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關于印發南通市推進新型基礎設施建設行動方案(2020~2022年)

來源:南通市人民政府      編輯:創澤      時間:2020/8/22      主題:其他   [加盟]

(二)發展目標

到2022年,基本形成政府信息化、城市智慧化、生活智能化、產業數字化的良好格局,5G、工業互聯網、物聯網等新技術多面融入城市生產生活,通過動態實施一批重大新型基礎設施項目,全市新型基礎設施建設規模和發展能J達到國內出色水平,形成支撐經濟社會G質量發展的強大動能。

——信息基礎設施布局完備。全市信息基礎設施網絡更加健全,實現5G網絡主城區、中心鎮、開發園區全覆蓋。移動通信網絡、固定寬帶網絡接入能力平均達到1000Mbps,城域網出口帶寬達到25Tbps。新一代數據中心布局和工業互聯網建設取得顯著進展,G標準建設大型實時數據中心示范基地,打造長三角地區重要信息樞紐。

——融合基礎設施廣泛應用。建成全國批市域社會治理現代化試點合格城市。加快示范場景應用,布局形成省J以上智慧校園400個、互聯網醫院7家、智慧港區3個,新建工程智慧建筑普及率40%以上,集約G效、經濟適用、智能綠色、安全可靠的融合基礎設施體系基本形成,打造全國智慧城市典范。







江蘇省2020年重大項目名單

實施項目(220個),重大產業項目(130個),現代服務業(35個),重大生態環保(13個),重大民生工程 (10個),重大基礎設施 (47個),儲備項目(20個)

蘇州園區“5G+工業互聯網”政策發布

以爭創國家級“5G+工業互聯網”融合應用先導區為目標,圍繞供端服務企業引進培育創新發展和需端制造業企業融合應用兩大方向,具體提出三個方面8條具體措施

江蘇省新基建政策《關于加快新型信息基礎設施建設擴大信息消費的若干政策措施》

2020年計劃投資120億元,新建5G基站5.2萬個。優化新一代數據中心布局,實施全省一體化大數據中心“1﹢N﹢13”推進工程,形成共用共享、科學合理的全省大數據中心整體布局等

江蘇新基建:未來產業發展重點

江蘇未來產業發展重點:推動戰略性新興產業規模化發展,加快培育大數據、工業機器人等新增長點,建設一批戰略性新興產業集群

江蘇省工業和信息化廳:《關于加快新型信息基礎設施建設 擴大信息消費的若干政策措施》解讀

江蘇省先后制定出臺了《省政府關于進一步推進信息基礎設施建設的意見》、《“十三五”智慧江蘇建設發展規劃》、《智慧江蘇建設三年行動計劃》,統籌推進全省信息化發展

2025人工智能賦能新型工業化范式變革與發展路徑研究報告-在新型工業化中的重要作用、發展路徑以及未來趨勢

人形機器人市場規模預計從 2024 年的 20.3 億美元增長到2029 年的 132.5 億美元,復合年增長率達 45.5%;中國 60% 的企業將把AI 融入其主要產品和服務中,并且這些 AI 功能將成為收入增長的主要驅動力

十五五”時期我國通用人工智能產業發展趨勢研究-推動AI+工業制造、AI+金融服務、AI+醫療服務等“AI+應用”融合發展

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險;旺盛的大模型應用場景需求加劇人才供需矛盾

十五五”時期我國推進新型工業化的路徑研究:取得的成績及存在的問題,新型工業化面臨的形勢

十五五”時期推進新型工業化主要統籌好“四對關系”:一是高質量供給引領和滿足內需的關系;二是做優增量和盤活存量的關系;三是產業國內根植與海外布局的關系;四是有效市場與有為政府的關系

AI迎賓接待機器人的技術壁壘之情感智能

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、表達的能力是重點研發方向;從人類的語音,面部表情等多個維度捕捉情感信息,并對其進行分析和判別

AI智能交互陪伴機器人核心技術:外觀設計、情感計算、表情控制

多模態感知技術讓機器人具備類似人類五感的多模態智能感知能力;通過表情識別、語音情感分析等技術,讓機器人感知人 類情緒并做出相應情感回應,增加親和力和互動性

AI陪伴機器人-自然交互的陪伴機器人

AI陪伴機器人在外觀設計具備人類相似特征;在行為模式上模仿人類的行為,具備手眼協調,動態足控制能力;在各個領域的實際應用和用途,協助人類完成各種復雜任務

新一代展廳指引服務機器人的機械手的特點:多個關節和多個自由度,具有很高的靈活性

機器人機械手有多個關節和多個自由度,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

展廳迎賓機器人小腦技術的演進:視覺-語言模型進行模仿學習

展廳迎賓機器人的“小腦”核心技術正在從基于模型的控制方法向基于學習的控制方法演進,視覺-語言模型為機器人學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

展廳迎賓講解機器人的小腦技術路線:兩種(基于模型、基于學習)

基于模型的小腦技術路線控制方法有ZMP判據及預觀控制,混雜零動態規劃方法,虛擬模型解耦控制;基于學習的小腦技術路線控制方法有強化學習和模仿學習

迎賓服務機器人的大腦發展方向:智能化和自主化發展

迎賓服務機器人需要整合視覺,聽覺,觸覺等多種感知模態,使機器人在復雜場景中做出更準確的決策;結合聽覺和觸覺信息,機器人可以更好地理解人類的指令和情感狀態

智能迎賓服務機器人大模型多技術路線:四條(LLM,VLM,VLA,多模態大模型)

LLM(大語言模型+VFM(視覺基礎模型)實現人機語言交互、任務理解、推理和規劃;VLM(視覺-語言模型)實現更準確的任務規劃和決策;VLA (視覺-語言-動作模型)解決機器人運動軌跡決策問題

迎賓機器人的大腦需要具備的能力:實時交互 多模態感知

迎賓機器人需要具備與人類實時的任務級交互能力,快速理解人類通過語言,手勢等方式給出的指令,有效執行;迎賓機器人需要能夠通過視覺、聽覺、觸覺等多種感官獲取信息
 
資料獲取
江蘇省政策
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