江蘇省《關(guān)于加快新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)擴大信息消費的若干政策措施》正式公開發(fā)布，旨在深化新一代信息技術(shù)的創(chuàng)新引L作用，加快新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促進新型信息消費擴大和升J。
文件涵蓋四大方面29條政策措施，新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面將加快建設(shè)5G、大數(shù)據(jù)中心、新能源汽車充電樁等新型基礎(chǔ)設(shè)施。
2020年計劃投資120億元，新建5G基站5.2萬個。優(yōu)化新一代數(shù)據(jù)中心布局，實施全省一體化大數(shù)據(jù)中心“1﹢N﹢13”推進工程，形成共用共享、科學(xué)合理的全省大數(shù)據(jù)中心整體布局等。
江蘇未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點：推動戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)規(guī)模化發(fā)展，加快培育大數(shù)據(jù)、工業(yè)機器人等新增長點，建設(shè)一批戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群
江蘇省先后制定出臺了《省政府關(guān)于進一步推進信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的意見》、《“十三五”智慧江蘇建設(shè)發(fā)展規(guī)劃》、《智慧江蘇建設(shè)三年行動計劃》，統(tǒng)籌推進全省信息化發(fā)展
基于物理車間和車間數(shù)字實體實現(xiàn)的車間管控應(yīng)用,車間數(shù)字孿生各部分之間以及車間數(shù)字孿生與企業(yè)管理系統(tǒng)交換數(shù)據(jù)、控制信息和 其他信息的過程,包括孿生互動
企業(yè)應(yīng)圍繞數(shù)字化能力(體系)建設(shè)、運行和優(yōu)化,結(jié)合流程優(yōu)化方案和組織創(chuàng)新方案,對技術(shù)實現(xiàn)進行梳理、規(guī)范、融合和創(chuàng)新,制定技術(shù)實現(xiàn)方案,體系性、系統(tǒng)性和創(chuàng)新性管理技術(shù)實現(xiàn)的執(zhí)行過程
《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(xué)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(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 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(yīng)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(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,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)
