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2020年山東省新舊動能轉換重大項目庫第一批優選項目名單

來源:山東省工業和信息化廳      編輯:創澤      時間:2020/7/27      主題:重點項目   [加盟]

一、抓實項目建設進度。各市、省有關部門要把2020年批優選項目建設作為落實“六穩”任務、確保突破見效的重要載體抓牢抓實。按照“四個一批”項目分類推進要求,先期開工項目要在保證安全和質量的前提下,多面提速、盡早竣工、盡快投產;新開工項目要加快前期工作,努力落實開工條件,確保如期開工,完成項目年度推進目標任務;要加強項目謀劃儲備,圍繞5G、物聯網、云計算、新材料、病毒防控、創新藥物等關鍵L域加快謀劃實施一批重大項目。









日照市新型基礎設施建設三年行動方案(2020—2022年)

日照市新基建41條,包含1項指導思想、4項發展原則、1項行動目標、10大重點行動、10大應用場景以及15項保障措施,并推出首批總投資69億元的50個重點項目

濟南市關于加快建設工業強市的實施意見

堅持智能制造主攻方向,持續推動工業互聯網、人工智能、5G等新一代信息技術在制造業領域的創新應用,加快企業數字化、網絡化、智能化升級步伐

借力新基建東風,青島構建“1+1+2+N”平臺支撐體系為物流業賦能

搶抓5G技術等“新基建”風口,我市以“大平臺、全鏈條、新產業”為指引,正在大力發展平臺經濟,著力打造“1+1+2+N”的平臺支撐體系

青島市交通物流業發展三年行動計劃(2020-2022年)

到2022年,海陸空鐵“四港聯動”“東接日韓、西聯上合歐洲、南通東盟南亞、北達蒙俄”的國際物流大通道更加通暢,基本形成“內暢外聯、東西互濟、陸海統籌、智慧高效”的現代交通物流運行體系

山東省新基建政策《山東省數字基礎設施建設指導意見》

《山東省數字基礎設施建設指導意見》指出,前瞻布局以5G、人工智能、工業互聯網、物聯網等為代表的新型基礎設施,持續推動交通、能源、水利、市政等傳統基礎設施數字化升級,構建“泛在連接、高效協同、全域感知、智能融合、安全可信”的數字基礎設施體系

山東新基建:未來產業發展重點

山東未來產業發展重點:培育發展新一代信息技術、軌道交通設備、海洋工程裝備、先進機械設備、生物醫藥、新材料、新能源等新興產業

數字山東2020行動方案

數字山東發展規劃(2018—2022年),持續推進數字山東建設,完善數字山東建設標準體系,啟動大數據發展應用領域地方立法工作。

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

迎賓機器人的大腦需要具備的能力:實時交互 多模態感知

迎賓機器人需要具備與人類實時的任務級交互能力,快速理解人類通過語言,手勢等方式給出的指令,有效執行;迎賓機器人需要能夠通過視覺、聽覺、觸覺等多種感官獲取信息
 
資料獲取
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