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香港国际机场去年客运量按年回升逾3倍******

　　中新社香港1月16日电 (记者 韩星童)香港机场管理局(机管局)16日公布，香港国际机场去年客运量共570万人次，按年回升逾3倍。

　　去年，香港国际机场客运量按年上升318.4%。货运量及飞机起降量合共为420万公吨及138700架次，分别下跌16.4%及4.2%。

　　机管局行政总裁林天福表示，由于疫情影响持续，香港国际机场去年经历充满挑战的一年。然而，香港特区政府于去年下半年放宽旅游限制及入境旅客检疫要求，机场终于迎来曙光。去年最后一季，机场客运量开始回升。踏入2023年，随着与内地首阶段“通关”，机管局深信机场旅客量将会继续恢复。

　　林天福表示，在疫情下，机管局仍致力提升机场设施，为航空交通复苏作好准备。过去一年，第三跑道正式投入运作，标志着三跑道系统项目的重要里程。天际走廊于去年11月启用，这条全长200米的行人天桥连接一号客运大楼与T1卫星客运廊，带来全新便捷体验。

　　他也提到，机管局还在整个离境过程应用人面识别技术。尊贵购物区及登机闸口范围已完成翻新，为旅客提供更多设施，感觉耳目一新。

　　另外，去年12月，机场客运量达160万人次，较去年同期跃升938.7%。飞机起降量同比增加8.7%至15770架次，货运量则较去年同月下跌26.4%至351000公吨。

　　机管局表示，受香港居民及访港旅客人数上升带动，客运量于去年12月增长，往来东南亚及日本的旅客量升幅最为显著。

　　机管局也表示，全球经济前景不明朗、地缘政治局势紧张，加上全球供应链受阻，货运量继续受到影响。进口及出口货运量分别较去年同月减少33%及26%。月内，往来东南亚、北美及欧洲的货运量录得相近明显降幅。(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）