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廣東省2020年重點建設項目計劃表

來源:廣東省人民政府      編輯:創澤      時間:2020/7/27      主題:重點項目   [加盟]

廣東省廣州開發區在全國率先推出《廣州市黃埔區廣州開發區廣州G新區加快“新基建”助力數字經濟發展十條》,《廣東省2020年重點建設項目計劃》已發布,今年廣東共安排省重點項目1230個,并提出5.9萬億的‘新基建’項目。






  



深圳市出臺《關于加快推進新型基礎設施建設的實施意見(2020-2025年)》

首批新基建項目95個總投資4119億元,力爭到2025年,深圳新基建的建設規模和創新水平位居全球前列,提出了6大重點任務,梳理了20項主要工作,36項具體事項

廣東省5G基站和數據中心總體布局規劃(2021-2025 年)

到 2022 年底,珠三角建成 5G 寬帶城市群,粵東粵西粵北城區、縣城及發達鄉鎮鎮區實現 5G 網絡覆蓋,全省5G 站址累計達 35 萬個

廣東省2020年重點建設項目計劃

共安排省重點項目1230個項目,總投資5.9萬億元,年度計劃投資7000億元,安排開展前期工作的省重點建設前期預備項目868個,估算總投資3.4萬億元

廣東省新基建政策《廣東省2020年重點建設項目計劃》

《廣東省2020年重點建設項目計劃》已發布,今年廣東共安排省重點項目1230個,并提出5.9萬億的‘新基建’項目。

廣東新基建:未來產業發展重點

廣東未來產業發展重點:加快高檔數控機床和機器人等智能裝備的研發和產業化,打造一批智能制造示范基地

廣州打響數字新基建第一槍!1800億投資敲定,華為百度成大贏家

廣州市舉辦了首批數字新基建重大項目集中簽約及揭牌活動,73個總投資規模約1800億元的項目集中簽約、揭牌,亮出廣州發展新基建的“頭雁陣容”。

2025人工智能賦能新型工業化范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,復合年增長率達 45.5%;中國 60% 的企業將把AI 融入其主要產品和服務中,并且這些 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+工業制造、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制不完善,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
 
資料獲取
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