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朝陽區加快新型基礎設施建設行動方案(2020-2022年)

來源:北京市朝陽區人民政府      編輯:創澤      時間:2020/7/28      主題:其他   [加盟]

行動方案立足于把握朝陽區經濟社會的發展新態勢,支持新型基礎設施產業技術融合創新,有力支撐區域經濟G質量發展和社會治理能力提升。

一、總體思路

(一)指導思想

堅持以新時代特色社會主義思想為指導,多面貫徹黨的十九大精神,堅持創新、協調、綠色、開放、共享的新發展理念,落實重大戰略部署和重大改革任務,按照《北京市加快新型基礎設施建設行動方案(2020-2022年)》,以新發展理念為引L,以技術創新為驅動,加強統籌協調,加快新型基礎設施建設和產業融合創新發展,為朝陽區經濟G質量發展和社會治理能力提升提供有力支撐。








《北京市政務服務領域區塊鏈應用創新藍皮書(第一版)》

藍皮書從新基建、數字政府建設、推進國家治理體系和治理能力現代化等角度,肯定了北京市政務服務領域區塊鏈建設的必要性、可行性和重要價值

北京市區塊鏈創新發展行動計劃(2020—2022年)

建立區塊鏈科技創新與產業發展融合互動的新體系,為北京經濟高質量發展持續注入新動能新活力

北京市5g建設規劃:率先開展健康醫療5G 典型場景的示范應用

2021年,北京預計實現首都功能核心區、北京城市副中心、“三城一區

北京市新基建政策《北京市2020年重點工程計劃》

北京市經濟和信息化局副局長孔磊表示:包括300個項目,覆蓋三大領域,計劃完成投資約2523億元。其中,100項基礎設施項目計劃完成投資662億元

北京市加快新型基礎設施建設行動方案(2020-2022年)

聚焦“新網絡、新要素、新生態、新平臺、新應用、新安全”六大方向,到2022年,本市基本建成具備網絡基礎穩固、數據智能融合、產業生態完善、平臺創新活躍、應用智慧豐富、安全可信可控等特征

北京新基建:未來產業發展重點

北京未來產業發展重點:力爭在新能源汽車、集成電路、機器人、3D打印等重點領域取得突破

2025人工智能+行業發展藍皮書-典型應用場景,行業應用案例,產業政策及趨勢分析

《藍皮書》旨在為政府部門政策制定、企業戰略決策提供科學參考,同時幫助公眾理解AI技術對經濟社會發展的深遠影響,AI賦能行業應用案例,產業政策及趨勢分析

2025人工智能賦能新型工業化范式變革與發展路徑研究報告-在新型工業化中的重要作用、發展路徑以及未來趨勢

人形機器人市場規模預計從 2024 年的 20.3 億美元增長到2029 年的 132.5 億美元,復合年增長率達 45.5%;中國 60% 的企業將把AI 融入其主要產品和服務中,并且這些 AI 功能將成為收入增長的主要驅動力

十五五”時期我國通用人工智能產業發展趨勢研究-推動AI+工業制造、AI+金融服務、AI+醫療服務等“AI+應用”融合發展

從數據看數據標準和治理保障體制不完善,數據流通利用基礎較為薄弱;從算法看模型自身存在不可解釋性和可靠性風險;旺盛的大模型應用場景需求加劇人才供需矛盾

十五五”時期我國推進新型工業化的路徑研究:取得的成績及存在的問題,新型工業化面臨的形勢

十五五”時期推進新型工業化主要統籌好“四對關系”:一是高質量供給引領和滿足內需的關系;二是做優增量和盤活存量的關系;三是產業國內根植與海外布局的關系;四是有效市場與有為政府的關系

AI迎賓接待機器人的技術壁壘之情感智能

AI迎賓接待機器人的核心是人機交互,在智能人機交互的研究中,對情感的識別、分析、理解、表達的能力是重點研發方向;從人類的語音,面部表情等多個維度捕捉情感信息,并對其進行分析和判別

AI智能交互陪伴機器人核心技術:外觀設計、情感計算、表情控制

多模態感知技術讓機器人具備類似人類五感的多模態智能感知能力;通過表情識別、語音情感分析等技術,讓機器人感知人 類情緒并做出相應情感回應,增加親和力和互動性

AI陪伴機器人-自然交互的陪伴機器人

AI陪伴機器人在外觀設計具備人類相似特征;在行為模式上模仿人類的行為,具備手眼協調,動態足控制能力;在各個領域的實際應用和用途,協助人類完成各種復雜任務

新一代展廳指引服務機器人的機械手的特點:多個關節和多個自由度,具有很高的靈活性

機器人機械手有多個關節和多個自由度,具有很高的靈活性;配置了必要的傳感器,可以精確控制機械手的操作;微小的外形尺寸使得機械手具有很高的操作精度

展廳迎賓機器人小腦技術的演進:視覺-語言模型進行模仿學習

展廳迎賓機器人的“小腦”核心技術正在從基于模型的控制方法向基于學習的控制方法演進,視覺-語言模型為機器人學習復雜技能提供了新的范式,有很強的泛化能力,能夠根據不同的指令組合技能

展廳迎賓講解機器人的小腦技術路線:兩種(基于模型、基于學習)

基于模型的小腦技術路線控制方法有ZMP判據及預觀控制,混雜零動態規劃方法,虛擬模型解耦控制;基于學習的小腦技術路線控制方法有強化學習和模仿學習

迎賓服務機器人的大腦發展方向:智能化和自主化發展

迎賓服務機器人需要整合視覺,聽覺,觸覺等多種感知模態,使機器人在復雜場景中做出更準確的決策;結合聽覺和觸覺信息,機器人可以更好地理解人類的指令和情感狀態

智能迎賓服務機器人大模型多技術路線:四條(LLM,VLM,VLA,多模態大模型)

LLM(大語言模型+VFM(視覺基礎模型)實現人機語言交互、任務理解、推理和規劃;VLM(視覺-語言模型)實現更準確的任務規劃和決策;VLA (視覺-語言-動作模型)解決機器人運動軌跡決策問題
 
資料獲取
北京市政策
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