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2020年上海市政府工作報告

來源:上海市政府      編輯:創(chuàng)澤      時間:2020/8/19      主題:政府工作報告   [加盟]

①全力實施“三大任務、一大平臺”,實現改革開放新作為。

②加快建設“五個中心”“四大品牌”,全力促進經濟平穩(wěn)增長。

③著力破解“老小舊遠”等民生難題,切實保障和改善民生。

④加強城市精細化管理、社會治理和生態(tài)環(huán)境保護,持續(xù)打造更有序、更安全、更干凈的城市。

⑤深化“放管服”改革,進一步優(yōu)化營商環(huán)境。


  



2020年上海市重大建設項目清單

正式項目合計152項,科技產業(yè)類42項,社會民生類25項,生態(tài)文明建設類12項,城市基礎設施類 57項,城鄉(xiāng)融合與鄉(xiāng)村振興類16項

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銀行接待機器人《小安》,科技賦能重構線下服務場景,帶來便捷有溫度的金融服務體驗

接待機器人搭載高清觸控大屏與行業(yè)領先的語音識別系統(tǒng),速捕捉客戶語音指令,精準識別各類業(yè)務咨詢需求,實現無障礙人機交互,內置高精度網點全景導航模塊,帶領客戶前往對應辦理區(qū)

迎賓講解機器人如何選購?五大參考維度

迎賓講解機器人憑借智能交互、高效服務等優(yōu)勢,成為商場、展館、政務大廳、企業(yè)園區(qū)等場景提升服務體驗,本方案將從需求定位、核心技術、場景適配、成本核算、售后保障五大維度,為您提供專業(yè)、全面的選購指導

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(tǒng),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(qū),輕松解決“找路難”問題

2025具身智能產業(yè)發(fā)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(yè)發(fā)展情況,總結了我國具身智能產業(yè)發(fā)展情況、 面臨的問題,分析了全球具身智能產業(yè)發(fā)展趨勢,以及具身智能應用發(fā)展面臨的安全威脅

具身智能大模型產業(yè)的市場需求和應用領域:工業(yè)、醫(yī)療、物流等多個行業(yè)和應用場景

工業(yè)制造領域,具身智能憑借其獨特優(yōu)勢提高了生產效率、保障產品質量;醫(yī)療服務領域,具身智能產品能從精準醫(yī)療和高效護理兩方面發(fā)揮獨特優(yōu)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(yōu)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(tài)感知能力融合至統(tǒng)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(tài)具身語言模型PaLM-E展現出優(yōu)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(yè)0-1落地,機器人模型的核心迭代方向是將動作模態(tài)融入

多模態(tài)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(tài)信息構建起跨模態(tài)的統(tǒng)一表征體系,機器人模型的核心迭代方向,是將動作模態(tài)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(yè)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(xié)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(xié)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(yè)小腦;真實家庭環(huán)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(tài)消耗模擬(環(huán)境構建)、海量資產與幾何物理優(yōu)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(huán)境。其實現聚焦三個關鍵模塊:程序化商店與動態(tài)消耗模擬(環(huán)境構建)、海量資產與幾何物理優(yōu)化(底層加速)、長程任務與基準評測體系(驗證閉環(huán))

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(tǒng)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(zhí)行極高風險的“給人類嘴里喂棉花糖”任務
 
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