提出至2021年底，智慧海南架構(gòu)體系基本確立，關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施和核心平臺(tái)初步建成。至2023年底，智慧海南資源要素體系和機(jī)制體制基本完善，信息基礎(chǔ)設(shè)施向G速、泛在、智能方向升J，便捷暢達(dá)的國(guó)際化通信環(huán)境基本確立。新一代信息技術(shù)多面賦能產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化提速。基于數(shù)字孿生城市的精細(xì)治理能力、海關(guān)監(jiān)管能力和服務(wù)能力持續(xù)增強(qiáng)。至2025年底，以“智慧賦能自由港”“數(shù)字孿生省”為標(biāo)志的智慧海南基本建成，初步將海南打造成為自由貿(mào)易港智慧標(biāo)桿。
平義真、李廣聚、靳玉志、謝華等領(lǐng)導(dǎo)致辭，希望海南聯(lián)通加快創(chuàng)新發(fā)展，不斷推出更加智慧智能的信息產(chǎn)品與服務(wù)，為推進(jìn)智慧海南和賦能高水平自由貿(mào)易港建設(shè)做出新的貢獻(xiàn)
設(shè)立10億元區(qū)塊鏈產(chǎn)業(yè)子基金，吸引社會(huì)資金集聚形成資本供給效應(yīng)，為區(qū)塊鏈企業(yè)提供天使投資、股權(quán)投資、投后增值等多層次服務(wù)
海南省鼓勵(lì)支持創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)，加快落實(shí)“新基建”，實(shí)施“智慧海南”建設(shè)計(jì)劃，爭(zhēng)取在5G、區(qū)塊鏈等產(chǎn)業(yè)建設(shè)和應(yīng)用上取得新突破
海南未來(lái)產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點(diǎn)：扶持發(fā)展海洋運(yùn)輸、海洋裝備制造、海洋生物醫(yī)藥、海水淡化等海洋新興產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)臨港產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展
人形機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)從 2024 年的 20.3 億美元增長(zhǎng)到2029 年的 132.5 億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率達(dá) 45.5%;中國(guó) 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(zhǎng)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(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(tǒng)籌好“四對(duì)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(guó)內(nèi)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(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(duì)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(yǔ)音,面部表情等多個(gè)維度捕捉情感信息，并對(duì)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(guò)表情識(shí)別、語(yǔ)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(jué)-語(yǔ)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(jué),聽(tīng)覺(jué),觸覺(jué)等多種感知模態(tài),使機(jī)器人在復(fù)雜場(chǎng)景中做出更準(zhǔn)確的決策;結(jié)合聽(tīng)覺(jué)和觸覺(jué)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(yǔ)言模型+VFM(視覺(jué)基礎(chǔ)模型)實(shí)現(xiàn)人機(jī)語(yǔ)言交互、任務(wù)理解、推理和規(guī)劃;VLM(視覺(jué)-語(yǔ)言模型)實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的任務(wù)規(guī)劃和決策;VLA (視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作模型)解決機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡決策問(wèn)題
迎賓機(jī)器人需要具備與人類實(shí)時(shí)的任務(wù)級(jí)交互能力,快速理解人類通過(guò)語(yǔ)言,手勢(shì)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(guò)視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等多種感官獲取信息
