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中國人工智能系列白皮書--智能協同控制與人工智能 探索多智能體系統中的協同與合作

來源:人工智能學會      編輯:創澤      時間:2023/12/9      主題:其他   [加盟]

隨著科技的飛速發展,人工智能技術正成為推動社會和經濟發展的關鍵驅動力。而智能協同控制作為人工智能技術的一個重要應用方向,為多智能體系統的協同工作 和合作提供了強大的支持。從無人駕駛車輛到智能物流,從智能交通到機器人協同任 務,智能協同控制正在不斷拓展著應用L域的邊界。智能協同控制作為一種創新的方 法和理念,正在引L著各個L域的革新和進步。本白皮書旨在深入探討智能協同控制與人工智能技術的結合,從理論、方法和應 用的角度,系統地闡述智能協同控制的概念、原理和發展趨勢。我們將分享新的研 究成果和案例,探討智能協同控制在解決復雜問題、優化整體性能和提G工作效率方 面的潛力。通過本白皮書,我們希望能夠為社會各界人士打開深入了解智能協同控制的大門, 探索多智能體系統中的協同與合作,以及人工智能技術在協同控制中的應用。我們相 信,智能協同控制將成為未來智能化社會的重要支撐,為推動各行各業的發展和創新帶來新的機遇和可能性。后,我們要感謝所有參與和支持本白皮書編寫的專家、研究人員和業界伙伴, 正是他們的努力和奉獻,使得智能協同控制與人工智能技術發展得以深入探索和推動。我們也期待與您一起分享和討論智能協同控制的未來,共同探索智能化時代的可能性。

本白皮書旨在深入探討智能協同控制與人工智能技術的結合,從理論、方法和應用的角度,系統地闡述智能協同控制的概念、原理和發展趨勢。我們將分享新的研究成果和案例,探討智能協同控制在解決復雜問題、優化整體性能和提G工作效率方面的潛力。


附件:人工智能系列白皮書--智能協同控制與人工智能 探索多智能體系統中的協同與合作






大模型專題一:中國人工智能系列白皮書——大模型技術-2023版

語言大模型由于在大規模通用領域數據預訓練通常缺乏對特定任務或領域的知識,指令微調是一種可以幫助語言大模型實現人類語言指令遵循的能力

中國信通院聯合發布《數據清洗、去標識化、匿名化業務規程(試行)》

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北京市海淀區人民政府印發《關于加快中關村科學城人工智能大模型創新發展的若干措施》的通知

海行規發〔2023〕4號;打造2300億元核心產業規模,集聚100家大模型企業機構,以及60家國家級專精特新小巨人企業,以及新培育5-10家獨角獸企業,打造四大人工智能產業園

中國首個AIGC管理辦法 《生成式人工智能服務管理暫行辦法》

明確了訓練數據處理活動和數據標注等要求;規定了生成式人工智能服務規范,明確生成式人工智能服務提供者應當采取有效措施防范未成年人用戶過度依賴或者沉迷生成式人工智能服務

中國新一代人工智能發展戰略研究院劉剛教授發布了《中國新一代人工智能科技產業發展 2023》

我國的人工智能產業集群表現為新型創新區→城市→區域→全國→全球的空間結構特征,依托狹小的物理空間打造無限的網絡空間產業創新生態

五大科技倫理十類人工智能倫理準則

增進人類福祉:以人為本,可持續性;尊重生命權利:合作,隱私;堅持公平公正:公平,共享;合理控制風險:共享;合理控制風險:外部安全,內部安全

中國人工智能倫理相關國內政策法規文件

《新一代人工智能發展規劃》,《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》,《關于加強科技倫理治理的意見》,《中國關于加強人工智能倫理治理的立場文件》

人工智能倫理相關國際政策

《算法透明性和可問責性的聲明》,《2018年惡意偽造禁令法案》,《美國人工智能倡議》,《國家人工智能研究與發展戰略計劃》,《2019年深度偽造報告法案》

人工智能產業集群網絡結構的三個極點:北京市、廣東省和上海市

從技術合作關系的密度看,北京市,廣東省和上海市構成了人工智能產業集群網絡結構的三個極點;北京,廣東,上海,江蘇,安微,四川,湖北,湖南,重慶,山東和福建之間存在密集的人工智能技術合作關系

中國人工智能產業集群分布:京津冀、長江三角洲、珠江三角洲和川渝地區

排第一的是長江三角洲地區,占比 30.95%;排第二的是京津 冀地區,占比 29.36%;排第三的是珠江三角洲地區,占比 26.45%;排第四的是川渝地區,占比 3.55%

人工智能產業集群的基本構成

構成具有全球競爭力人工智能產業集群的首要因素是企業簇群及其產業創新生態;人工智能產業集群發展所倚重的科技創新要素不僅包括數據生態 算力 算法和人才
 
資料獲取
新聞資訊
== 資訊 ==
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» 2025全球人形機器人企業能力畫像整機能
» 中國機器人視覺傳感器行業市場規模測算邏輯
» 基于神經符號AI的機器人拆解智能化技術路
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» 2026年中國AI智能體營銷趨勢與發展報
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» 機器人的觸覺傳感器:應用微限位開關,隔離
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» 機器人的加速度傳感器的測量方法:速度測量
 
== 機器人推薦 ==
 
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