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關于印發《5G應用“揚帆”行動計劃(2021-2023年)》的通知

來源:陜西省通信管理局      編輯:創澤      時間:2022/3/30      主題:其他   [加盟]

《“揚帆”行動》共分為五個部分七項發展指標,涵蓋了17個重點行業,明確了陜西省在5G應用發展方面的指導思想,制定了5G應用關鍵指標、重點L域應用成效、5G應用生態環境、關鍵基礎支撐能力等發展目標。同時結合陜西省5G應用發展現狀,從5G應用標準體系構建、重點行業融合應用標準研制、重點行業關鍵標準落地、關鍵系統設備攻關、產業短板弱項彌補、新型消費終端成熟等12個方面,提出了陜西省5G應用發展的34項重點任務。

根據《“揚帆”行動》,陜西省將推進“5G+車聯網”應用。強化汽車、通信、交通等行業的協同,加強政府、行業組織和企業間聯系,共同建立完備的5G與車聯網測試評估體系,保障應用的端到端互聯互通。依托重點整車企業,聯合G校及優勢互聯網企業,加快車規J芯片、車載雷達系統、G精度地圖、車載計算平臺、智慧座艙等重點技術研發與產業化,推進智能網聯汽車產業在車、路、網、云等L域的創新研發、測試檢驗及示范應用。穩步推進5G等通信設施與交通基礎設施融合發展,網絡通信設施重點覆蓋。



附件:關于印發《5G應用“揚帆”行動計劃(2021-2023年)》的通知






西安市關于印發推進新能源汽車充電基礎設施建設三年行動方案(2020—2022年)的通知

明確到2022年底,西安市基本建成適度超前、車樁相宜、智能高效的充電基礎設施體系,建成投運集中式充電場站200個;充電樁10000個,其中2020年完成3900個,2021年完成3290個,2022年完成2810個

印發《西咸新區加快 推進5G建設三年行動計劃 (2020-2022)》的通知

到2022年底,建設完成5G基站5150個,建成通信基礎設施全省領先、行業應用深度融合、創新能力顯著增強的5G創新應用和產業發展示范區

陜西省新基建政策《加快新型基礎設施建設的若干政策》

西安航天基地從5G網絡、數據基礎設施、智能社會基礎設施、人工智能、工業互聯網、市場開拓、應用場景等7個方面,出臺12條具體措施

陜西新基建:未來產業發展重點

陜西未來產業發展重點:啟動中國制造2025陜西行動計劃,重點發展電子信息、航空航天、新能源汽車、3D打印、機器人、高端芯片制造、智能終端生產等產業

加快陜西省通信基礎設施建設及5G創新發展2020年行動計劃

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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
陜西省政策
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