優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)：汽車(chē)及工程機械、家用電器行業(yè)、電子信息產(chǎn)品制造業(yè)、軟件業(yè)、新型建材工業(yè)及礦產(chǎn)資源的開(kāi)發(fā)利用、能源、建材、冶金、有色、化工。
【未來(lái)產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點(diǎn)】
1、大力發(fā)展現代服務(wù)業(yè)。實(shí)施服務(wù)業(yè)主導產(chǎn)業(yè)培育計劃；
2、促進(jìn)現代物流、信息服務(wù)、健康服務(wù)等產(chǎn)業(yè)規�；�、G端化發(fā)展；
3、發(fā)展分享經(jīng)濟，促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)與經(jīng)濟社會(huì )融合發(fā)展；
4、建設互聯(lián)網(wǎng)文化產(chǎn)業(yè)和創(chuàng )意文化產(chǎn)業(yè)綜合試驗基地；
5、加快發(fā)展量子通信、航空動(dòng)力、G端醫療裝備等新興產(chǎn)業(yè)；
6、培育壯大科技服務(wù)、工業(yè)設計、檢驗檢測等新興服務(wù)業(yè)。
“新基建”政策白皮書(shū)
我國各省區市“新基建”發(fā)展潛力白皮書(shū)
目錄共896項，主要包括5G、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數據中心、超算中心、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的新技術(shù)、新產(chǎn)品、新服務(wù)。其中，5G類(lèi)157項，人工智能類(lèi)400項,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)類(lèi)87項
皖政〔2020〕6號,圍繞人工智能、集成電路、硅基新材料、機器人等領(lǐng)域，在有條件的市高標準組建5—8家省級產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新中心，爭創(chuàng )國家級產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新中心。發(fā)展產(chǎn)業(yè)共性技術(shù)研發(fā)平臺。加快構建科技研發(fā)、技術(shù)熟化、產(chǎn)業(yè)孵化、企業(yè)對接、成果落地的完整機制。
《藍皮書(shū)》旨在為政府部門(mén)政策制定、企業(yè)戰略決策提供科學(xué)參考，同時(shí)幫助公眾理解AI技術(shù)對經(jīng)濟社會(huì )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(chǎng)規模預計從 2024 年的 20.3 億美元增長(cháng)到2029 年的 132.5 億美元，復合年增長(cháng)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(cháng)的主要驅動(dòng)力
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(fēng)險;旺盛的大模型應用場(chǎng)景需求加劇人才供需矛盾
十五五”時(shí)期推進(jìn)新型工業(yè)化主要統籌好“四對關(guān)系”：一是高質(zhì)量供給引領(lǐng)和滿(mǎn)足內需的關(guān)系；二是做優(yōu)增量和盤(pán)活存量的關(guān)系；三是產(chǎn)業(yè)國內根植與海外布局的關(guān)系；四是有效市場(chǎng)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(diǎn)研發(fā)方向;從人類(lèi)的語(yǔ)音,面部表情等多個(gè)維度捕捉情感信息，并對其進(jìn)行分析和判別
多模態(tài)感知技術(shù)讓機器人具備類(lèi)似人類(lèi)五感的多模態(tài)智能感知能力;通過(guò)表情識別、語(yǔ)音情感分析等技術(shù)，讓機器人感知人 類(lèi)情緒并做出相應情感回應，增加親和力和互動(dòng)性
AI陪伴機器人在外觀(guān)設計具備人類(lèi)相似特征;在行為模式上模仿人類(lèi)的行為,具備手眼協(xié)調,動(dòng)態(tài)足控制能力;在各個(gè)領(lǐng)域的實(shí)際應用和用途,協(xié)助人類(lèi)完成各種復雜任務(wù)
機器人機械手有多個(gè)關(guān)節和多個(gè)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)習的控制方法演進(jìn),視覺(jué)-語(yǔ)言模型為機器人學(xué)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
基于模型的小腦技術(shù)路線(xiàn)控制方法有ZMP判據及預觀(guān)控制,混雜零動(dòng)態(tài)規劃方法,虛擬模型解耦控制;基于學(xué)習的小腦技術(shù)路線(xiàn)控制方法有強化學(xué)習和模仿學(xué)習
迎賓服務(wù)機器人需要整合視覺(jué),聽(tīng)覺(jué),觸覺(jué)等多種感知模態(tài),使機器人在復雜場(chǎng)景中做出更準確的決策;結合聽(tīng)覺(jué)和觸覺(jué)信息，機器人可以更好地理解人類(lèi)的指令和情感狀態(tài)
LLM(大語(yǔ)言模型+VFM(視覺(jué)基礎模型)實(shí)現人機語(yǔ)言交互、任務(wù)理解、推理和規劃;VLM(視覺(jué)-語(yǔ)言模型)實(shí)現更準確的任務(wù)規劃和決策;VLA (視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作模型)解決機器人運動(dòng)軌跡決策問(wèn)題
