包括財(cái)政稅費(fèi)政策、金融信貸政策、保供穩(wěn)價(jià)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
①經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展邁出堅(jiān)實(shí)步伐②三大攻堅(jiān)戰(zhàn)取得關(guān)鍵進(jìn)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(shí)施 ⑤改革開放進(jìn)一步深化
①持續(xù)深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量和效益穩(wěn)步提高 ②聚焦突出問題精準(zhǔn)發(fā)力，三大攻堅(jiān)戰(zhàn)取得關(guān)鍵進(jìn)展 ③扎實(shí)推進(jìn)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(jī)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(xiàng)規(guī)劃，相應(yīng)用地需求納入土地利用年度計(jì)劃，并明確建設(shè)與管理要求
這個(gè)數(shù)據(jù)中心主要用于大數(shù)據(jù)和AI訓(xùn)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(diǎn)：促進(jìn)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(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(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)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(shì)分析
人形機(jī)器人市場(chǎng)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(chǎng)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(duì)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(chǎng)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(duì)情感的識(shí)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(duì)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(shí)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(chǎng)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
