135項(xiàng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用場景:人工智能領(lǐng)域30項(xiàng)、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域26項(xiàng)、物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域22項(xiàng)、平臺經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域20項(xiàng)、5G領(lǐng)域12項(xiàng)、區(qū)塊鏈領(lǐng)域10項(xiàng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域7項(xiàng)、衛(wèi)星應(yīng)用領(lǐng)域6項(xiàng)、數(shù)字絲路領(lǐng)域2項(xiàng)

到2022年，高速、移動、安全、智能、泛在的新一代信息基礎(chǔ)設(shè)施體系進(jìn)一步健全，陸�？仗斓匾惑w化信息網(wǎng)絡(luò)設(shè)施進(jìn)一步升級，基本建成國家東南區(qū)域網(wǎng)絡(luò)樞紐和海上數(shù)字絲綢之路信息通信樞紐

力爭到2020年，全市建成5G基站2000個；2022年，全市建成5G基站8000個，5G個人用戶數(shù)超過50萬，5G相關(guān)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值規(guī)模超400億元

打造成為具有全國影響力和競爭力的5G產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展高地，到2022年,福建省建成5G基站5萬個，5G個人用戶數(shù)達(dá)到800萬，5G相關(guān)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值規(guī)模超3000億元

福建正抓緊謀劃、推進(jìn)一批5G網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、充電基礎(chǔ)設(shè)施、城市軌道交通、特高壓等基建項(xiàng)目。

福建未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點(diǎn)：重點(diǎn)發(fā)展智能制造、綠色制造、服務(wù)型制造、數(shù)控技術(shù)和智能裝備、新一代信息技術(shù)、生物與新醫(yī)藥、新材料、新能源、節(jié)能環(huán)保等新興產(chǎn)業(yè)

人形機(jī)器人市場規(guī)模預(yù)計從 2024 年的 20.3 億美元增長到2029 年的 132.5 億美元，復(fù)合年增長率達(dá) 45.5%;中國 60% 的企業(yè)將把AI 融入其主要產(chǎn)品和服務(wù)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(biāo)準(zhǔn)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(fēng)險;旺盛的大模型應(yīng)用場景需求加劇人才供需矛盾

十五五”時期推進(jìn)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(jī)器人的核心是人機(jī)交互,在智能人機(jī)交互的研究中,對情感的識別、分析、理解、表達(dá)的能力是重點(diǎn)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(jìn)行分析和判別

多模態(tài)感知技術(shù)讓機(jī)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(jī)器人感知人 類情緒并做出相應(yīng)情感回應(yīng)，增加親和力和互動性

AI陪伴機(jī)器人在外觀設(shè)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(shí)際應(yīng)用和用途,協(xié)助人類完成各種復(fù)雜任務(wù)

機(jī)器人機(jī)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(jī)械手的操作;微小的外形尺寸使得機(jī)械手具有很高的操作精度

展廳迎賓機(jī)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(xué)習(xí)的控制方法演進(jìn),視覺-語言模型為機(jī)器人學(xué)習(xí)復(fù)雜技能提供了新的范式,有很強(qiáng)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(yù)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(xué)習(xí)的小腦技術(shù)路線控制方法有強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)

迎賓服務(wù)機(jī)器人需要整合視覺,聽覺,觸覺等多種感知模態(tài),使機(jī)器人在復(fù)雜場景中做出更準(zhǔn)確的決策;結(jié)合聽覺和觸覺信息，機(jī)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(shí)現(xiàn)人機(jī)語言交互、任務(wù)理解、推理和規(guī)劃;VLM(視覺-語言模型)實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的任務(wù)規(guī)劃和決策;VLA (視覺-語言-動作模型)解決機(jī)器人運(yùn)動軌跡決策問題

迎賓機(jī)器人需要具備與人類實(shí)時的任務(wù)級交互能力,快速理解人類通過語言,手勢等方式給出的指令,有效執(zhí)行;迎賓機(jī)器人需要能夠通過視覺、聽覺、觸覺等多種感官獲取信息