市場主體數(shù)量發(fā)展目標：未來三年力爭新登記市場主體4.6萬戶以上，其中企業(yè)9800戶以上，“個轉(zhuǎn)企”企業(yè)600戶以上。目前全市市場主體12.1萬戶，到2024年，力爭突破14.4萬戶，其中企業(yè)目前2.2萬戶，力爭突破2.7萬戶，每千人擁有市場主體數(shù)量突破150戶，超過全國平均水平。
市場主體質(zhì)量發(fā)展目標：力爭用三年左右時間，打造一批行業(yè)龍頭企業(yè)、培育一批“專精特新”企業(yè)、支持一批上市掛牌企業(yè)、增加一批成長入規(guī)企業(yè)、創(chuàng)建一批知名品牌企業(yè)，推動大企業(yè)“D天立地”、中小企業(yè)“鋪天蓋地”、微型企業(yè)及個體工商戶“枝繁葉茂”，形成量質(zhì)雙升、多面振興發(fā)展新格局。
附件：關(guān)于印發(fā)白山市開展培育壯大市場主體三年行動（2022-2024年）實施方案的通知
吉政辦發(fā)〔2022〕4號,支持企業(yè)上線知名跨境電子商務平臺或設(shè)立獨立站,支持海外倉建設(shè),積極發(fā)展外貿(mào)綜合服務,探索發(fā)展外貿(mào)新模式
吉政發(fā)〔2022〕5號,打造能力充沛的綜合交通網(wǎng),啟動高速公路待建路段建設(shè),做強做大長春市交通,建設(shè)高品質(zhì)運輸服務體系
新基建“761”工程計劃實施項目2188個，總投資10962億元。推進5G基礎(chǔ)設(shè)施、特高壓、城際高速鐵路和城際軌道交通、新能源汽車充電樁、大數(shù)據(jù)中心、人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“7大新型基礎(chǔ)設(shè)施”
吉林未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點：戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)深入實施9大行動計劃，培育發(fā)展新材料、新一代信息技術(shù)、生物醫(yī)藥、高性能醫(yī)療器械等新興產(chǎn)業(yè)
《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
