【未來(lái)產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點(diǎn)】
1、瞄準(zhǔn)新材料、智能制造、生物制藥、節(jié)能環(huán)保等中G端產(chǎn)業(yè)；
2、抓好3D打印、數(shù)控機(jī)床、G端軸承、碳基材料等項(xiàng)目；3、光伏發(fā)電裝備、風(fēng)機(jī)制造等上下游產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展；
4、培育信息產(chǎn)業(yè)，支持軟件、游戲等產(chǎn)業(yè)發(fā)展，引進(jìn)智能終端、可佩戴設(shè)備等信息裝備企業(yè)；
5、培育壯大創(chuàng)意、動(dòng)漫、影視等文化產(chǎn)業(yè)。
“新基建”政策白皮書
我國(guó)各省區(qū)市“新基建”發(fā)展?jié)摿Π灼?/h3>
寧政辦規(guī)發(fā)〔2020〕5號(hào)，要實(shí)施“互聯(lián)網(wǎng)+制造業(yè)”試點(diǎn)示范項(xiàng)目，每年推動(dòng)100家制造企業(yè)進(jìn)行智能化改造，培育10個(gè)自治區(qū)級(jí)智能工廠和數(shù)字化車間，20個(gè)機(jī)器人應(yīng)用示范企業(yè)。
基于物理車間和車間數(shù)字實(shí)體實(shí)現(xiàn)的車間管控應(yīng)用,車間數(shù)字孿生各部分之間以及車間數(shù)字孿生與企業(yè)管理系統(tǒng)交換數(shù)據(jù)、控制信息和 其他信息的過(guò)程,包括孿生互動(dòng)
企業(yè)應(yīng)圍繞數(shù)字化能力(體系)建設(shè)、運(yùn)行和優(yōu)化,結(jié)合流程優(yōu)化方案和組織創(chuàng)新方案,對(duì)技術(shù)實(shí)現(xiàn)進(jìn)行梳理、規(guī)范、融合和創(chuàng)新,制定技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案,體系性、系統(tǒng)性和創(chuàng)新性管理技術(shù)實(shí)現(xiàn)的執(zhí)行過(guò)程
《藍(lán)皮書》旨在為政府部門政策制定、企業(yè)戰(zhàn)略決策提供科學(xué)參考，同時(shí)幫助公眾理解AI技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的深遠(yuǎn)影響,AI賦能行業(yè)應(yīng)用案例,產(chǎn)業(yè)政策及趨勢(shì)分析
人形機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)從 2024 年的 20.3 億美元增長(zhǎng)到2029 年的 132.5 億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率達(dá) 45.5%;中國(guó) 60% 的企業(yè)將把AI 融入其主要產(chǎn)品和服務(wù)中，并且這些 AI 功能將成為收入增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力
從數(shù)據(jù)看數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和治理保障體制不完善，數(shù)據(jù)流通利用基礎(chǔ)較為薄弱;從算法看模型自身存在不可解釋性和可靠性風(fēng)險(xiǎn);旺盛的大模型應(yīng)用場(chǎng)景需求加劇人才供需矛盾
十五五”時(shí)期推進(jìn)新型工業(yè)化主要統(tǒng)籌好“四對(duì)關(guān)系”：一是高質(zhì)量供給引領(lǐng)和滿足內(nèi)需的關(guān)系；二是做優(yōu)增量和盤活存量的關(guān)系；三是產(chǎn)業(yè)國(guó)內(nèi)根植與海外布局的關(guān)系；四是有效市場(chǎng)與有為政府的關(guān)系
AI迎賓接待機(jī)器人的核心是人機(jī)交互,在智能人機(jī)交互的研究中,對(duì)情感的識(shí)別、分析、理解、表達(dá)的能力是重點(diǎn)研發(fā)方向;從人類的語(yǔ)音,面部表情等多個(gè)維度捕捉情感信息，并對(duì)其進(jìn)行分析和判別
多模態(tài)感知技術(shù)讓機(jī)器人具備類似人類五感的多模態(tài)智能感知能力;通過(guò)表情識(shí)別、語(yǔ)音情感分析等技術(shù)，讓機(jī)器人感知人 類情緒并做出相應(yīng)情感回應(yīng)，增加親和力和互動(dòng)性
AI陪伴機(jī)器人在外觀設(shè)計(jì)具備人類相似特征;在行為模式上模仿人類的行為,具備手眼協(xié)調(diào),動(dòng)態(tài)足控制能力;在各個(gè)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用和用途,協(xié)助人類完成各種復(fù)雜任務(wù)
機(jī)器人機(jī)械手有多個(gè)關(guān)節(jié)和多個(gè)自由度，具有很高的靈活性;配置了必要的傳感器，可以精確控制機(jī)械手的操作;微小的外形尺寸使得機(jī)械手具有很高的操作精度
展廳迎賓機(jī)器人的“小腦”核心技術(shù)正在從基于模型的控制方法向基于學(xué)習(xí)的控制方法演進(jìn),視覺(jué)-語(yǔ)言模型為機(jī)器人學(xué)習(xí)復(fù)雜技能提供了新的范式,有很強(qiáng)的泛化能力,能夠根據(jù)不同的指令組合技能
基于模型的小腦技術(shù)路線控制方法有ZMP判據(jù)及預(yù)觀控制,混雜零動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法,虛擬模型解耦控制;基于學(xué)習(xí)的小腦技術(shù)路線控制方法有強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)
