《實施意見》分為推進設施建設、提升供給能力、市場創(chuàng)新發(fā)展、政策要素支撐和優(yōu)化發(fā)展環(huán)境五個方面：
一是充分體現(xiàn)上J部門的總體要求。按照及省相關(guān)文件確定的重點任務和目標，在《實施意見》中明確了今后養(yǎng)老服務工作重點要在增加社區(qū)居家養(yǎng)老服務設施數(shù)量、強化養(yǎng)老機構(gòu)服務能力、提升農(nóng)村養(yǎng)老服務水平、推進市場創(chuàng)新發(fā)展、加大養(yǎng)老人才培養(yǎng)和扶持政策等方面全力推進。
二是突出我市特點。立足于我市養(yǎng)老服務業(yè)發(fā)展實際，充分發(fā)揮我市作為省會城市教育、醫(yī)療、自然資源豐富的優(yōu)勢，發(fā)展與文化旅游相融合的中G端養(yǎng)老養(yǎng)生產(chǎn)業(yè)，積J推動推進生態(tài)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展，拓展旅居養(yǎng)老、文化養(yǎng)老、健康養(yǎng)老、養(yǎng)生養(yǎng)老等新型消費L域，創(chuàng)新和豐富養(yǎng)老服務新模式與新業(yè)態(tài)，助力我市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟振興。
三是明確各部門職責任務。《實施意見》5大部分23項具體推進措施，明確了相關(guān)職能部門的工作職責和任務分工，對我市養(yǎng)老服務業(yè)的發(fā)展起到積J的促進作用。
附件：哈爾濱市人民政府辦公廳關(guān)于多面推進養(yǎng)老服務發(fā)展的實施意見
哈政規(guī)〔2022〕5號;將拿出15億元左右資金,為全市各類市場主體減免稅收40億元左右;將中小微企業(yè)納入電費緩繳范圍等,預計受益企業(yè)將超過60萬戶
黑龍江未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點：推動鈦合金、3D打印、機器人、復合材料、石墨產(chǎn)業(yè)發(fā)展
黑財辦〔2020〕9號,加大對骨干工業(yè)企業(yè)貸款貼息支持力度，主要集中在電力裝備、鋼鐵、煤化工、石墨深加工、石油化工、機器人及智能裝備、交通運輸裝備、汽車及配套、生物醫(yī)藥、化肥農(nóng)藥塑料薄膜生產(chǎn)和新一代信息技術(shù)等重點行業(yè)。
《藍皮書》旨在為政府部門政策制定、企業(yè)戰(zhàn)略決策提供科學參考，同時幫助公眾理解AI技術(shù)對經(jīng)濟社會發(fā)展的深遠影響,AI賦能行業(yè)應用案例,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(yè)將把AI 融入其主要產(chǎn)品和服務中，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)標準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”時期推進新型工業(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 類情緒并做出相應情感回應，增加親和力和互動性
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(xié)調(diào),動態(tài)足控制能力;在各個領(lǐng)域的實際應用和用途,協(xié)助人類完成各種復雜任務
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(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;基于學習的小腦技術(shù)路線控制方法有強化學習和模仿學習
迎賓服務機器人需要整合視覺,聽覺,觸覺等多種感知模態(tài),使機器人在復雜場景中做出更準確的決策;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、任務理解、推理和規(guī)劃;VLM(視覺-語言模型)實現(xiàn)更準確的任務規(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
