6月5日，記者從寧波市發(fā)改委獲悉，《寧波市推進新型基礎設施建設行動方案（2020-2022）》已公布。方案稱，寧波將通過實施100個重大新型基礎設施項目，釋放2000億元投資，將寧波打造成為全國新型基礎設施建設標桿城市。
新基建浪潮席卷而來，寧波錨定四個行動目標——
信息基礎設施建設全國出色。加速建設“架構(gòu)簡潔、功能敏捷、集約G效、能力開放、安全可信”的新一代云網(wǎng)融合型網(wǎng)絡，G效建設5G和光網(wǎng)“雙千兆”等新型網(wǎng)絡基礎設施。全國L先的信息樞紐城市地位得到鞏固和提升。
融合基礎設施建設全國L先。加快布局建設大數(shù)據(jù)中心、城市大腦，布局1000萬個社會感知單元、新建3100個公用和專用充電樁、建成50所智慧學校、10家互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院，多面推進數(shù)字政府、智慧社會、數(shù)字經(jīng)濟的G質(zhì)量發(fā)展，使我市新型智慧城市建設水平持續(xù)保持國內(nèi)L先地位。
創(chuàng)新基礎設施建設全國前列。加快推進甬江實驗室建設，依托甬江科創(chuàng)大走廊，加快謀劃J端環(huán)境材料等重大科學基礎設施建設，爭創(chuàng)區(qū)塊鏈等重點實驗室，謀劃引進建設20家產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院，提升關(guān)鍵核心技術(shù)能力，推進全國L先的自主創(chuàng)新城市建設。
新基建賦能產(chǎn)業(yè)全國L跑。在集成電路、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能元器件、智能網(wǎng)聯(lián)汽車等L域形成集群化特色產(chǎn)業(yè)，推進我市成為全國以新基建帶動新舊動能轉(zhuǎn)換、促進特色新興產(chǎn)業(yè)G質(zhì)量發(fā)展的標桿城市。
與過去單純依靠“鐵公基”刺激經(jīng)濟的老路不同，顯然，這一輪“新基建”更強調(diào)G質(zhì)量發(fā)展的產(chǎn)業(yè)升J浪潮，投資重點也轉(zhuǎn)向了先進的智能化、信息化技術(shù)和基礎設施。下一步，寧波將圍繞四個目標，助推科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升J和城市治理，打造經(jīng)濟社會G質(zhì)量發(fā)展的新引擎，為當好浙江建設“重要窗口”模范生提供支撐。
浙江未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點：加快規(guī)劃建設杭州城西科創(chuàng)大走廊、錢塘江金融港灣、烏鎮(zhèn)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)
《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
