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扫除跨境电商退运阻碍******

　　扫除跨境电商退运阻碍

　　李鸣涛

　　跨境电商出口退运的税收优惠来了。近日，财政部、海关总署、税务总局联合发布《关于跨境电子商务出口退运商品税收政策的公告》，降低跨境电商企业出口商品退运成本，积极支持外贸新业态发展。

　　近年来，解决跨境电商出口商品退货的便利化问题，进一步降低跨境电商出口企业运营成本，备受关注。海关数据显示，2022年我国跨境电商进出口(含B2B)2.11万亿元，其中，出口1.55万亿元，进口0.56万亿元。如按电商企业平均10%的退换货率计算，去年一年我国跨境电商出口商品的退换货金额影响不可小视。当前，大量跨境电商零售出口退货商品，因退运国内物流成本高、进境要求严格且手续复杂等原因，滞留在海外仓库中，需要支付高额的仓储费用，最终大多数商品只能在海外低价促销或销毁，造成大量损失。尤其对很多小微跨境电商出口企业而言，退换货的处理成本蚕食了相当大比例的企业利润。

　　2022年9月，商务部发布的《支持外贸稳定发展若干政策措施》提出，加快出台便利跨境电商出口退换货的税收政策。而此次出台的政策，将为跨境电商出口企业挽回不少退运成本，减少企业后顾之忧，稳定外贸企业预期。为进一步优化跨境电商出口商品退货流程与规定，为企业提供更多便利，降低操作门槛与企业退货入境成本，下一步可建立起从采购、出境、仓储、销售到退换货处理的全过程完整闭环。

　　降低退换货条件。按照国家进出口关税条例，因品质或者规格原因，出口货物自出口之日起1年内原状复运进境的，不征收进口关税。这一规定主要是针对一般贸易货物出口，跨境电商零售出口商品发生退货的原因普遍多样，加之境外电商平台倾向于保护消费者利益，很多商品都是经过短暂使用后不满意而发生退货，产品的品质和规格可能并无问题。此次新政策在跨境电商出口商品退运原因上不再强调因品质或规格原因，“滞销、退货”的表述更符合跨境电商商品特点。

　　优化退货税收政策。对于出口货物和已汇总形成报关单的9610出口商品来说，如何证明商品未退税或退税已补税，是复运进境不征税的重要条件。按照目前规定，退货企业需要向税务部门申请开具相关证明，申请时需要向税务部门提供申报表、报关单、出口发票、税收通用缴款书原件及复印件等证明材料。对此，可考虑利用国际贸易单一窗口平台等，一站式提交相关申请，提升管理部门审核效率；同时针对退货商品的特点和属性，在补缴税款方面制定特别政策。

　　探索邮包自发货出口退货处理方式。当前我国跨境电商出口中，还有大量的小微卖家采用自发货模式通过邮政小包、商业快件等向境外消费者递送商品，出口报关是通过邮件通关，尚未纳入跨境电商通关报关体系内。这种方式下的退货商品，如退回国内也只能通过个人邮包，成本非常高昂。可考虑实施邮包跨境电商出口商品退货集货模式，在海外设立退货商品集货仓统一批量退运回国内，以降低退运成本，并在通关、税收方面探索相应管理措施。

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。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）