根據《武漢市加快推進(jìn)新型基礎設施建設實(shí)施方案》，武漢將成立推進(jìn)新型基礎設施建設L導小組。L導小組辦公室設在市發(fā)改委，統籌推進(jìn)全市新型基礎設施建設。小組將制訂時(shí)間表、路線(xiàn)圖，加強協(xié)調督辦。建立咨詢(xún)專(zhuān)家委員會(huì )，提供戰略咨詢(xún)和指導。
武漢將搶抓新型基礎設施建設為疫情后產(chǎn)業(yè)復蘇升J帶來(lái)的重要機遇，以更好地滿(mǎn)足人們生產(chǎn)生活需要為導向，聚焦數字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數字化，積J建設和逐步完善以技術(shù)創(chuàng )新為驅動(dòng)，以信息網(wǎng)絡(luò )為基礎，面向G質(zhì)量發(fā)展需要，提供數字轉型、智能升J、融合創(chuàng )新等服務(wù)的基礎設施體系。
預計到2022年底，全市新型基礎設施建設規模和創(chuàng )新能J居全國前列。信息基礎設施、融合基礎設施、創(chuàng )新基礎設施布局更加合理，實(shí)現5G、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數據平臺等新技術(shù)多面融入城市生產(chǎn)生活。突破一批核心關(guān)鍵技術(shù)，建設一批互聯(lián)網(wǎng)平臺，改造一批傳統行業(yè)，培育和引進(jìn)一批龍頭企業(yè)，形成一批產(chǎn)業(yè)集群。智慧城市建設取得重大進(jìn)展，政府管理智能化和交通市政智能化建設達到全國L先水平，基本建成世界出色城市電網(wǎng)。
數字政府政務(wù)服務(wù)綜合平臺、社會(huì )服務(wù)綜合平臺、大數據管理和服務(wù)平臺、網(wǎng)絡(luò )管理綜合平臺、安全管理平臺、縣數字政府數字化改造等建設內容的國家大數據綜合試驗區初步建成
湖北省將實(shí)施數字經(jīng)濟五項工程，包括5G萬(wàn)站工程，今年該省新建5G基站5萬(wàn)個(gè)以上，實(shí)現5G網(wǎng)絡(luò )武漢市城區室外全覆蓋
湖北省將以新基建重大項目為抓手，建立省市兩級項目庫，湖北省經(jīng)信廳謀劃了40個(gè)省級“點(diǎn)線(xiàn)心站臺園” 項目，總投資1300多億元。
湖北未來(lái)產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點(diǎn)：盯緊光電子、3D打印與新一代信息技術(shù)等15個(gè)重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域
奮力奪取疫情防控和經(jīng)濟社會(huì )發(fā)展“雙勝利”，為實(shí)現決勝全面建成小康社會(huì )、決戰脫貧攻堅目標任務(wù)提供有力支撐
《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
