インテリジェント製造とエネルギーの持続可能性

最近話題になっているのは、インテリジェント製造とエネルギーの持続可能性、陝西省経済連合会と西安先進製造業協会が主催する「2025年身体性知能ロボット技術応用フォーラムおよび陝西省身体性知能ロボット産業革新同盟設立会議」が西安で成功裡に開催された。 「イノベーションの統合・知恵とイノベーションの三秦、そして体現型インテリジェント産業の新たなエコシステムの構築」をテーマとするこのイベントは、国家「人工知能+」アクションと「陝西省ロボット産業チェーンアップグレード計画（2024年-2027年）」の実施に向けた重要な実践であり、省内の体現型インテリジェントロボット産業の共同発展のための高エネルギー交流プラットフォームを構築する。

アライアンスの設立会議とフォーラムには、あらゆる分野から 300 名を超える代表者が集まりました。会議は陝西省経済連合会副会長の項紅如氏が議長を務めた。陝西省経済連合会会長のLiu Yingjun氏は開会の挨拶を述べ、次のように指摘した。現在、世界的な科学技術革新は集中的かつ活発であり、身体化された知能は人工知能が汎用知能（AGI）に移行するための重要な道筋であり、最先端の有利な点である。- 「知覚-認知-意思決定-決定-実行」という閉ループ技術パラダイムに依存する-技術は、産業の高度化と経済的および社会的変化を導く戦略的方向になりつつあります。陝西省は我が国の科学と教育の主要省であり、先進的な製造拠点として、大学の科学研究機関の革新的なリソースと、多くの代表的な企業の産業基盤を備えています。この同盟の設立は、「政府、産業界、大学、研究資金」の力を結集し、「6つのチェーン」の統合を浸透させ、科学技術イノベーションと産業イノベーションの深い統合を加速し、陝西省の質の高い発展のための新たな質の高い生産性を育成することを目的としている。-

「陝西省知能ロボット産業イノベーション同盟」の除幕式はユニークだ。陝西省の技術力を革新的な形で発揮しています。ジライトが独自に開発した人型ロボットは「特別お披露目ゲスト」として招待され、陝西省経済連合会の王芬立副主席と並んで式典を終えた。 「革新から応用へのパーソナルインテリジェンス」の実践を鮮やかに解釈し、現場の雰囲気を最高潮に押し上げます。

アライアンス設立の署名セッションでは、署名代表者の 4 つのグループが、双方向の「医療サービス」と「インテリジェント リハビリテーション」から「製造需要」と「技術供給」の正確なマッチングまでを検討し、陝西省の身体化知能ロボットの「多分野、深いレベル」の応用像を概説しました。-の話題についてインテリジェント製造とエネルギーの持続可能性、この一連の協定の締結は、アライアンスの供給側と需要側の間の正確なドッキングであり、革新的な成果を着陸させるためのリンクであり、産業チェーンの調整の出発点です。

アライアンスの設立カンファレンスと併せて開催された基調講演と対話と意見交換の 2 つの主要なセッションでは、業界の専門家、学者、企業の代表者が、具体化されたインテリジェント テクノロジーと産業慣行の最前線に関する詳細な共有を行いました。{0}中科オプトエレクトロニクスの創設者である呉宜明博士、西安交通大学の教授である方樹東氏、アンセン・インテリジェンスの会長である王世興氏を含む9人の専門家や起業家が基調講演を行った。彼らは、特定のインテリジェント テクノロジー、知覚とセンシング、石油とガス、鉱業、健康、産業、その他の共有シナリオの応用に焦点を当て、「基礎研究-技術研究-産業応用」の完全なチェーンを提示しました。

対話セッションでは、エネルギー、農業、製造、その他のシナリオの需要側の代表者と大学、企業、金融機関からのゲストが「シナリオ主導型の協調的イノベーション: 身体化されたインテリジェント ロボットの最後の 1 キロメートルを開拓する」について詳細な議論を行い、技術の到達経路と協調メカニズムについて共同で議論しました。{0}{1}{1}}

具現化されたインテリジェントロボット産業は「人工知能＋先端製造」の中核路線であり、陝西省が将来の産業の頂点を掴むための重要な掴み手でもある。の話題についてインテリジェント製造とエネルギーの持続可能性この会議の成功裡の開催は、陝西省の具現化インテリジェントロボット産業が、共同イノベーションとエコロジー共同建設の新たな段階に参入したことを示しています。{0}}この提携は、技術研究、シーンの開拓、産業チェーンの連携に焦点を当て、複数の分野での身体化インテリジェント ロボットの大規模応用を促進し、陝西省の質の高い開発に新たな運動エネルギーを注入します。{2}

知識ポイント: 物理的知能: ロボットが人間と同じように環境を認識して理解し、何世英の行動を独自に学習することでタスクを完了できることです。