本條例所稱的政府數(shù)據(jù)開放，是指行政機關面向公民、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導全省政府數(shù)據(jù)共享開放工作，建立議事協(xié)調機制，統(tǒng)籌協(xié)調政府數(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
結合四大重點方向形成高質量5G網(wǎng)絡建設工程、十大應用示范工程、5G產業(yè)生態(tài)建設工程等專欄，謀劃布局了一批引領性、應用性、支撐性的5G重點項目
到2022年，貴州建設3至5個區(qū)塊鏈開放創(chuàng)新平臺及公共服務平臺，打造2至3個區(qū)塊鏈產業(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)塊鏈應用解決方案，推廣50個以上區(qū)塊鏈典型應用示范
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，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)、關聯(lián)業(yè)態(tài)和衍生業(yè)態(tài)
基于物理車間和車間數(shù)字實體實現(xiàn)的車間管控應用,車間數(shù)字孿生各部分之間以及車間數(shù)字孿生與企業(yè)管理系統(tǒng)交換數(shù)據(jù)、控制信息和 其他信息的過程,包括孿生互動
企業(yè)應圍繞數(shù)字化能力(體系)建設、運行和優(yōu)化,結合流程優(yōu)化方案和組織創(chuàng)新方案,對技術實現(xiàn)進行梳理、規(guī)范、融合和創(chuàng)新,制定技術實現(xiàn)方案,體系性、系統(tǒng)性和創(chuàng)新性管理技術實現(xiàn)的執(zhí)行過程
《藍皮書》旨在為政府部門政策制定、企業(yè)戰(zhàn)略決策提供科學參考，同時幫助公眾理解AI技術對經(jīng)濟社會發(fā)展的深遠影響,AI賦能行業(yè)應用案例,產業(yè)政策及趨勢分析
人形機器人市場規(guī)模預計從 2024 年的 20.3 億美元增長到2029 年的 132.5 億美元，復合年增長率達 45.5%;中國 60% 的企業(yè)將把AI 融入其主要產品和服務中，并且這些 AI 功能將成為收入增長的主要驅動力
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“四對關系”：一是高質量供給引領和滿足內需的關系；二是做優(yōu)增量和盤活存量的關系；三是產業(yè)國內根植與海外布局的關系；四是有效市場與有為政府的關系
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，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(xié)調,動態(tài)足控制能力;在各個領域的實際應用和用途,協(xié)助人類完成各種復雜任務
機器人機械手有多個關節(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(jù)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(jù)及預觀控制,混雜零動態(tài)規(guī)劃方法,虛擬模型解耦控制;基于學習的小腦技術路線控制方法有強化學習和模仿學習
