根據(jù)《武漢市加快推進新型基礎(chǔ)設施建設實施方案》，武漢將成立推進新型基礎(chǔ)設施建設L導小組。L導小組辦公室設在市發(fā)改委，統(tǒng)籌推進全市新型基礎(chǔ)設施建設。小組將制訂時間表、路線圖，加強協(xié)調(diào)督辦。建立咨詢專家委員會，提供戰(zhàn)略咨詢和指導。
武漢將搶抓新型基礎(chǔ)設施建設為疫情后產(chǎn)業(yè)復蘇升J帶來的重要機遇，以更好地滿足人們生產(chǎn)生活需要為導向，聚焦數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，積J建設和逐步完善以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動，以信息網(wǎng)絡為基礎(chǔ)，面向G質(zhì)量發(fā)展需要，提供數(shù)字轉(zhuǎn)型、智能升J、融合創(chuàng)新等服務的基礎(chǔ)設施體系。
預計到2022年底，全市新型基礎(chǔ)設施建設規(guī)模和創(chuàng)新能J居全國前列。信息基礎(chǔ)設施、融合基礎(chǔ)設施、創(chuàng)新基礎(chǔ)設施布局更加合理，實現(xiàn)5G、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)平臺等新技術(shù)多面融入城市生產(chǎn)生活。突破一批核心關(guān)鍵技術(shù)，建設一批互聯(lián)網(wǎng)平臺，改造一批傳統(tǒng)行業(yè)，培育和引進一批龍頭企業(yè)，形成一批產(chǎn)業(yè)集群。智慧城市建設取得重大進展，政府管理智能化和交通市政智能化建設達到全國L先水平，基本建成世界出色城市電網(wǎng)。
數(shù)字政府政務服務綜合平臺、社會服務綜合平臺、大數(shù)據(jù)管理和服務平臺、網(wǎng)絡管理綜合平臺、安全管理平臺、縣數(shù)字政府數(shù)字化改造等建設內(nèi)容的國家大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)初步建成
湖北省將實施數(shù)字經(jīng)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(xiàn)5G網(wǎng)絡武漢市城區(qū)室外全覆蓋
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(jīng)信廳謀劃了40個省級“點線心站臺園” 項目，總投資1300多億元。
湖北未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點：盯緊光電子、3D打印與新一代信息技術(shù)等15個重點產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域
奮力奪取疫情防控和經(jīng)濟社會發(fā)展“雙勝利”，為實現(xiàn)決勝全面建成小康社會、決戰(zhàn)脫貧攻堅目標任務提供有力支撐
《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(chǔ)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(lǐng)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(lǐng)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(chǔ)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
