優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)：資源產(chǎn)業(yè)、農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)、裝備制造業(yè)及G新技術(shù)產(chǎn)業(yè)。
重點(diǎn)招商引資產(chǎn)業(yè)：機(jī)械產(chǎn)業(yè)、信息產(chǎn)業(yè)及醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)。
【未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點(diǎn)】
1、“7+7+5”產(chǎn)業(yè)：七大優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)、七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和五大G端成長型產(chǎn)業(yè)；
2、建設(shè)釩鈦產(chǎn)業(yè)基地、全國重要的稀土研發(fā)制造中心；
3、發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)和健康養(yǎng)老旅游業(yè)；
4、發(fā)展川西北生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)全域旅游，建設(shè)川藏世界旅游目的地；
5、啟動(dòng)實(shí)施制造業(yè)創(chuàng)新中心建設(shè)、G端裝備創(chuàng)新研制及智能制造等一批重大工程；
6、大力發(fā)展云計(jì)算、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)。培育石墨烯、北斗衛(wèi)星導(dǎo)航、機(jī)器人、生物醫(yī)藥等新興產(chǎn)業(yè)；
7、培育知識(shí)產(chǎn)權(quán)密集型產(chǎn)業(yè)；
8、著力提G電子信息、汽車制造產(chǎn)業(yè)本地配套率；
9、支持川酒、川茶、川菜、川藥等特色優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)；
10、推動(dòng)節(jié)能環(huán)保裝備產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
數(shù)字四川新基建新消費(fèi)新產(chǎn)業(yè)云上大會(huì)暨第七屆5G雙千兆和IPTV超G清節(jié)
“新基建”政策白皮書
我國各省區(qū)市“新基建”發(fā)展?jié)摿Π灼?/h3>
人形機(jī)器人市場規(guī)模預(yù)計(jì)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(dá) 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(dòng)力
從數(shù)據(jù)看數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)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(fēng)險(xiǎn);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(shí)期推進(jìn)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(jī)器人的核心是人機(jī)交互,在智能人機(jī)交互的研究中,對情感的識(shí)別、分析、理解、表達(dá)的能力是重點(diǎn)研發(fā)方向;從人類的語音,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(jī)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(shí)別、語音情感分析等技術(shù)，讓機(jī)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(dòng)性
AI陪伴機(jī)器人在外觀設(shè)計(jì)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(dòng)態(tài)足控制能力;在各個(gè)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用和用途,協(xié)助人類完成各種復(fù)雜任務(wù)
機(jī)器人機(jī)械手有多個(gè)關(guān)節(jié)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(jī)械手的操作;微小的外形尺寸使得機(jī)械手具有很高的操作精度
展廳迎賓機(jī)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(jìn),視覺-語言模型為機(jī)器人學(xué)習(xí)復(fù)雜技能提供了新的范式,有很強(qiáng)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(dòng)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(qiáng)化學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)
迎賓服務(wù)機(jī)器人需要整合視覺,聽覺,觸覺等多種感知模態(tài),使機(jī)器人在復(fù)雜場景中做出更準(zhǔn)確的決策;結(jié)合聽覺和觸覺信息，機(jī)器人可以更好地理解人類的指令和情感狀態(tài)
LLM(大語言模型+VFM(視覺基礎(chǔ)模型)實(shí)現(xiàn)人機(jī)語言交互、任務(wù)理解、推理和規(guī)劃;VLM(視覺-語言模型)實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的任務(wù)規(guī)劃和決策;VLA (視覺-語言-動(dòng)作模型)解決機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡決策問題
迎賓機(jī)器人需要具備與人類實(shí)時(shí)的任務(wù)級交互能力,快速理解人類通過語言,手勢等方式給出的指令,有效執(zhí)行;迎賓機(jī)器人需要能夠通過視覺、聽覺、觸覺等多種感官獲取信息
