为贯彻总书记关于发展数字经济的系列重要指示精神,落实、省关于数字经济的工作部署,抢抓新一轮科技革命和产业变革机遇,突破性发展数字经济,打造数字经济发展新G地,驱动我市L跑数字时代,引L战略性新兴产业发展,推动经济G质量发展,现结合我市实际,制订本方案。
一、发展目标
坚持以“两化三融合”为主线,突破性发展数字产业化、产业数字化,通过实施5大数字新基建、7大数字新产业、3大数字新融合工程,促进人工智能、区块链、云计算、大数据、5G等数字经济新兴技术与实体经济、城市治理、社会民生深度融合,力争用3年时间,全市数字经济取得突破性成果,数字经济增加值占GDP的比重超过50%,成为全国5G先用先试城市,创建数字经济创新发展试验区,建成全国数字经济一线城市,成为数字经济产业链、价值链、创新链上的重要节点,助推形成超大城市社会治理现代化的武汉模式。
(一)重点培育成长5家以上d角兽企业,壮大发展10家以上国内数字经济L军企业,新引进20家以上国内外数字经济百强、软件百强、互联网百强等企业,引进一批国内外知名总部企业,培育一批平台型龙头企业,形成“1000+”数字经济标杆企业。
(二)初步建成覆盖全市的节点、二J节点标识解析体系,以及包括“双跨”平台、行业J平台、企业J平台的工业互联网平台应用体系。实现全市规模以上工业企业“2000+”数字化诊断全覆盖,建成100家以上数字化车间(工厂),新增1万家企业上云。
(三)构建“5G+AI+IoT”的数字经济底层,建成5G基站不少于3万个,5G网络实现全市域连续覆盖,建成SA(d立组网)核心网。数据中心达到机架10万以上、算力500P以上。新增78公里车路协同测试道路。
二、主要任务
预计到2022年底,武汉市新型基础设施建设规模和创新能级居全国前列,实现5G、人工智能、工业互联网、物联网、大数据平台等新技术全面融入城市生产生活
数字政府政务服务综合平台、社会服务综合平台、大数据管理和服务平台、网络管理综合平台、安全管理平台、县数字政府数字化改造等建设内容的国家大数据综合试验区初步建成
湖北省将实施数字经济五项工程,包括5G万站工程,今年该省新建5G基站5万个以上,实现5G网络武汉市城区室外全覆盖
湖北省将以新基建重大项目为抓手,建立省市两级项目库,湖北省经信厅谋划了40个省级“点线心站台园” 项目,总投资1300多亿元。
湖北未来产业发展重点:盯紧光电子、3D打印与新一代信息技术等15个重点产业领域
奋力夺取疫情防控和经济社会发展“双胜利”,为实现决胜全面建成小康社会、决战脱贫攻坚目标任务提供有力支撑
《蓝皮书》旨在为政府部门政策制定、企业战略决策提供科学参考,同时帮助公众理解AI技术对经济社会发展的深远影响,AI赋能行业应用案例,产业政策及趋势分析
人形机器人市场规模预计从 2024 年的 20.3 亿美元增长到2029 年的 132.5 亿美元,复合年增长率达 45.5%;中国 60% 的企业将把AI 融入其主要产品和服务中,并且这些 AI 功能将成为收入增长的主要驱动力
从数据看数据标准和治理保障体制不完善,数据流通利用基础较为薄弱;从算法看模型自身存在不可解释性和可靠性风险;旺盛的大模型应用场景需求加剧人才供需矛盾
十五五”时期推进新型工业化主要统筹好“四对关系”:一是高质量供给引领和满足内需的关系;二是做优增量和盘活存量的关系;三是产业国内根植与海外布局的关系;四是有效市场与有为政府的关系
AI迎宾接待机器人的核心是人机交互,在智能人机交互的研究中,对情感的识别、分析、理解、表达的能力是重点研发方向;从人类的语音,面部表情等多个维度捕捉情感信息,并对其进行分析和判别
多模态感知技术让机器人具备类似人类五感的多模态智能感知能力;通过表情识别、语音情感分析等技术,让机器人感知人 类情绪并做出相应情感回应,增加亲和力和互动性
AI陪伴机器人在外观设计具备人类相似特征;在行为模式上模仿人类的行为,具备手眼协调,动态足控制能力;在各个领域的实际应用和用途,协助人类完成各种复杂任务
机器人机械手有多个关节和多个自由度,具有很高的灵活性;配置了必要的传感器,可以精确控制机械手的操作;微小的外形尺寸使得机械手具有很高的操作精度
展厅迎宾机器人的“小脑”核心技术正在从基于模型的控制方法向基于学习的控制方法演进,视觉-语言模型为机器人学习复杂技能提供了新的范式,有很强的泛化能力,能够根据不同的指令组合技能
基于模型的小脑技术路线控制方法有ZMP判据及预观控制,混杂零动态规划方法,虚拟模型解耦控制;基于学习的小脑技术路线控制方法有强化学习和模仿学习
迎宾服务机器人需要整合视觉,听觉,触觉等多种感知模态,使机器人在复杂场景中做出更准确的决策;结合听觉和触觉信息,机器人可以更好地理解人类的指令和情感状态
LLM(大语言模型+VFM(视觉基础模型)实现人机语言交互、任务理解、推理和规划;VLM(视觉-语言模型)实现更准确的任务规划和决策;VLA (视觉-语言-动作模型)解决机器人运动轨迹决策问题