不乏谣言关于苹果释放配备相机的可穿戴设备的计划。虽然很容易被即将到来的AI驱动的硬件一波疲劳疲劳，但一种强大的用例通常会丢失在Shuffle中：可访问性。

场景库是苹果和哥伦比亚大学的一项新研究原型，这是不可穿戴的。然而。但这暗示了AI最终可以解锁的盲人和低视频用户。正如苹果大学和哥伦比亚大学的研究人员所解释的那样：

由于对物理景观的不确定性，盲目或视力低下（BLV）的人可能会犹豫在陌生的环境中独立旅行。虽然大多数工具专注于原位导航，但探索前旅行援助的人通常仅提供地标和转弯指令，缺乏详细的视觉上下文。街景图像包含丰富的视觉信息，并有可能揭示大量环境细节，但对于BLV人来说仍然无法访问。

为了缩小这一差距，研究人员提出了该项目，该项目将Apple Maps API与多模式的大型语言模型相结合，以提供对街道视图图像的交互式，AI生成的描述。

用户不仅可以依靠转弯的方向或地标，还可以探索整个路线，或者通过街区实际探索邻里，并使用街道级描述量身定制其特定需求和偏好。

该系统支持两种主要模式：

• 路线预览，这使用户可以了解自己会沿特定路径遇到的事情。这意味着人行道质量，交叉点，视觉地标，公交车站的外观等等。

• 虚拟探索，更开放式。用户描述了他们正在寻找的东西（例如一个安静的住宅区，可以进入公园），并且AI可以帮助他们根据该意图驾驶交叉路口并朝任何方向探索。

在幕后，场景库在现实世界地图数据和来自Apple Map的全景图像中基于GPT-4O的代理。

它模拟了行人的观点，解释可见的内容，并输出结构化的文本，分为短，中或长描述。考虑到屏幕读取器设计的Web界面以完全访问的格式介绍了所有这些内容。

第一个测试显示了希望，但也很重要（危险）的缺点

研究小组与10位盲人或低视力用户进行了一项研究，其中大多数人精通屏幕读者并从事技术工作。

参与者同时使用了路线预览和虚拟探索，并为有用性和相关性提供了很高的体验。虚拟探索模式特别受到赞扬，正如许多人所说，它使他们可以访问他们通常必须询问其他人的信息。

尽管如此，仍然存在重要的缺点。虽然大约有72％的生成描述是准确的，但其中一些包括微妙的幻觉，例如声称人行横道上有音频信号，或者没有贴标记的路标。

尽管大多数信息随着时间的流逝而稳定，但一些描述引用了过时或暂时的细节，例如建筑区域或停放的车辆。

参与者还指出，该系统偶尔会对用户的身体能力和环境本身做出假设。一些用户强调需要更客观的语言和更好的空间精度，尤其是对于最后一米的导航。其他人希望该系统可以更具动态地适应其随着时间的推移的喜好，而不是依靠静态关键字。

ScenesCout显然不是运输产品，它探讨了多模式大型语言模型与Apple Maps API之间的合作，而不是实时的，基于计算机的现场世界导航。但是一个人可以轻松地从一条线绘制一条线。实际上，这是在研究结束时提出的：

参与者表示，在步行时对实时访问街景描述表示强烈的渴望。他们设想了通过骨传导耳机或透明度模式表达视觉信息的应用，以提供相关的细节。正如P9所说的那样， â€为什么[地图]具有内置的能力来帮助[提供]有关您行走的信息的详细信息。

参与者建议使用更短的 迷你（P1），行走时的描述，仅突出关键细节，例如地标或人行道条件。更全面的描述， IE。``长期描述，当用户暂停行走或到达交叉点时，可以按需触发。

另一位参与者（P4）提出了一种新的互动形式，用户在其中 可以将设备指向一定方向要接受按需描述，而不必物理地对齐手机相机才能捕捉周围环境。这将使用户能够实时积极调查其环境，从而使导航更具动态和响应性。

与其他关于Arxiv的研究一样，场景库特：朝着AI代理驱动的访问盲人用户的街道图像没有同行评审。尽管如此，如果您想知道AI，可穿戴设备和计算机视觉不可避免地会在哪里。

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