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創澤機器人
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馬橋人工智能創新試驗區支持智能機器人產業發展

來源:甲子光年     編輯:創澤   時間:2023/7/13   主題:其他 [加盟]

依托多維政策與服務體系,不斷優化區域營商環境,推動產業集群發展建設。

試驗區具備完整的配套服務體系,通過多維政策體系與服務不斷優化區域營商環境;

大張江+市區兩級政策疊加:作為上海市首批26個特色產業園區之一,馬橋人工智能創新試驗區同步享受上海市閔行區及“大張江”相關政策。

多維政策體系保駕護航

閔行區區級政策 、大張江政策 、AI專項政策 、閔開區政策

普惠政策

服務企業發展、支持科技創新、 促進創新創業人才發展。

產業政策

扶持重點產業,包括智能制造 與工業互聯網、現代服務業、 新一代人工智能產業

專項政策

對于符合產業發展導向的企業、 功能平臺、服務機構、人才團 隊,可給予相應的補貼、扶持、 獎勵等。

政策與財政扶持力度大

科技創新功能集聚(大張江):最高補貼4000萬元

跨國公司地區總部(總部):最高補貼3662.8萬元

智能化數字化網絡化建設(轉型升級):最高補貼2000萬元

研發費用和設備投資補貼(研發投資):最高補貼1000萬元

科技人才政策獎勵(人才):最高補貼500元

鼓勵企業在區內建立研發機構(研發):最高補貼300萬元

支持創新產品產業化項目(產業化):最高補貼1000萬元

成果轉化和產業化(產業化):最高補貼1000萬元

辦公、生產經營場地租金(用房):最高補貼300萬元



新一代人工智能大模型的技術棧特點

機器人的決策主要依靠算法實現,微模型,中小模型對智能機器人在特定場景的感知,決策具備 技術支撐基礎,而基礎大模型則有機會打造真正的“通用機器人

機器人應用場景橫向泛化,機器人正在向智能化發展

智能機器人(L4-L5)擁有更豐富的傳感器和更高的智能水平,能獲取并處理外部綜合信息,能據此自己制定行動目標

具身智能機器人與AI大模型結合 解鎖更多的應用場景

具身智能機器人的任務工作原理是聽/看懂人類意圖 > 分解任務 > 規劃子任務 > 移動中識別物體 > 與物理環境交互 > 完成任務

智能機器人發展應用場景探索

未來智能機器人發展將聚焦10大應用重點領域,覆蓋經濟發展領域與社會民生領域,服務機器人,特種機器人行業應用深度和廣度顯著提升

閔行區智能機器人產業集群發展現狀

戰略起點高是上海市規劃的三大先導產業之一;產業基礎雄厚集聚了數十家世界500強企業;土地資源充足擁有大量可用工業土地資源

馬橋經驗建設“雙核四智八品”產業體系

馬橋人工智能創新試驗區以雄厚的工業基礎與先進的人工智能技術為雙核,智能機器人與智能運載系統,智能感知系統,智能新硬件系統產業發展相輔相成

上海人工智能發展戰略-閔行模式

閔行區集聚了多個人工智能與高端制造產業園區,平臺機構和產業聯盟,為智能機器人的產學研用協同提供了廣闊的載體空間和良好的生態環境

上海智能機器人產業規劃,打造“4+X”融合創新載體

深化構建“東西互動,多點聯動”的產業布局:完善“4+X”總體布局,推進浦東張江, 徐匯濱江,閔行馬橋,臨港新片區等四大優勢產業集聚區創新發展

智能機器人發展產業集群:長三角、珠三角、京津冀

京津冀地區機器人相關企業數量達995家;長三角地區機器人相關企業數量達4547家;珠三角地區機器人相關企業數量達2643家

中國機器人的市場規模2024年預計超百億美元

中國機器人產業發展迅速,人工智能技術應用推動服務機器人更快發展,公共服務場景的應用價值得以被開發,務機器人市場規模快速放大

機器人產品的發展歷程:產線自動化、機器智能、人工智能

產線自動化時事先程序設定控制,機器智能時傳感器感知環境信息;人工智能時深度學習與強化學習技術具備類人特征,有自主思維能力

智能機器人產業鏈結構:上游 中游 下游

產業鏈上游硬件方面:減速器,伺服電機,控制器, 智能芯片, 傳感器, 末端執行器;軟件方面:交互系統, 控制系統,決策技術,感知系統

智能機器人產業發展周期,產業整體正向著智能化高速邁進

憑借機器視覺,自然語言理解等人工智能技術的發展,初代“AI+”機器人產品逐步成熟,生成式AI的爆發與通用人工智能的曙光

機器人—通用人工智能的最終載體,降低使用門檻

機器人在AI技術的加持下,將從一臺面向工程師的可編程專用設備,升級為普通用戶可用 的,根據任務自主編程運行的智能設備低,將是智能產業走向爆發 的臨界點

人形機器人是智能化發展的重要土壤

智能帶來的 AI 價值遠比人形機器人更大,最大的特質就是能夠以主人公的視角去自主感知物理世界,用擬人化的思維路徑去學習

機器人能夠執行行為才是真正理解行為

讓機器人能夠確認和分辨一個行為僅僅只是第一步,這也只是傳統旁觀式 AI 學習所達到的功能水平,通過感知環境實體親身體驗完成具身學習,最終理解場景并形成"打開
資料獲取
機器人趨勢
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