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2020重慶市重大基礎設施項目清單

來源:重慶市人民政府      編輯:創澤      時間:2020/7/30      主題:重點項目   [加盟]

2020重慶市重大基礎設施項目清單





  



重慶計劃到2022年累計投入 近4000億元布局“新基建”

在建項目152個,總投資2101億元,主要任務是提速建設,對沖疫情影響、穩定經濟增長;新開工項目102個,總投資831億元

重慶新基建重大項目建設方案,總投資3983億元

6月18日,重慶市政府發布《重慶市新型基礎設施重大項目建設行動方案(2020—2022年)》3年里,重慶市將總投資3983億元,滾動實施和儲備375個新基建重大項目

重慶市新型基礎設施重大項目建設行動方案(2020—2022年)

以2020—2022年為周期,滾動實施全市新型基礎設施重大項目建設及儲備,是推動建設國家數字經濟創新發展試驗區和國家新一代人工智能創新發展試驗區的“先手棋”

重慶市規劃和自然資源局關于強化用地保障支持產業發展的意見

全力保障產業發展用地上,將優先安排5G網絡、人工智能、工業互聯網、大數據中心等新型基礎設施建設項目及智能產業項目等用地供應

重慶市新基建政策《重慶市規劃和自然資源局關于強化用地保障支持產業發展的意見》

重慶市2020年首輪新型基礎設施建設項目已集中開工。其中,新基建重大項目22個,涵蓋5G網絡、數據中心、人工智能等眾多領域,總投資815億元。

重慶新基建:未來產業發展重點

重慶未來產業發展重點:引進和實施一批石墨烯、軌道交通裝備、精細化工、生物醫藥、環保技術等重大項目,帶動關聯產業發展

2020年重慶市人民政府工作報告

2020年1月11日,工作報告提到,推動支柱產業迭代升級:裝備產業,大力發展高端化、智能化、成套化裝備產品,推動機器人放量生產和數控機床提檔升級

2025人工智能+行業發展藍皮書-典型應用場景,行業應用案例,產業政策及趨勢分析

《藍皮書》旨在為政府部門政策制定、企業戰略決策提供科學參考,同時幫助公眾理解AI技術對經濟社會發展的深遠影響,AI賦能行業應用案例,產業政策及趨勢分析

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
 
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