廣西印發(fā)《廣西基礎(chǔ)設(shè)施補(bǔ)短板“五網(wǎng)”建設(shè)三年大會戰(zhàn)總體方案（2020—2022年）》，用3年時(shí)間努力謀劃和強(qiáng)力推進(jìn)一批“五網(wǎng)”（交通網(wǎng)、能源網(wǎng)、信息網(wǎng)、物流網(wǎng)、地下管網(wǎng)）基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目建設(shè)：
到2022年全區(qū)新建2.2萬個(gè)4G基站，累計(jì)建成5萬個(gè)以上5G基站；
建設(shè)新一代互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，多面完成數(shù)據(jù)中心、業(yè)務(wù)分發(fā)、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用以及用戶終端IPv6改造，多面建成物聯(lián)網(wǎng)，提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)支撐能力；
加快—東盟信息港基礎(chǔ)設(shè)施平臺項(xiàng)目建設(shè)，建成電信東盟國際信息園、移動(dòng)廣西數(shù)據(jù)中心等，爭取南寧J互聯(lián)網(wǎng)骨干直聯(lián)點(diǎn)、新型互聯(lián)網(wǎng)交換中心等項(xiàng)目獲批；
建成60個(gè)以上自治區(qū)J大數(shù)據(jù)重點(diǎn)支撐平臺，全區(qū)數(shù)據(jù)中心承載能力達(dá)到50萬架標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架。
廣西未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點(diǎn)：重點(diǎn)發(fā)展新一代信息技術(shù)、北斗導(dǎo)航、地理信息、智能裝備制造、節(jié)能環(huán)保、新材料、新能源汽車、新能源、生物醫(yī)藥、大健康、人工智能、高效儲能、生命科學(xué)等新興產(chǎn)業(yè)
要鼓勵(lì)企業(yè)引進(jìn)工業(yè)4.0，建設(shè)智慧工廠，推廣智能化管理方式，加大機(jī)器人的使用力度，促進(jìn)智能制造在廣西新型裝配式建筑材料領(lǐng)域大力發(fā)展。到2020年和2025年，分別培育6家及15家智能制造企業(yè)和數(shù)字工廠
《藍(lán)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(xué)參考，同時(shí)幫助公眾理解AI技術(shù)對經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的深遠(yuǎn)影響,AI賦能行業(yè)應(yīng)用案例,產(chǎn)業(yè)政策及趨勢分析
人形機(jī)器人市場規(guī)模預(yù)計(jì)從 2024 年的 20.3 億美元增長到2029 年的 132.5 億美元，復(fù)合年增長率達(dá) 45.5%;中國 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(jī)器人的核心是人機(jī)交互,在智能人機(jī)交互的研究中,對情感的識別、分析、理解、表達(dá)的能力是重點(diǎn)研發(fā)方向;從人類的語音,面部表情等多個(gè)維度捕捉情感信息，并對其進(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;通過表情識別、語音情感分析等技術(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-語言模型為機(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,聽覺,觸覺等多種感知模態(tài),使機(jī)器人在復(fù)雜場景中做出更準(zhǔn)確的決策;結(jié)合聽覺和觸覺信息，機(jī)器人可以更好地理解人類的指令和情感狀態(tài)
LLM(大語言模型+VFM(視覺基礎(chǔ)模型)實(shí)現(xiàn)人機(jī)語言交互、任務(wù)理解、推理和規(guī)劃;VLM(視覺-語言模型)實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的任務(wù)規(guī)劃和決策;VLA (視覺-語言-動(dòng)作模型)解決機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡決策問題
