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云南省推進新型基礎設施建設實施方案(2020-2022年)

來源:5G產業圈      編輯:創澤      時間:2020/7/12      主題:其他   [加盟]

為認真貫徹落實黨、國務院關于推進新型基礎設施建設的重大決策部署,深入實施“云上云”行動計劃,加快云南省新型基礎設施建設步伐,提升經濟社會發展支撐能力,結合云南省實際,制定本實施方案。

一、總體要求

(一)總體思路

以新時代特色社會主義思想為指導,深入貫徹落實總書記考察云南重要講話精神,堅持穩中求進工作總基調,堅持新發展理念,搶抓新型基礎設施建設機遇,瞄準“國內L先、國際出色”,遵循“政府引導、市場主體”的原則,建用并舉、以用促建,以整體優化、協同融合為導向,統籌存量和增量、傳統和新型基礎設施發展,補齊信息基礎設施短板,加快布局5G、數據中心、工業互聯網,推動傳統基礎設施升J改造,促進新型基礎設施與經濟社會深度融合,充分發揮新型基礎設施建設對數字經濟產業、傳統產業數字化的疊加效應、乘數效應,促進產業繁榮、激發創新活力,助推云南G質量發展。







云南省新基建政策:統籌規劃新基建,讓新基建行穩致遠

新型基礎設施建設五大領域,重點項目394個,總投資10011.8億元

昆明市新型基礎設施建設投資計劃項目明細表

昆明新基建EXCEL項目表:5G網絡基礎設施 人工智能基礎設施 工業互聯網及物聯網基礎設施 “智慧+”基礎設施 軌道及航空基礎設施

云南新基建:未來產業發展重點

云南未來產業發展重點:培育生態文化、養生休閑、大健康、文化創意、民族時尚創意等服務業

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
云南省政策
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