優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)：冶金、汽車(chē)、紡織、建材。
【未來(lái)產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點(diǎn)】
1、大力發(fā)展生態(tài)旅游、生態(tài)農(nóng)業(yè)、健康養(yǎng)生、節(jié)能環(huán)保等產(chǎn)業(yè)；
2、加快先進(jìn)制造業(yè)發(fā)展，加快形成2至3個(gè)產(chǎn)值過(guò)萬(wàn)億的產(chǎn)業(yè)；
3、實(shí)施大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃；
4、盯緊光電子、3D打印與新一代信息技術(shù)等15個(gè)重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)L域；
5、實(shí)施智能制造等九大工程；
6、促進(jìn)新一代信息技術(shù)等十大產(chǎn)業(yè)L域?qū)崿F(xiàn)突破發(fā)展；
7、培育30個(gè)新興L域重點(diǎn)成長(zhǎng)型產(chǎn)業(yè)集群。
“新基建”政策白皮書(shū)
我國(guó)各省區(qū)市“新基建”發(fā)展?jié)摿Π灼?shū)
奮力奪取疫情防控和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展“雙勝利”，為實(shí)現(xiàn)決勝全面建成小康社會(huì)、決戰(zhàn)脫貧攻堅(jiān)目標(biāo)任務(wù)提供有力支撐
《藍(lán)皮書(shū)》旨在為政府部門(mén)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(mǎn)足內(nèi)需的關(guān)系；二是做優(yōu)增量和盤(pán)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(lèi)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(lèi)似人類(lèi)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(lèi)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(lèi)相似特征;在行為模式上模仿人類(lèi)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(lèi)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)
迎賓服務(wù)機(jī)器人需要整合視覺(jué),聽(tīng)覺(jué),觸覺(jué)等多種感知模態(tài),使機(jī)器人在復(fù)雜場(chǎng)景中做出更準(zhǔn)確的決策;結(jié)合聽(tīng)覺(jué)和觸覺(jué)信息，機(jī)器人可以更好地理解人類(lèi)的指令和情感狀態(tài)
LLM(大語(yǔ)言模型+VFM(視覺(jué)基礎(chǔ)模型)實(shí)現(xiàn)人機(jī)語(yǔ)言交互、任務(wù)理解、推理和規(guī)劃;VLM(視覺(jué)-語(yǔ)言模型)實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的任務(wù)規(guī)劃和決策;VLA (視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作模型)解決機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡決策問(wèn)題
