到2022年，貴州建設3至5個區塊鏈開放創新平臺及公共服務平臺，打造2至3個區塊鏈產業基地，引進培育100戶以上成長型區塊鏈企業，形成30個以上行業區塊鏈應用解決方案，推廣50個以上區塊鏈典型應用示范
落實5月13日省委大數據發展專題會議精神，加快大數據重點項目建設，現將《2020年度貴州省大數據重點項目名單》予以發布
貴州未來產業發展重點：實施大數據戰略行動，積極發展大數據核心業態、關聯業態和衍生業態
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
多模態感知技術讓機器人具備類似人類五感的多模態智能感知能力;通過表情識別、語音情感分析等技術，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,具備手眼協調,動態足控制能力;在各個領域的實際應用和用途,協助人類完成各種復雜任務
機器人機械手有多個關節和多個自由度，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,能夠根據不同的指令組合技能
基于模型的小腦技術路線控制方法有ZMP判據及預觀控制,混雜零動態規劃方法,虛擬模型解耦控制;基于學習的小腦技術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,使機器人在復雜場景中做出更準確的決策;結合聽覺和觸覺信息，機器人可以更好地理解人類的指令和情感狀態
LLM(大語言模型+VFM(視覺基礎模型)實現人機語言交互、任務理解、推理和規劃;VLM(視覺-語言模型)實現更準確的任務規劃和決策;VLA (視覺-語言-動作模型)解決機器人運動軌跡決策問題
迎賓機器人需要具備與人類實時的任務級交互能力,快速理解人類通過語言,手勢等方式給出的指令,有效執行;迎賓機器人需要能夠通過視覺、聽覺、觸覺等多種感官獲取信息
手冊分別介紹各AI平臺的基本功能與特點、安裝與使用、使用技巧與建議，及其注意事項與安全問題等情況,將會是您掌握和應用中文大模型 AI 平臺的入門級使用指南
研究推進行業應用發展標準化的參考架構，期望為各行業主體明確人工智能應用建設發展的重點和目標，降低應用開發和復制的邊際成本，為加快推進人工智能行業應用規模化落地提供有益參考
首先回顧無線通信發展范式，在梳理無線內生安全問題的基礎上，提出無線內生安全基礎理論;總結了支撐無線內生安全的關鍵技術,展望了無線內生安全在 6G 中的應用
