①全力以赴穩(wěn)企業(yè)保就業(yè)②千方百計促投資穩(wěn)增長③堅定不移調(diào)結(jié)構(gòu)優(yōu)動能④加大力度穩(wěn)外貿(mào)引外資⑤多措并舉促消費增活力⑥決勝攻堅保脫貧促增收
《指南》包括安防管理、小區(qū)服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析、信息安全等四方面內(nèi)容，為各市加強公租房智能管理、做好公租房智慧小區(qū)建設(shè)提供了全面指導(dǎo)
到2022年末,區(qū)塊鏈相關(guān)領(lǐng)域領(lǐng)軍企業(yè)和龍頭企業(yè)達(dá)到20家，培育一批區(qū)塊鏈應(yīng)用產(chǎn)品，力爭打造出1-3個全國知名區(qū)塊鏈品牌，形成3個具有區(qū)域影響力的區(qū)塊鏈產(chǎn)業(yè)集聚園區(qū)，區(qū)塊鏈產(chǎn)業(yè)競爭力位居國內(nèi)前列
提出實施產(chǎn)業(yè)聚集發(fā)展行動、實施信息基礎(chǔ)設(shè)施提升行動、實施產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新提升行動等七個方面的重點任務(wù)，培育數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能，打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢
指導(dǎo)意見圍繞重大項目謀劃儲備，提出了依托產(chǎn)業(yè)鏈謀劃、實施人才帶動、依托智庫謀劃、推廣PPP模式、推進(jìn)國際化合作、設(shè)立產(chǎn)業(yè)基金、完善園區(qū)功能、制定有針對性優(yōu)惠政策、加強政府平臺建設(shè)、優(yōu)化營商環(huán)境等10個方面抓手
河北省今明兩年5G網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新型基礎(chǔ)設(shè)施擬開工和在建項目約140項，總投資達(dá)1744億元，今年計劃完成投資近320億元
河北未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點：壯大保定汽車、石家莊通用航空、唐山動車城、秦皇島汽車零部件等先進(jìn)裝備制造基地
《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，同時幫助公眾理解AI技術(shù)對經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的深遠(yuǎn)影響,AI賦能行業(yè)應(yīng)用案例,產(chǎn)業(yè)政策及趨勢分析
人形機器人市場規(guī)模預(yù)計從 2024 年的 20.3 億美元增長到2029 年的 132.5 億美元，復(fù)合年增長率達(dá) 45.5%;中國 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的主要驅(qū)動力
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;旺盛的大模型應(yīng)用場景需求加劇人才供需矛盾
十五五”時期推進(jìn)新型工業(yè)化主要統(tǒng)籌好“四對關(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)國內(nèi)根植與海外布局的關(guān)系；四是有效市場與有為政府的關(guān)系
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(dá)的能力是重點研發(fā)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(jìn)行分析和判別
多模態(tài)感知技術(shù)讓機器人具備類似人類五感的多模態(tài)智能感知能力;通過表情識別、語音情感分析等技術(shù)，讓機器人感知人 類情緒并做出相應(yīng)情感回應(yīng)，增加親和力和互動性
AI陪伴機器人在外觀設(shè)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(xié)調(diào),動態(tài)足控制能力;在各個領(lǐng)域的實際應(yīng)用和用途,協(xié)助人類完成各種復(fù)雜任務(wù)
機器人機械手有多個關(guān)節(jié)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-語言模型為機器人學(xué)習(xí)復(fù)雜技能提供了新的范式,有很強的泛化能力,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)路線控制方法有強化學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)
迎賓服務(wù)機器人需要整合視覺,聽覺,觸覺等多種感知模態(tài),使機器人在復(fù)雜場景中做出更準(zhǔn)確的決策;結(jié)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(tài)
LLM(大語言模型+VFM(視覺基礎(chǔ)模型)實現(xiàn)人機語言交互、任務(wù)理解、推理和規(guī)劃;VLM(視覺-語言模型)實現(xiàn)更準(zhǔn)確的任務(wù)規(guī)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
