山東印發的《山東省數字基礎設施建設指導意見》明確了推進新基建和傳統基建數字化升J的時間表和路線圖。
《意見》指出，前瞻布局以5G、人工智能、工業互聯網、物聯網等為代表的新型基礎設施，持續推動交通、能源、水利、市政等傳統基礎設施數字化升J，構建“泛在連接、G效協同、全域感知、智能融合、安全可信”的數字基礎設施體系。
目標：到2022年年底，山東省數字基礎設施總體布局更加科學合理，對G質量發展支撐能力和投資拉動作用更加明顯，建設規模和發展水平位居全國前列。
重點任務包括：
（一）建設泛在連接的信息通信網絡
（二）構建G效協同的數據處理體系
（三）布局全域感知的智能終端設施
（四）升J智能融合的傳統基礎設施
（五）打造安全可信的防控設施體系
附件：
山東未來產業發展重點：培育發展新一代信息技術、軌道交通設備、海洋工程裝備、先進機械設備、生物醫藥、新材料、新能源等新興產業
數字山東發展規劃（2018—2022年）,持續推進數字山東建設,完善數字山東建設標準體系，啟動大數據發展應用領域地方立法工作。
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梳理了國外具身智能產業發展情況，總結了我國具身智能產業發展情況、 面臨的問題，分析了全球具身智能產業發展趨勢，以及具身智能應用發展面臨的安全威脅
工業制造領域,具身智能憑借其獨特優勢提高了生產效率、保障產品質量;醫療服務領域,具身智能產品能從精準醫療和高效護理兩方面發揮獨特優勢;智能家居領域帶來智能化變革
機器人大模型的進展從RT-1實現端到端動作輸出，再到PaLM-E 、RT2將多模態感知能力融合至統一模型空間，大模型已逐步具備“看圖識意、理解任務、生成動作”的完整 鏈條
多模態具身語言模型PaLM-E展現出優秀的泛化能力和任務遷移性能;RT2采用經動作信息訓練的VLA 模型，輸出1-5Hz 的動作序列;π0/π0-Fast/π0.5: 引入動作專家，輸出50Hz 動作軌跡
多模態大模型的突破，機器人首次具備了“感知—理解—決策”的潛力，通過融合圖像/視頻與語言等模態信息構建起跨模態的統一表征體系,機器人模型的核心迭代方向，是將動作模態融入現有的視覺語言模型
梳理了部分布局者的大模型及本體進展，對比本體廠、大廠和獨角獸公司的大模型技術路徑及進展;各公司對垂直行業的深度理解、豐富場景和海量數據，實現具身智能在垂直場景的率先落地
異構數據協同訓練是如何讓機器人從別人的經驗中學習;兩階段訓練為機器人打造通用大腦與專業小腦;真實家庭環境驗證在“整理抽屜”、“收集衣物”、“洗碗”等任務中表現
商超大模型機器人在仿真器中復現一個極度擁擠且充滿變數的零售商超環境。其實現聚焦三個關鍵模塊：程序化商店與動態消耗模擬（環境構建）、海量資產與幾何物理優化（底層加速）、長程任務與基準評測體系（驗證閉環）
軟體具身適配與多視角構建,設置了傳統的剛性機械臂和軟體機器人;大模型的部署與性能對抗;模型控制軟體機器人執行極高風險的“給人類嘴里喂棉花糖”任務
