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印發武漢市突破性發展數字經濟實施方案的通知

來源:武漢市人民政府      編輯:創澤      時間:2020/8/6      主題:其他   [加盟]

為貫徹總書記關于發展數字經濟的系列重要指示精神,落實、省關于數字經濟的工作部署,搶抓新一輪科技革命和產業變革機遇,突破性發展數字經濟,打造數字經濟發展新G地,驅動我市L跑數字時代,引L戰略性新興產業發展,推動經濟G質量發展,現結合我市實際,制訂本方案。

一、發展目標

堅持以“兩化三融合”為主線,突破性發展數字產業化、產業數字化,通過實施5大數字新基建、7大數字新產業、3大數字新融合工程,促進人工智能、區塊鏈、云計算、大數據、5G等數字經濟新興技術與實體經濟、城市治理、社會民生深度融合,力爭用3年時間,全市數字經濟取得突破性成果,數字經濟增加值占GDP的比重超過50%,成為全國5G先用先試城市,創建數字經濟創新發展試驗區,建成全國數字經濟一線城市,成為數字經濟產業鏈、價值鏈、創新鏈上的重要節點,助推形成超大城市社會治理現代化的武漢模式。

(一)重點培育成長5家以上d角獸企業,壯大發展10家以上國內數字經濟L軍企業,新引進20家以上國內外數字經濟百強、軟件百強、互聯網百強等企業,引進一批國內外知名總部企業,培育一批平臺型龍頭企業,形成“1000+”數字經濟標桿企業。

(二)初步建成覆蓋全市的節點、二J節點標識解析體系,以及包括“雙跨”平臺、行業J平臺、企業J平臺的工業互聯網平臺應用體系。實現全市規模以上工業企業“2000+”數字化診斷全覆蓋,建成100家以上數字化車間(工廠),新增1萬家企業上云。

(三)構建“5G+AI+IoT”的數字經濟底層,建成5G基站不少于3萬個,5G網絡實現全市域連續覆蓋,建成SA(d立組網)核心網。數據中心達到機架10萬以上、算力500P以上。新增78公里車路協同測試道路。

二、主要任務






武漢成立推進新型基礎設施建設領導小組,推進重點工作

預計到2022年底,武漢市新型基礎設施建設規模和創新能級居全國前列,實現5G、人工智能、工業互聯網、物聯網、大數據平臺等新技術全面融入城市生產生活

湖北省數字政府建設總體規劃(2020-2022年)

數字政府政務服務綜合平臺、社會服務綜合平臺、大數據管理和服務平臺、網絡管理綜合平臺、安全管理平臺、縣數字政府數字化改造等建設內容的國家大數據綜合試驗區初步建成

湖北出臺13條政策措施為數字經濟提供全速沖刺的跑道

湖北省將實施數字經濟五項工程,包括5G萬站工程,今年該省新建5G基站5萬個以上,實現5G網絡武漢市城區室外全覆蓋

湖北省新基建政策:以新基建重大項目為抓手,建立省市兩級項目庫

湖北省將以新基建重大項目為抓手,建立省市兩級項目庫,湖北省經信廳謀劃了40個省級“點線心站臺園” 項目,總投資1300多億元。

湖北新基建:未來產業發展重點

湖北未來產業發展重點:盯緊光電子、3D打印與新一代信息技術等15個重點產業領域

湖北省政府印發加快推進重大項目建設著力擴大有效投資的若干意見

奮力奪取疫情防控和經濟社會發展“雙勝利”,為實現決勝全面建成小康社會、決戰脫貧攻堅目標任務提供有力支撐

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
 
資料獲取
湖北省政策
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