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甘肅省2020年重點項目清單

來源:甘肅省人民政府      編輯:創澤      時間:2020/7/27      主題:重點項目   [加盟]

2020年甘肅省省列重大建設項目投資計劃已經省政府審定,并以甘政辦發〔2020〕16號文件印發實施。共158個項目,其具體名單如下:

一、計劃新開工項目(50個)

二、續建項目(85個)

三、預備項目(23個)



  



甘肅新基建:未來產業發展重點

甘肅未來產業發展重點:培育壯大戰略性新興產業,推動大數據、新材料、生物制藥及中藏藥、先進裝備制造、節能環保等產業發展

甘肅出臺5G專項規劃,3年建成5G基站3萬個以上

甘肅印發《甘肅省5G建設及應用專項實施方案》提出到超前部署5G,今年將新建成5G基站7000個以上,力爭達到8000個

甘肅省5G建設及應用專項實施方案

甘肅省出臺5G專項規劃,3年建成5G基站3萬個以上,實現縣(區)以上區域5G網絡連續覆蓋,并重點在園區、企業、醫院、學校、4A級及以上景區、交通樞紐實現深度覆蓋

甘肅省2020年安全生產工作要點

要發揮科技支撐作用,指導企業推廣應用煤礦井下機器人,建成一批智能化采掘工作面。

銀行大模型機器人《小安》,深耕智能化服務領域,不斷迭代升級服務模式

銀行大模型機器人配備高清觸控屏與先進語音識別系統,精準回應存款利率,貸款流程,電子銀行操作等常見咨詢,應答準確率超95%,可跟隨機器人前往柜臺,自助設備區,輕松解決“找路難”問題

2025具身智能產業發展趨勢研究及安全威脅分析報告:網絡安全、數據安全、倫理安全等風險

梳理了國外具身智能產業發展情況,總結了我國具身智能產業發展情況、 面臨的問題,分析了全球具身智能產業發展趨勢,以及具身智能應用發展面臨的安全威脅

具身智能大模型產業的市場需求和應用領域:工業、醫療、物流等多個行業和應用場景

工業制造領域,具身智能憑借其獨特優勢提高了生產效率、保障產品質量;醫療服務領域,具身智能產品能從精準醫療和高效護理兩方面發揮獨特優勢;智能家居領域帶來智能化變革

機器人大模型深度報告-我們距離真正的具身智能大模型還有多遠,模型智能從數據堆料到結構優化的階段

機器人大模型的進展從RT-1實現端到端動作輸出,再到PaLM-E 、RT2將多模態感知能力融合至統一模型空間,大模型已逐步具備“看圖識意、理解任務、生成動作”的完整 鏈條

大模型機器人的語音模型:RT-1,PaLM-E,RT2,π系列

多模態具身語言模型PaLM-E展現出優秀的泛化能力和任務遷移性能;RT2采用經動作信息訓練的VLA 模型,輸出1-5Hz 的動作序列;π0/π0-Fast/π0.5: 引入動作專家,輸出50Hz 動作軌跡

初級大模型機器人撬動人形機器人產業0-1落地,機器人模型的核心迭代方向是將動作模態融入

多模態大模型的突破,機器人首次具備了“感知—理解—決策”的潛力,通過融合圖像/視頻與語言等模態信息構建起跨模態的統一表征體系,機器人模型的核心迭代方向,是將動作模態融入現有的視覺語言模型

Sim+to+Real,具身大模型的問題、現狀與投資機會:本體廠,大廠和獨角獸公司的大模型技術路徑及進展

梳理了部分布局者的大模型及本體進展,對比本體廠、大廠和獨角獸公司的大模型技術路徑及進展;各公司對垂直行業的深度理解、豐富場景和海量數據,實現具身智能在垂直場景的率先落地

像人一樣家庭大模型機器人的關鍵模塊:異構數據協同訓練(數據策略)、兩階段訓練管線(訓練策略)、分層推理架構(模型設計)

異構數據協同訓練是如何讓機器人從別人的經驗中學習;兩階段訓練為機器人打造通用大腦與專業小腦;真實家庭環境驗證在“整理抽屜”、“收集衣物”、“洗碗”等任務中表現

商超大模型機器人聚焦三個關鍵模塊:程序化商店與動態消耗模擬(環境構建)、海量資產與幾何物理優化(底層加速)、長程任務與基準評測體系

商超大模型機器人在仿真器中復現一個極度擁擠且充滿變數的零售商超環境。其實現聚焦三個關鍵模塊:程序化商店與動態消耗模擬(環境構建)、海量資產與幾何物理優化(底層加速)、長程任務與基準評測體系(驗證閉環)

將 VLA大模型部署于機器人:硬件適配與數據流,架構的微調對比,人機交互與容錯驗證

軟體具身適配與多視角構建,設置了傳統的剛性機械臂和軟體機器人;大模型的部署與性能對抗;模型控制軟體機器人執行極高風險的“給人類嘴里喂棉花糖”任務

大模型機器人在農業場景中的應用:精準采摘,環境調控與水肥管理,病蟲害智能監測與防控

大模型機器人通過準確識別-三維定位-輕柔采摘大幅提升采摘效率與品質;大模型機器人通過實時感知與動態決策,實現按需調控、準確供給;大模型機器人通過早期監測與準確防控,有效降低病蟲害損失

大模型機器人的特點,以及優缺點

大模型機器人能理解復雜、口語化的指令,支持多輪對話和上下文記憶;實現跨模態信息整合;大模型機器人可將指令拆解為可執行步驟;具備在線學習能力,能不斷優化行為策略
 
資料獲取
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