通知強調(diào)，要拓寬G校畢業(yè)生等青年就業(yè)渠道。要支持企業(yè)吸納就業(yè)，對企業(yè)招用畢業(yè)年度或離校2年內(nèi)未就業(yè)G校畢業(yè)生、登記失業(yè)的16歲至24歲青年，簽訂1年以上勞動合同的，按每人1000元標準發(fā)放一次性吸納就業(yè)補貼，政策實施期限截至2023年12月31日。鼓勵深入基層服務。將2023年度“三支一扶”計劃、大學生志愿服務西部計劃招募規(guī)模分別擴大到4400人、650人。繼續(xù)開發(fā)學前教育、城鄉(xiāng)社區(qū)、司法協(xié)理、鄉(xiāng)村醫(yī)生等4個項目2000人，其中招募500名G校畢業(yè)生充實到城鄉(xiāng)社區(qū)線，專項招聘100名醫(yī)學專業(yè)G校畢業(yè)生免試注冊為鄉(xiāng)村醫(yī)生到基層服務。要引導國有企業(yè)擴大招聘規(guī)模，做好政策性崗位招聘招募，實施就業(yè)見習崗位募集計劃。
通知強調(diào)，要強化幫扶兜底保民生。要加強困難人員就業(yè)幫扶。對符合條件的困難畢業(yè)生發(fā)放一次性求職創(chuàng)業(yè)補貼。對企業(yè)招用登記失業(yè)半年以上人員，簽訂1年以上勞動合同的，按每人1000元的標準發(fā)放一次性吸納就業(yè)補貼。開發(fā)城鄉(xiāng)公益性崗位9600個，確保零就業(yè)家庭至少一人就業(yè)。要保障困難群眾基本生活，將符合條件的生活困難失業(yè)人員及家庭納入低生活保障、臨時救助等社會救助范圍，實施動態(tài)管理，幫助渡過難關(guān)。
附件：寧夏自治區(qū)人民政府辦公廳關(guān)于優(yōu)化調(diào)整穩(wěn)就業(yè)政策措施全力促發(fā)展惠民生的通知
寧政辦規(guī)發(fā)〔2023〕8號;加速孵化招引一批人工智能初創(chuàng)企業(yè),重點培育一批“專精特新”和行業(yè)“鏈主”企業(yè),經(jīng)認定的“鏈主”企業(yè),給予每家一次性500萬元資金獎勵
寧夏未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點：抓好3D打印、數(shù)控機床、高端軸承、碳基材料等項目；3、光伏發(fā)電裝備、風機制造等上下游產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展
寧政辦規(guī)發(fā)〔2020〕5號，要實施“互聯(lián)網(wǎng)+制造業(yè)”試點示范項目，每年推動100家制造企業(yè)進行智能化改造，培育10個自治區(qū)級智能工廠和數(shù)字化車間，20個機器人應用示范企業(yè)。
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(chǎn)品和服務中，并且這些 AI 功能將成為收入增長的主要驅(qū)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(chǔ)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(guān)系”：一是高質(zhì)量供給引領(lǐng)和滿足內(nèi)需的關(guān)系；二是做優(yōu)增量和盤活存量的關(guān)系；三是產(chǎn)業(yè)國內(nèi)根植與海外布局的關(guān)系；四是有效市場與有為政府的關(guān)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(shù)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(shù)，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(diào),動態(tài)足控制能力;在各個領(lǐng)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(guān)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(shù)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(shù)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(shù)路線控制方法有強化學習和模仿學習
迎賓服務機器人需要整合視覺,聽覺,觸覺等多種感知模態(tài),使機器人在復雜場景中做出更準確的決策;結(jié)合聽覺和觸覺信息，機器人可以更好地理解人類的指令和情感狀態(tài)
LLM(大語言模型+VFM(視覺基礎(chǔ)模型)實現(xiàn)人機語言交互、任務理解、推理和規(guī)劃;VLM(視覺-語言模型)實現(xiàn)更準確的任務規(guī)劃和決策;VLA (視覺-語言-動作模型)解決機器人運動軌跡決策問題
迎賓機器人需要具備與人類實時的任務級交互能力,快速理解人類通過語言,手勢等方式給出的指令,有效執(zhí)行;迎賓機器人需要能夠通過視覺、聽覺、觸覺等多種感官獲取信息
