从数据看数据标准和治理保障体制不完善，数据流通利用基础较为薄弱;从算法看模型自身存在不可解释性和可靠性风险;旺盛的大模型应用场景需求加剧人才供需矛盾
十五五”时期推进新型工业化主要统筹好“四对关系”：一是高质量供给引领和满足内需的关系；二是做优增量和盘活存量的关系；三是产业国内根植与海外布局的关系；四是有效市场与有为政府的关系
AI迎宾接待机器人的核心是人机交互,在智能人机交互的研究中,对情感的识别、分析、理解、表达的能力是重点研发方向;从人类的语音,面部表情等多个维度捕捉情感信息，并对其进行分析和判别
多模态感知技术让机器人具备类似人类五感的多模态智能感知能力;通过表情识别、语音情感分析等技术，让机器人感知人 类情绪并做出相应情感回应，增加亲和力和互动性
AI陪伴机器人在外观设计具备人类相似特征;在行为模式上模仿人类的行为,具备手眼协调,动态足控制能力;在各个领域的实际应用和用途,协助人类完成各种复杂任务
机器人机械手有多个关节和多个自由度，具有很高的灵活性;配置了必要的传感器，可以精确控制机械手的操作;微小的外形尺寸使得机械手具有很高的操作精度
展厅迎宾机器人的“小脑”核心技术正在从基于模型的控制方法向基于学习的控制方法演进,视觉-语言模型为机器人学习复杂技能提供了新的范式,有很强的泛化能力,能够根据不同的指令组合技能
基于模型的小脑技术路线控制方法有ZMP判据及预观控制,混杂零动态规划方法,虚拟模型解耦控制;基于学习的小脑技术路线控制方法有强化学习和模仿学习
迎宾服务机器人需要整合视觉,听觉,触觉等多种感知模态,使机器人在复杂场景中做出更准确的决策;结合听觉和触觉信息，机器人可以更好地理解人类的指令和情感状态
LLM(大语言模型+VFM(视觉基础模型)实现人机语言交互、任务理解、推理和规划;VLM(视觉-语言模型)实现更准确的任务规划和决策;VLA (视觉-语言-动作模型)解决机器人运动轨迹决策问题
迎宾机器人需要具备与人类实时的任务级交互能力,快速理解人类通过语言,手势等方式给出的指令,有效执行;迎宾机器人需要能够通过视觉、听觉、触觉等多种感官获取信息
手册分别介绍各AI平台的基本功能与特点、安装与使用、使用技巧与建议，及其注意事项与安全问题等情况,将会是您掌握和应用中文大模型 AI 平台的入门级使用指南
