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《貴州省5G發展規劃(2020-2022)》

來源:貴州省大數據發展管理局      編輯:創澤      時間:2020/8/7      主題:其他   [加盟]

為加快5G建設發展,近日,省5G發展L導小組印發實施《貴州省5G發展規劃(2020-2022)》(以下簡稱《規劃》),這是我省繼2019年7月和9月印發實施《貴州省推進5G通信網絡建設實施方案》和《加快推進全省5G建設發展的通知》后,對5G發展的再部署再推進。《規劃》對我省5G發展進行了工程化、項目化安排,結合四大重點方向形成高質量5G網絡建設工程、十大應用示范工程、5G產業生態建設工程等專欄,謀劃布局了一批引L性、應用性、支撐性的5G重點項目,將有力推動《加快推進全省5G建設發展的通知》明確的5G發展目標任務落到實處。







貴州省人民政府發布《關于加快區塊鏈技術應用和產業發展的意見》

到2022年,貴州建設3至5個區塊鏈開放創新平臺及公共服務平臺,打造2至3個區塊鏈產業基地,引進培育100戶以上成長型區塊鏈企業,形成30個以上行業區塊鏈應用解決方案,推廣50個以上區塊鏈典型應用示范

2020年度貴州省大數據重點項目名單 共146項

落實5月13日省委大數據發展專題會議精神,加快大數據重點項目建設,現將《2020年度貴州省大數據重點項目名單》予以發布

貴州新基建:未來產業發展重點

貴州未來產業發展重點:實施大數據戰略行動,積極發展大數據核心業態、關聯業態和衍生業態

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

2024人工智能中文大模型使用手冊:介紹各AI平臺的基本功能與特點、安裝與使用、使用技巧與建議,及其注意事項與安全問題等情況

手冊分別介紹各AI平臺的基本功能與特點、安裝與使用、使用技巧與建議,及其注意事項與安全問題等情況,將會是您掌握和應用中文大模型 AI 平臺的入門級使用指南

人工智能行業應用建設發展參考架構:算力基礎,數據服務,模型服務,應用開發,運維平臺,運營平臺等六個方面,建設的共性能力和特性能力

研究推進行業應用發展標準化的參考架構,期望為各行業主體明確人工智能應用建設發展的重點和目標,降低應用開發和復制的邊際成本,為加快推進人工智能行業應用規模化落地提供有益參考
 
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