着交通数据共享、指挥调度能力进一步提升，将医院预约就诊、动态就诊人数纳入交通运行监测平台，建立交通综合协调调度机制，可以让医院周边交通更加有序和通畅。”齐越峰说。

　　交通部门要加大信息化建设。齐越峰指出，利用百度或高德等APP及时发布医院就诊人数信息、院内停车位数据，以及医院周边道路的拥堵指数，在预约和就诊人数集中时段采取交通预警和分流绕行提示，让社会车辆尽早避开医院，医院周边的交通状况或将得到改善。

　　除了疏导车辆，齐越峰建议，医疗机构要继续深入开展分级诊疗、预约诊疗、检验和化验报告的数据化，优化患者就诊的各项服务流程，缩短患者在医院的驻留时间，减少患者不必要的就医出行，也可有效缓解停车难题。

　　齐越峰还谈道，政府牵头在城区医院附近合适区域，在不影响街区景观的前提下，可鼓励社会资本出资建设立体停车场，让患者在医院附近就近下车就医。

　　文/本报记者 崔毅飞

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）