行動(dòng)方案立足于把握朝陽(yáng)區經(jīng)濟社會(huì )的發(fā)展新態(tài)勢，支持新型基礎設施產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合創(chuàng )新，有力支撐區域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展和社會(huì )治理能力提升。
藍皮書(shū)從新基建、數字政府建設、推進(jìn)國家治理體系和治理能力現代化等角度，肯定了北京市政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域區塊鏈建設的必要性、可行性和重要價(jià)值
建立區塊鏈科技創(chuàng )新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展融合互動(dòng)的新體系，為北京經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展持續注入新動(dòng)能新活力
2021年，北京預計實(shí)現首都功能核心區、北京城市副中心、“三城一區
北京市經(jīng)濟和信息化局副局長(cháng)孔磊表示：包括300個(gè)項目，覆蓋三大領(lǐng)域，計劃完成投資約2523億元。其中，100項基礎設施項目計劃完成投資662億元
聚焦“新網(wǎng)絡(luò )、新要素、新生態(tài)、新平臺、新應用、新安全”六大方向，到2022年，本市基本建成具備網(wǎng)絡(luò )基礎穩固、數據智能融合、產(chǎn)業(yè)生態(tài)完善、平臺創(chuàng )新活躍、應用智慧豐富、安全可信可控等特征
北京未來(lái)產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點(diǎn)：力爭在新能源汽車(chē)、集成電路、機器人、3D打印等重點(diǎn)領(lǐng)域取得突破
《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
