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數據顯示:遼沈人工智能產業東北居首

日期:2019-09-29   人氣:  來源:互聯網
簡介:數據顯示:遼沈人工智能產業東北居首 人工智能稱得上是當前科技界和互聯網行業最為熱門的話題。無論將其稱作下一個風口最強有力的創新加速器驅動未來的動力,還是關于它會不會比人更聰明甚至取代人的各種爭論,都在說明人工智能又一次迎來了黃金發展期。與……

數據顯示:遼沈人工智能產業東北居首

人工智能稱得上是當前科技界和互聯網行業最為熱門的話題。無論將其稱作下一個風口最強有力的創新加速器驅動未來的動力,還是關于它會不會比人更聰明甚至取代人的各種爭論,都在說明人工智能又一次迎來了黃金發展期。與以往幾十年不同的是,人工智能的高潮是伴隨著生活和工作的應用而來,它是科技進步的水到渠成,也嵌入了十分廣泛的生活場景。因此有人認為:我們或許是和人工智能真正共同生活的第一代人。

本報綜合《遼寧省新一代人工智能發展規劃》等多份報告,帶您走進遼沈地區的人工智能發展,看一看我們未來的真實生活。

沈陽高新技術產品產值

占規模以上工業總產值比重升至55%

高新技術企業增加

555家

2016年

847家

2017年

高新技術產品產值占

規模以上工業總產值比重

48.8%

2016年

55%

2017年

沈陽構建科技創新政策支持體系

共投入科技創新專項資金3.7億元

帶動社會投資79.6億元

支持100項重大科技項目研發

100項重大科技成果轉化

加快培育200家高新技術企業和

300家科技小巨人企業

推動490項關鍵技術實現突破

戰略性新興產業發展迅速

產值增長

增長28.6%

機器人

增長12.5%

航空

增長8.2%

新一代信息技術

增長11.6%

生物制藥及高性能醫療器械

2017年沈陽加快推動老工業基地新舊動能轉換,高新技術企業增加到847家,總量躍居東北首位;高新技術產品產值占規模以上工業總產值比重升至55%,比上年提高6.2%,新動能不斷壯大。沈陽構建科技創新政策支持體系,共投入科技創新專項資金3.7億元,并帶動社會投資79.6億元,支持100項重大科技項目研發、100項重大科技成果轉化,KUKA機器人維修,加快培育200家高新技術企業和300家科技小巨人企業,推動490項關鍵技術實現突破。科技創新的溢出效應不斷增強帶動戰略性新興產業快速發展,傳統制造業加快升級。

2017年,沈陽市出臺落實產業轉型、智能升級三年行動計劃,實施149個智能升級、170個工業技改、21個工業節能項目,沈陽機床集團、沈鼓集團等重點企業的高端產品產值占比均超過50%。戰略性新興產業發展迅速,機器人、航空、新一代信息技術、生物制藥及高性能醫療器械產業產值分別增長28.6%、12.5%、8.2%、11.6%;龍頭企業帶動作用和創新平臺溢出效應不斷增強,庫卡機器人,壯龍多旋翼飛行器等產品達到國際領先水平,國內首個12英寸半導體薄膜設備生產基地在沈陽投產;國家大數據綜合試驗區已聚集企業130余家。

與此同時,工業機器人維修,沈陽市全年推進制造業、服務業、環保、交通、能源等九大工程包億元以上項目631個,完成投資1280億元。沈陽市還出臺了一系列科技創新政策,加快建設東北亞科技創新中心。極限尺寸納米金屬材料等490項關鍵技術實現突破;高新技術企業一年新增292家,總量達到847家;材料科學國家研究中心、國家機器人創新中心等重大創新平臺在沈布局;全市技術合同成交額增長16.4%。

2030年遼沈人工智能產業規模將超4000億

《遼寧省新一代人工智能發展規劃》提出以智能機器人、智能制造、智慧醫療、智慧城市為突破口,加快構建具有遼寧區域特色的人工智能自主創新體系,在智能機器人、智能制造等領域積極探索布局,提出包括構建人工智能科技創新體系、培育高端高效智能經濟、建設安全便捷智能社會等在內的多項具體任務。

到2020年

我省人工智能技術和應用在部分領域達到國內領先水平,人工智能產業成為新的重要經濟增長點,人工智能技術應用成為改善民生的新途徑。

到2025年

人工智能部分領域的基礎研究和關鍵技術實現重大突破,取得一批在國際上具有影響力的引領性研究成果。

到2030年

人工智能理論、技術與應用總體達到國內先進水平,成為東北亞人工智能創新中心,智能經濟、智能社會建設取得明顯成效,核心產業規模超過400億元,帶動相關產業規模超過4000億元。

遼沈人工智能將實現擬人的感知、認知和決策能力

智能經濟發展方面

《發展規劃》提出,加強高級機器學習、大數據分析與計算、跨媒體分析推理、自主智能協同控制、類腦智能計算等基礎理論研究。

高級機器學習方面

將重點研究在線學習、自適應學習、自主學習、弱監督/無監督學習、小樣本學習、分布式學習、增強學習、深度學習等理論方法,突破現有機器學習理論受大數據集、標注數據以及模型復雜度對算法效率的制約和影響,實現具備高可解釋性、強泛化能力的人工智能。

類腦智能計算方面

重點研究類腦的信息編碼、處理、記憶、學習與推理理論,構建類腦復雜系統及類腦控制等理論與方法,實現大腦感知區、運動區和高級腦區的神經網絡結構及信息處理過程的精細仿真,建立大規模類腦智能計算的新模型和腦啟發的認知計算模型,使機器以類腦的方式實現擬人的感知、認知和決策能力。

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