內(nèi)蒙古自治區(qū)發(fā)展改革委、工信廳等12部門近日聯(lián)合印發(fā)《內(nèi)蒙古自治區(qū)促進工業(yè)經(jīng)濟平穩(wěn)增長行動方案》，為進一步強化政策支持，激發(fā)市場主體活力，振作工業(yè)經(jīng)濟運行，確保全年工業(yè)經(jīng)濟運行在合理區(qū)間。
《行動方案》包括財政稅費政策、金融信貸政策、保供穩(wěn)價政策、投資政策、外貿(mào)外資政策、科技和環(huán)境政策、用地用能用工政策等八方面共52條具體舉措。要求自治區(qū)發(fā)展改革委、自治區(qū)工業(yè)和信息化廳要按照職能職責，加大統(tǒng)籌協(xié)調(diào)力度，會同相關(guān)部門積J推進全區(qū)工業(yè)經(jīng)濟平穩(wěn)增長，多面貫徹落實相關(guān)政策措施。要做好工業(yè)L域重點行業(yè)、重點園區(qū)和重點企業(yè)運行情況調(diào)度監(jiān)測，積J研究工業(yè)經(jīng)濟運行過程中出現(xiàn)的問題，協(xié)調(diào)解決遇到的突出困難。
附件：關(guān)于印發(fā)《內(nèi)蒙古自治區(qū)促進工業(yè)經(jīng)濟平穩(wěn)增長行動方案》的通知
①經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展邁出堅實步伐②三大攻堅戰(zhàn)取得關(guān)鍵進展 ③區(qū)域性中心城市建設(shè)取得重要突破 ④鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略深入實施 ⑤改革開放進一步深化
①持續(xù)深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，經(jīng)濟發(fā)展的質(zhì)量和效益穩(wěn)步提高 ②聚焦突出問題精準發(fā)力，三大攻堅戰(zhàn)取得關(guān)鍵進展 ③扎實推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，農(nóng)村牧區(qū)發(fā)展取得新成效
各地區(qū)要將5G基站站址、機房、管線、天面、配套電力等設(shè)施納入市政基礎(chǔ)設(shè)施專項規(guī)劃，相應用地需求納入土地利用年度計劃，并明確建設(shè)與管理要求
這個數(shù)據(jù)中心主要用于大數(shù)據(jù)和AI訓練，這或許是國內(nèi)最大的專為人工智能、大數(shù)據(jù)打造的數(shù)據(jù)中心
內(nèi)蒙古未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點：促進現(xiàn)代煤化工向下游延伸、有色金屬生產(chǎn)加工和裝備制造向高端發(fā)展、農(nóng)畜產(chǎn)品向終端拓展
《藍皮書》旨在為政府部門政策制定、企業(yè)戰(zhàn)略決策提供科學參考，同時幫助公眾理解AI技術(shù)對經(jīng)濟社會發(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
人形機器人市場規(guī)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(yè)將把AI 融入其主要產(chǎn)品和服務中，并且這些 AI 功能將成為收入增長的主要驅(qū)動力
從數(shù)據(jù)看數(shù)據(jù)標準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”時期推進新型工業(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(fā)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
多模態(tài)感知技術(shù)讓機器人具備類似人類五感的多模態(tài)智能感知能力;通過表情識別、語音情感分析等技術(shù)，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陪伴機器人在外觀設(shè)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(xié)調(diào),動態(tài)足控制能力;在各個領(lǐng)域的實際應用和用途,協(xié)助人類完成各種復雜任務
機器人機械手有多個關(guān)節(jié)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
展廳迎賓機器人的“小腦”核心技術(shù)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(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)及預觀控制,混雜零動態(tài)規(guī)劃方法,虛擬模型解耦控制;基于學習的小腦技術(shù)路線控制方法有強化學習和模仿學習
迎賓服務機器人需要整合視覺,聽覺,觸覺等多種感知模態(tài),使機器人在復雜場景中做出更準確的決策;結(jié)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(tài)
LLM(大語言模型+VFM(視覺基礎(chǔ)模型)實現(xiàn)人機語言交互、任務理解、推理和規(guī)劃;VLM(視覺-語言模型)實現(xiàn)更準確的任務規(guī)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
