《方案》提出完善信息基礎設施、夯實產業(yè)基礎支撐、深化行業(yè)L域應用、支撐體系優(yōu)化行動等四項重點任務。
《方案》提出，要推動智慧城市和數字鄉(xiāng)村建設，改造升J城市、鄉(xiāng)村、交通、能源、衛(wèi)生健康等傳統(tǒng)基礎設施，將感知終端融入公共基礎設施建設，實現固移融合、寬窄結合的物聯(lián)接入能力，建設綜合管理和數據共享平臺，充分挖掘數據價值，提升社會管理與公共服務的智能化水平。
在智慧城市L域，要加快推進城市信息模型（CIM）基礎平臺建設，推進城市建設檔案數字化，建設地下管網普查和數據庫，構建統(tǒng)一的公共基礎數據庫。加快建立城市網格化管理平臺、公共信息服務平臺，推動智慧城市綜合和專項規(guī)�；瘧�。實施智能化市政基礎設施建設和改造，對城鎮(zhèn)供水、排水、燃氣等市政基礎設施智能改造升J。
《方案》明確，要拓展民生消費L域應用。推進智慧家居建設，推動視頻監(jiān)控、智能門禁、消防預警、智慧標識等感知終端在家庭、樓宇、社區(qū)的應用部署，打造異構產品互聯(lián)、集中控制、低碳環(huán)保、安全舒適的智慧家庭、智慧樓宇和新型社區(qū)。推進智能產品應用，鼓勵物聯(lián)網企業(yè)與生產企業(yè)、運動器械制造商、康復輔具生產商、養(yǎng)老機構、運動場館等跨界合作，推動可穿戴設備、智能醫(yī)療健康產品、智能體育裝備的普及應用。
附件：關于印發(fā)《江西省加快推進物聯(lián)網新型基礎設施建設實施方案》的通知
采取骨灰水葬,撒散等不保留骨灰安葬方式的,一次性給予每例3000元獎補;不占地或少占地生態(tài)安葬方式的一次性給予每例1000元獎補
贛5G發(fā)展辦〔2021〕1 號，實施5G網絡覆蓋質量提升工程，適度超前部署 5G 網絡，2021年新開通 5G 基站 2.1 萬個，力爭全省累計開通 5G 基站達 5.5 萬個
智慧視覺結合物聯(lián)網，集中在監(jiān)管、調度、公共服務領域,智慧視覺賦予智慧城市中臺毛細血管級感知與響應能力
江西省相關部門已先后出臺了江西省虛擬現實、物聯(lián)江西、5G、工業(yè)互聯(lián)網等規(guī)劃或行動計劃
5月25日，南昌市印發(fā)《南昌市市域社會治理現代化“十大工程”實施方案》在爭創(chuàng)市域社會治理現代化示范城市中彰顯省會擔當
江西未來產業(yè)發(fā)展重點：在電子信息、航空制造、生物醫(yī)藥、節(jié)能環(huán)保、新能源等領域實施一批重大產業(yè)項目
江西省政府召開全省數字經濟創(chuàng)新發(fā)展大會,省委書記劉奇出席并講話,江西省長易煉紅主持會議，省領導殷美根、趙力平出席
《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技術對經濟社會發(fā)展的深遠影響,AI賦能行業(yè)應用案例,產業(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
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”時期推進新型工業(yè)化主要統(tǒng)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(yōu)增量和盤活存量的關系；三是產業(yè)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，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,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
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(tài)規(guī)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
