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關於印發雲南省5G+工業互聯網示範工程推進方案的通知

來源:雲南省工業和信息化廳      編輯:創澤      時間:2020/12/7      主題:工業互聯網   [加盟]

一、工作目標

搶抓新型基礎設施建設和新一代信息通信技術發展機遇,構建G速安全的網絡支撐能力,實現全省新型工業示範基地、重點產業園區5G網絡全覆蓋,形成一批“5G+工業互聯網”示範應用基地;圍繞我省特色行業L域,培育一批“5G+工業互聯網”典型應用場景,形成一批行業示範應用;同步構建5G+工業互聯網公共服務平台、安全及應用推廣保障體係,形成5G與工業互聯網融合疊加、互促共進、倍增發展的創新態勢。


附件:關於印發雲南省5G+工業互聯網示範工程推進方案的通知






關於印發昆明市關於支持數字經濟發展的若幹政策措施(試行)的通知

昆政發〔2020〕26號,為加快“數字昆明”建設,推動數字經濟發展,推進新一代信息技術應用示範,引進國內外區塊鏈、大數據,結合昆明市實際製定本政策

3776億元!雲南“新基建”項目清單來了

雲南省已梳理形成了第一批“新基建”項目清單,謀劃項目665個,項目總投資3776億元。各級政府連續3年每年統籌安排100億元,其中省財政每年安排10億元,用於支持新型基礎設施建設

雲南省2020年“四個一百”重點建設項目計劃表(新開工項目)

國道G326和G324線石林縣城過境公路工程及配套設施工程 長龍高速公路(機場南高速) 雲南省S45永金高速新平(戛灑)至元江(紅光)段 澄江至華寧高速公路 大姚至永仁高速公路 瑞麗至孟連高速公路

雲南省推進新型基礎設施建設實施方案(2020-2022年)

計劃經過3年時間,智慧交通、智慧能源、智慧旅遊、工業互聯網試點示範達到全國一流水平,雲南新型基礎設施建設水平進入全國領先行列,成為雲南高質量發展的重要支撐

雲南省新基建政策:統籌規劃新基建,讓新基建行穩致遠

新型基礎設施建設五大領域,重點項目394個,總投資10011.8億元

昆明市新型基礎設施建設投資計劃項目明細表

昆明新基建EXCEL項目表:5G網絡基礎設施 人工智能基礎設施 工業互聯網及物聯網基礎設施 “智慧+”基礎設施 軌道及航空基礎設施

雲南新基建:未來產業發展重點

雲南未來產業發展重點:培育生態文化、養生休閑、大健康、文化創意、民族時尚創意等服務業

2025人工智能+行業發展藍皮書-典型應用場景,行業應用案例,產業政策及趨勢分析

《藍皮書》旨在為政府部門政策製定、企業戰略決策提供科學參考,同時幫助公眾理解AI技術對經濟社會發展的深遠影響,AI賦能行業應用案例,產業政策及趨勢分析

2025人工智能賦能新型工業化範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,複合年增長率達 45.5%;中國 60% 的企業將把AI 融入其主要產品和服務中,並且這些 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+工業製造、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製不完善,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,新型工業化麵臨的形勢

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

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,麵部表情等多個維度捕捉情感信息,並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、表情控製

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 類情緒並做出相應情感回應,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,動態足控製能力;在各個領域的實際應用和用途,協助人類完成各種複雜任務

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,可以精確控製機械手的操作;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”核心技術正在從基於模型的控製方法向基於學習的控製方法演進,視覺-語言模型為機器人學習複雜技能提供了新的範式,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(基於模型、基於學習)

基於模型的小腦技術路線控製方法有ZMP判據及預觀控製,混雜零動態規劃方法,虛擬模型解耦控製;基於學習的小腦技術路線控製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,使機器人在複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
 
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