本條例所稱的政府數(shù)據(jù)開放，是指行政機關(guān)面向公民、法人或者其他組織依法提供政府數(shù)據(jù)的行為。
第四條 政府數(shù)據(jù)共享開放應(yīng)當具有合法目的和用途，遵循正當、必要、適度的原則，依法維護安全、公共安全、經(jīng)濟安全、社會穩(wěn)定，保守秘密，保護商業(yè)秘密、個人信息和隱私。
第五條 省人民政府統(tǒng)一L導(dǎo)全省政府數(shù)據(jù)共享開放工作，建立議事協(xié)調(diào)機制，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)政府數(shù)據(jù)共享開放工作的重大事項。市、州和縣J人民政府負責本行政區(qū)域政府數(shù)據(jù)共享開放工作。
附件：《貴州省政府數(shù)據(jù)共享開放條例》今年12月1日起施行
貴州省發(fā)展改革委向金融機構(gòu)發(fā)布了“六網(wǎng)會戰(zhàn)”和新基建項目261個，總投資5477.98億元、融資需求3290.53億元。其中，新基建項目73個，總投資256.53億元、融資需求169.25億元
結(jié)合四大重點方向形成高質(zhì)量5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)工程、十大應(yīng)用示范工程、5G產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)工程等專欄，謀劃布局了一批引領(lǐng)性、應(yīng)用性、支撐性的5G重點項目
到2022年，貴州建設(shè)3至5個區(qū)塊鏈開放創(chuàng)新平臺及公共服務(wù)平臺，打造2至3個區(qū)塊鏈產(chǎn)業(yè)基地，引進培育100戶以上成長型區(qū)塊鏈企業(yè)，形成30個以上行業(yè)區(qū)塊鏈應(yīng)用解決方案，推廣50個以上區(qū)塊鏈典型應(yīng)用示范
落實5月13日省委大數(shù)據(jù)發(fā)展專題會議精神，加快大數(shù)據(jù)重點項目建設(shè)，現(xiàn)將《2020年度貴州省大數(shù)據(jù)重點項目名單》予以發(fā)布
貴州未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點：實施大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略行動，積極發(fā)展大數(shù)據(jù)核心業(yè)態(tài)、關(guān)聯(lián)業(yè)態(tài)和衍生業(yè)態(tài)
《藍皮書》旨在為政府部門政策制定、企業(yè)戰(zhàn)略決策提供科學(xué)參考，同時幫助公眾理解AI技術(shù)對經(jīng)濟社會發(fā)展的深遠影響,AI賦能行業(yè)應(yīng)用案例,產(chǎn)業(yè)政策及趨勢分析
人形機器人市場規(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 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)標準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(fā)方向;從人類的語音,面部表情等多個維度捕捉情感信息，并對其進行分析和判別
多模態(tài)感知技術(shù)讓機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)域的實際應(yīng)用和用途,協(xié)助人類完成各種復(fù)雜任務(wù)
機器人機械手有多個關(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(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,視覺-語言模型為機器人學(xué)習(xí)復(fù)雜技能提供了新的范式,有很強的泛化能力,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)路線控制方法有強化學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)
迎賓服務(wù)機器人需要整合視覺,聽覺,觸覺等多種感知模態(tài),使機器人在復(fù)雜場景中做出更準確的決策;結(jié)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(tài)
LLM(大語言模型+VFM(視覺基礎(chǔ)模型)實現(xiàn)人機語言交互、任務(wù)理解、推理和規(guī)劃;VLM(視覺-語言模型)實現(xiàn)更準確的任務(wù)規(guī)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
