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遼寧省2020年上半年經濟形勢分析與下半年展望

來源:中國民生銀行研究院      編輯:創澤      時間:2020/8/19      主題:經濟形勢   [加盟]

今年以來,面對疫情沖擊,遼寧省統籌推進疫情防控和經濟社會發展,扎實做好“六穩”工作,多面落實“六!比蝿,經濟回暖向好,民生指標基本穩定,生產生活秩序加快恢復,復工復產、復商復市扎實推進,各項惠企利民政策紅利不斷釋放,抓項目穩投資取得實效。上半年,遼寧省實現地區生產總值 11132.5 億元,按可比價格計算,同比下降 3.9%,降幅較一季度收窄 3.8 個百分點,低于全國水平 2.3 個百分點。

從生產端看,農業生產形勢較好,工業累計降幅收窄,服務業緩慢復蘇。上半年,全省農業生產延續一季度穩定增長態勢。種植業實現正增長,蔬菜及食用菌產量增速由負轉正,水果產量保持增長;畜牧業生產向好,牛肉、羊肉、禽肉以及蛋、奶產量實現增長,豬肉產量降幅明顯收窄;漁業生產明顯改善,水產品產量降幅大幅收窄。規模以上工業增加值已連續 3 個月當月實現正增長,4-6 月當月增速分別為 2.1%、6.0%和 3.0%。上半年,規模以上工業增加值下降 2.3%, 降幅較一季度收窄 6.2 個百分點。第三產業增加值 6173.8 億元,累計同比下降 4.6%,降幅較一季度收窄 1.7 個百分點,改善幅度低于全國水平。

從需求端看,投資降幅收窄,消費逐步恢復,出口降幅收窄。上半年,全省固定資產投資同比下降 2.7%,降幅較一季度收窄 13.5 個百分點。基礎設施投資增長 8.1%,增速較一季度提G 33 個百分點; G技術制造業投資下降 4.4%,降幅較一季度收窄 22.3 個百分點;房地產開發投資下降 0.6%,降幅收窄 14.5 個百分點。社會消費品零售總額同比下降 17.0%,降幅較一季度收窄 7.8 個百分點。其中,城鎮零售額下降 17.2%,鄉村零售額下降 15.9%。從限額以上批發零售業商品零售類值情況看,生活必需品類和藥品類零售額持續增長,石油及制品類和汽車類零售額降幅收窄。進出口總額 3268.9 億元,同比下降 5.7%。其中,出口總額 1289.7 億元,下降 16.7%,降幅較一季度收窄 1.2 個百分點;進口總額 1979.2 億元,增長 3.2%。

展望下半年,遼寧省將狠抓“六穩”“六保”工作落地見效,積J擴大有效投資,多措并舉刺激消費,推動國內國際雙循環,穩住外貿基本盤,持續深化改革創新,努力把疫情造成的損失補回來,爭取全年經濟發展好成績,確保多面建成小康社會和“十三五”規劃圓滿收官,預計全年同比增長 1%左右,但仍需要關注疫情境外輸入和境內反彈風險。


附件:
《2020 年上半年各省(區、市)經濟形勢分析與政策建議》





2020年遼寧省政府工作報告

①著力優化營商環境,全面深化改革成效明顯 ②聚焦重點難點,三大攻堅戰取得關鍵進展③推進創新型省份建設,加快新舊動能轉換

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遼寧省工業互聯網創新發展三年行動計劃(2020—2022年)

遼寧省人民政府辦公廳關于印發 遼寧省工業互聯網創新發展三年行動計劃 (2020—2022年)的通知

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培育15家省級工業互聯網平臺和3家國家級雙跨平臺,上云企業達到5萬家,建設100家“5G+工業互聯網”示范工廠

遼寧新基建:未來產業發展重點

遼寧未來產業發展重點:促進機器人、航空航天、生物醫藥、節能環保、新型海工裝備等戰略性新興產業加快發展

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
 
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