中滦科技zlkj2025-10-02#基于嵌入式智能终端的ai视频管理平台研发采购会审文件
· 2025-10-17
中滦科技股份有限公司
采购会审文件
包号：ZLKJ2025-10-02#
地址：河北省唐山市开平区现代装备区管理委员会院内
联系人：沈女士
电话：0315-3020105
邮编：063000
会审采购内容
一：采购物资信息：
1、物资名称、规格型号、数量、交货时间：
包号：ZLKJ2025-10-02#
项目名称：基于嵌入式智能终端的AI视频管理平台研发
规格型号：详见技术要求
数量：详见技术要求
2、技术要求：详见技术要求
3、交货(到货)时间:
4、交货地点：唐山
5、报价截止时间：2025年10月23日下午16:00
6、评审时间及地点：另行通知。
二、综合说明
1、物资范围和技术要求
报价方针对会审文件提出的要求提供建议和答复，包括物资选型、详细配置和系统集成方案，并提供所推荐产品的主要技术指标、技术参数；所有产品以人民币方式报明产品单价、总价。
2、报价原则
（1）报价范围：供货方负责物资的设计、生产、运输、包装、保险，并负责物资到现场后的安装指导和调试指导、免费的人员培训等，详见技术要求。
（2）主机物资报价：包括物资价格、运杂费、包装费、保险费、调试、安装等费、人员培训费等，详见技术要求，并分别注明各分项单价、其它项目价格及总价。并严格按会审一览表的内容逐项填写，填写不完整视为不合格。
（3）配件目录报价原则：本次拟购买设备主机，但要求报价厂家必须填报所出售设备主机的所有配件目录的价格，如不填报视为无效报价。
3、付款及结算方式
电汇或承兑，验收合格后陆续付90%，剩余10%作为质保金，质保期满无息一次性付清。如有异议请在会审一览表注明贵方认可的具体结算方式，否则视为无条件接受。物资到货后，按买受人的要求由出卖人开具全额增值税发票。
4、报价方须知
（1）对会审文件理解须客观，不可分开理解、断章取义。
（2）报价方制作报价文件须按我方要求的报价文件格式内容提供相关证件并按格式的顺序要求制作报价文件。
报价单位必须将公司法人委托书、营业执照、税务登记证、企业代码证、经营许可证、制造许可证、销售授权委托书（专有授权要求必须是红印章）及其它相关证件作为附件纳入报价文件。
质量体系认证证书、物资生产厂家的相关资质证件可提供做为评审参考。不得将失效文件纳入报价文件。
（3）投标人资质要求：详见技术要求。未办理备案手续的报价厂家请于报价截止前备案，否则视为无效报价。
特别声明：报价物资产品性能不能低于采购公告物资产品性能。
（4）投标人资格应同时满足以下要求：
①报价单位必须是开滦集团物资公司或中滦科技股份有限公司的准入供应商。
②具有一般纳税人资格，具备相应生产经营能力的独立法人企业或开滦集团内部制造厂家的法人分支企业。
③投标人必须满足本公告招标货物名称及数量相应包段对投标人资质的要求。若投标货物为进口产品则不受此限，但投标人必须提供国外制造厂家授权国内总代理商（或办事处）的经销资格证明文件（影印件）；若非国内总代理商（或办事处）投标的，还须提供国内总代理商（或办事处）授权证明文件（原件）；若投标货物为国内生产，中间商投标的必须提供投标产品制造厂出具的授权文件（原件）。
④近三年内具备投标同类货物销售业绩、且未发生过严重质量问题，以合同或增值税发票复印件为准，作为会审决策的重要依据，国有大型煤矿企业业绩优先；年度协议以送货订单或增值税发票复印件为准。未按上述要求提供业绩的，视为没有业绩。
⑤具有良好的商业和售后服务信誉、健全的财务会计制。
⑥近三年审计报告并在经营活动中没有重大违法违规记录。
⑦投标产品实行生产许可证制度的，应具备有效的生产许可证；属于特种设备的，应具备有效的特种设备制造许可证；属于一般产品的需具有检测报告、生产证明材料等资格证明材料。
⑧执行煤矿矿用产品安全标志管理的产品，应具备有效的煤矿安全标志证书。
⑨法律、行政法规中有规定的其他条件。
5、报价文件编写
报价文件及其表格一律采用A4规格纸，计量单位采用法定单位，报价除用人民币小写表示外、应注明大写。报价单位要按照报价文件中要求的格式，认真填写清楚。
6、报价文件的提交
必须于2025年10月23日下午16:00前把密封报价文件邮寄或报送至中滦科技股份有限公司采购部。
7、会审文件的解释权属中滦科技股份有限公司。
报价文件无报价单位公章的（报价文件包括：公司法人委托书、营业执照、税务登记证、企业代码证、经营许可证、质量体系认证证书、物资生产厂家的相关资质证件、制造许可证、销售授权委托书及其它相关证件、封面、承诺书、法人代表授权书、会审一览表、技术规格偏离表、商务条款偏离表）;
报价人以低于成本报价报价的;
报价人与其它报价人或与会审人员恶意串通的;
其它与会审要求不相符，有可能影响公平竞争的。
9、报价文件格式
9.1 封面，见附件一
9.2 承诺书，见附件二
9.3 法人授权书，见附件三
9.4 会审一览表，见附件四，具体包括以下内容：
填写报价物资的名称、规格、型号、价格（单价、总价、分项报价）、数量、结算方式、交货时间、制造商全称等。如未填全视为不合格。贵公司填写报价物资的名称、规格型号与贵公司提供产品相关证件的名称、规格型号必须一致，否则视为无效报价。
9.5：配件目录价格明细表,见附件五
9.6：偏离表，见附件六
9.7：其他相关证件及资料（报价文件中未提供以下证件或提供的证件不符合要求，视为无效）
a、厂商资质证件及其他相关证件：包括营业执照、税务登记证、企业代码证、经营许可证、制造许可证等相关证书、质量体系认证证书和物资生产厂家的相关资质证件、销售授权委托书等相关证件的复印件。代理商需提供自己及被代理厂家双方的资质证件等。
b、生产企业概况及产品技术部分介绍:生产企业综合介绍，拟报价产品的性能、各种技术参数或指标说明和产品特点，以及煤安证、防爆证和其他产品相关证件等。
c、厂商业绩情况：拟报价产品近三年来销售业绩，以合同复印件为准，国有大型煤矿企业业绩优先，作为会审决策的重要依据；年度协议以送货订单为准（报价文件中如未提供上述业绩，视为没有业绩）
9.8服务承诺：文字说明售前、售后服务措施，免费保修期。
9.9报价单位认为需要说明的其它内容。
三、专家会审主要程序
1、由物资公司组织专家会审会议，并就该项目成立会审小组。
2、评定
（1）会审小组将根据产品质量、报价、结算方式、技术方案、产品性能、使用业绩、售后服务、交货期、公司实力等选择中选商。
（2）会审小组对报价文件的判定，依据报价内容本身。
（3）在会审过程中，评定组人员将对会审资料予以保密。
（4）投标人必须报送伍份（壹正肆副）投标文件。电子版一份。
3、确定会审结果
根据上述综合评审，择优选定中选单位。落选单位不再书面通知，不做解释。
采购方在会审后，将通知条件最佳的供应商，并与其进行合同洽谈，如果被选中的供应商与采购方对价格、技术方面、违约责任等合同主要条款不能达成协议，采购方有权选择条件次佳的供应商进行合同谈判。
中选单位需缴纳500元中选服务费。
九．合同条件与协议条款。
中选单位以中选价格与中滦科技股份有限公司签订购销合同，接受会审单位的监督。
会审文件、报价文件、报价单位所承诺的其它条件都将作为合同的组成部分不可分割。
四、附件:
附件二：承诺书。
附件三: 法人代表授权书
附件四: 会审一览表
附件五：配件目录价格明细表
附件六：技术规格偏离表
附件七：商务条款偏离表
中滦科技股份有限公司
2025年10月17日
技术要求
一、项目名称：基于嵌入式智能终端的AI视频分析管理平台研发
二、参考型号：无
三、遵循的主技术标准规范
1.《国家煤矿安全监察局煤矿安全监控、井下作业人员、工业视频感知数据接入细则》
2.《MT/T 1112-2011煤矿图像监视系统通用技术条件》
3.《GB 50581-2020煤炭工业矿井监测监控系统装备配置标准》
4.《GB/22340-2008 煤矿用带式输送机安全规范》
5.《AQ/6201-2019煤矿安全监控系统通用技术要求》
6.《河北省应急管理厅煤矿AI视频智能监控系统建设指导书（试行）》
四、配套设备情况：无
五、使用环境条件：
电压：AC 100-240V
频率：47-63HZ
运行温度：0-40摄氏度
相对湿度：10-90%，非冷凝
六、技术参数
（一）整体技术要求
1.整体功能要求
通过深入应用人工智能技术，构建基于嵌入式智能终端的AI视频分析管理平台，平台包括数据标注和模型训练、视觉模型研究和统一管理、场景数据样本存储、管理和共享、智能视觉综合管理应用模块、嵌入式终端管理等模块，平台能够实现信控中心三层机房集团行政通信、调度通信专网12、14、16排设备区域、信控中心一层充气机室，信控中心电力1、2、3室，信控中心楼东北侧发电机区域，大楼三层总调度室机房，开滦宾馆远端机房，中煤宾馆远端机房等9个区域的20多路高清视频进行全流程智能分析；能够提供模型同步训练、智能分析、算法优化等功能，能够实现数据的标注、多个模型的训练存储；平台能够实现工程师无代码完成从数据采集标注、创建模型、训练模型到实际部署的全过程，以及视频分析监督的功能。
2.基础技术参数
（1）运行环境
平台运行环境基于CentOS Linux release 7.9.2009，采用Java语言开发。
（2）性能参数
①页面刷新时间：简单页面刷新响应时间不超过1秒。
②数据库查询时间：常规数据查询响应时间<1s；模糊查询响应时间<2s。
③系统用户同时在线人数不受限，系统支持的最大并发用户不低于200人。
（3）网络安全参数
①登录校验：使用账号+静态密码+4位验证码进行登录验证，系统支持管控平台统一门户登录进入。
②密码复杂度：八位以上，大小写+特殊字符+数字。
③超时退出：提供超时退出功能，在指定的时间后，系统自动退出。
④数据传输：机密和绝密数据的传输过程中使用数字签名以确保信息的不可否认性。
（4）国产化服务器适配
Atlas 300l Pro 推理卡 PCIE 1*16x(HHHL)-附半高拉手条,全高拉手条各一个-LPDDR4x24GB-72W-单槽位-被动散热-VendorID 19E5-DeviceID D500-kunlun及TOP1 客户专用 Super-Care高级服务金牌+ 7x24x4H 300lPro 24GB
3.交付材料要求
提供系统的可执行程序、配置文件，要求各种文档应与其提供的系统功能相一致，技术文档应该全面、详细、准确。
提供系统升级和客户化功能拓展时，都应提供相应的技术文档。提供的所有技术资料应使用中文。提供的文档应该能够满足系统的安装、使用、维护需要，提供的技术文档包括但不限于：
（1）工作报告、技术报告。
（2）系统使用说明书（数据库设计文档、系统配置及发布手册、系统维护文档、用户操作手册、服务器配置说明书等）。
（3）接口文档。
（4）程序安装包及应用插件包（电子版）。
4．所有权
建设单位保留对系统修改、署名及申请软件著作权的权力。
5．其它
因履行本合同所产生的新的研究开发成果及其相关知识产权归建设单位所有，承建方应积极配合建设单位进行知识产权申报等相关事宜。
（二）硬件部署
1、管理服务器硬件部署
通信业务虚拟化平台管理服务器服务器资源划分，管理服务器操作系统部署。
2、AI服务器硬件部署
超聚变昆仑AI服务器操作系统部署、服务器与开滦集团局域网网络连接部署。
（三）软件系统
一、数据标注和模型训练模块
通过标准化数据管理、流程化任务协同、自动化模型训练构建一站式AI开发能力，平台能够全面适配煤矿井上、井下等多生产作业场景需求，助力集团公司实现从AI能力的使用者向AI模型的开发者转型升级。
1.项目管理
AI模型从初始构建到准确率可以满足业务应用是过程性的工作，过程中需要重复纳入新的数据集以及训练新的模型，直至模型的准确率可以达到较为理想阶段。所以需要通过项目管理的方式去管理数据集、模型、以及迭代版本；项目管理包括项目创建，项目基础信息编辑，项目数据集管理，标注任务分派、训练任务分派。
（1）项目创建
通过项目名称、业务场景、算法类型、算法名称、备注等信息填写完成项目创建工作。
（2）数据准备
原子化项目创建后，依托数据仓库能力，通过业务场景、样本属性等多维度标签以及时间段等查询条件，检索原子算法训练所需的业务数据，并将数据归集成数据集纳入到项目中。
（3）数据集管理
对纳入到项目中的数据集提供相应的版本管理以及数据集管理的工具，如：提供对数据进行筛选合并，用户可以根据样本标注等信息进行样本筛选和合并。
（4）标注任务下发
将纳入到项目中的数据集需要根据模型训练要求下发标注任务，将推理数据或原始数据通过团队标注的方式转化成算法所需要的标注数据。
（5）训练任务下发
通过训练任务的创建，将已完成标注的数据集同步至训练团队进行模型训练。
2.标注管理
模型训练过程中需要大量已标注的数据，在模型训练之前需要进行数据标注作业；为用户提供了标注数据的能力，用户可以通过创建团队标注作业，进行多人协同标注。
提供标注团队任务管理能力以及任务的全生命流程跟踪，提供四类图像标注工具，方便标注团队进行精细化、场景化、专业化的图像数据标注。
（1）管理任务
能够对标注任务、标注子任务全生命周期进行跟踪和管理，能够实现任务的转移、分派、回收、再分配、过程任务的跟踪。
（2）标注任务创建
图像数据标注任务创建包含多边形标注、矩形框标注、关键点标注、分类标注任务等项目。
（3）标注审核工具
能够在线上提供图像化标注以及标注内容审核工具能力，线上化交互式标注，提升用户数据标注的效率，用户无需管理数据，根据任务要求，将待标注数据转化成标注数据，具有标注框组合、标注框批量复制、批量使用预标数据等工具化能力。
3.模型训练管理
（1）项目迭代管理
模型项目全生命周期管理包含源数据集、基础模型导入、数据挖掘、模型训练和验证、多轮次模型训练和优化等项目过程管理。
（2）数据集工具
1）数据集管理
数据集可以进行版本管理和使用属性管理，能够将数据集配置成训练集或验证集，对数据进行筛选合并，根据样本标注信息进行样本筛选和合并，能够对无用数据集进行隐藏。
2）数据质检
能够对数据集中的图像数据进行质量检测，通过细化的质检结果输出，帮助用户洞察数据质量，通过优化数据有效提升模型效果；通过提供客观指标，从图像大小分布、高宽分布、分辨率等多维度分析单个数据集或多个数据集的GT标注或预测标注提升标注质量和图像质量。
3）数据挖掘
通过选择指定的挖掘集，模型（显示mAP），挖掘镜像，筛选策略（topk算法），挖掘算法，自定义GPU个数等参数进行数据挖掘的配置，将挖掘的数据存储到指定的挖掘集。
（3）模型工具
1）模型训练
通过选择训练集，测试集（需保证测试集和训练集图片不重复），样本比例（包含正、负样本比例），训练目标，预训练模型，训练镜像，自定义GPU个数等参数进行模型训练配置。
2）模型管理
算法训练配置管理模块支持模型版本管理，能够自动管理生产出模型版本，统一管理不同训练迭代的模型；能够实现同一模型的多版本管理。
模型管理包含模型验证、模型下载、模型横向对比等相关能力。模型下载里包含的下载文件提供模型文件、重要的回溯文档精度报告（包括Tensorboard训练过程技术指标分析，mAP、Static指标分析，PR分析，ROC分析，检测样例说明等）。
3）模型诊断
提供单个或多个模型衡量指标诊断、训练过程诊断、图像可视化分析能力。
二、视觉模型研究和统一管理模块
基于深度学习、分布式算力调度技术构建集算法生产、接入、编排、授权、运维于一体的全生命周期管理体系，赋能矿山、工业等多场景，实现视图数据分析和模型管理调度等应用。
1.态势分析
提供驾驶舱态势分析图表展现，能够对系统的算法、算力、事件、资源等信息进行汇总统计并实时展示，实时了解系统运营情况，为决策分析提供数据支持；主要包括：数据接入、解析任务、布控服务、事情数量、算法类型、事件分布、通道及资源情况等统计内容。
2.数据接入
（1）视频流接入
平台支持GB/T28181国标协议以及RTSP、RTMP、HLS等标准协议，符合当前行业主流的视频数据接入模式，适配更多场景下的视频分析需求，接入后可进行快照查看、编辑、删除等操作；实现通道查询，设备状态筛选等功能，以及多种品牌设备的统一接入。
（2）视频录像导入
实现本地录像文件上传，对720P以上的视频文件,avi、mp4、dav格式可快速导入，导入后自动生成对应通道号，生成虚拟设备，实现按虚拟设备编号、通道名称、视频时间查询筛选。
（3）数据源配置
提供数据源接入参数配置管理能力，至少包括国标协议参数配置，接入标准数据源需求。
3.算法模型管理
（1）算法编排
算法模型管理采用算法编排的方式实现。算法编排采用零代码可视化方式，将模型按照特定的业务逻辑和数据处理流程组织形成特定的算法服务，以灵活匹配现场业务规则，实现各类算法模型的灵活编排组合，形成新的业务算法；
预置多种原子算法模型，包括：区域入侵、人员徘徊、人员聚集、人员跌倒、吸烟检测、打电话检测、未戴安全帽、离岗检测、未穿反光衣、打架检测、奔跑检测、玩手机检测、车辆违停、烟雾检测、火焰检测、垃圾堆检测、工程车辆检测、人脸比对、人脸检测、人体检测、人流量统计等模型。
（2）模型管理
实现模型的单个添加、批量添加，支持模型详情的查看等功能；实现算法模型状态查看，可直观查看算法涉及的模型是否上传、对应的分析机服务是否启动，通过不同的状态进行区别显示。
4.异构模型管理
异构模型管理实现对于异构视觉模型的管理、参数调整、底层适配和精度评估等，最终实现了由通用模型转换为特定格式模型的过程。
（1）模型加载
模型通过训练后会生成通用的格式，例如pt、ONNX等。针对模型和使用场景的要求，可通过动态表单的方式动态调整预处理方式以及各种精细化超参调增。
（2）模型重构
平台完全拆解了已适配算力芯片的指令集和计算特性，重构模型的算子（如 NPU 对卷积的加速支持）的转化过程和步骤，通过一站式的方式通过参数微调实现全自动的异构硬件的转化，实现硬件适配。这个过程自动抹平计算单元差异、内存管理差异算子支持差异，包含计算图优化、量化与低精度加速等。
（3）模型检验与评估
能够实现一站式的模型检验和评估，确保精度。
5.算力管理
（1）算力服务器管理
能够展示所有接入的服务器以及模型训练节点、推理计算节点、数据检索节点数据，包括名称、服务器类型、算力卡种类、设备运行状态、算力卡数量等；实现查看所有分析节点的算力使用情况、当前任务数、运行计算任务的种类和详情数据，通过以上数据可直观了解分析节点的状态；实现查看所有检索节点的节点名称、设备归属、特征值总量和特征值大小等数据。
（2）异常管理
实时监测算力节点和推理计算分析任务过程中产生的异常情况，并自动以消息的形式进行推送。实现异常类型分析筛选，可通过异常类型、时间节点进行查询筛选；实现对异常情况详细信息的查看，便于异常的分析与定位。
6.任务管理
展示所有正在运行的推理分析任务数据，能够进行新建、编辑和删除分析任务，实现智能视觉推理计算服务状态展示，实现批量启动、批量停止、批量删除视频监控和对应服务；实时视频推理计算支持按时间模板的时间节点计划执行分析任务，录像视频支持倍数分析、跳帧分析等策略。
7.系统管理
（1）菜单管理
提供统一的菜单管理功能，能够灵活配置菜单的名称并调整相关的菜单顺序，实现个性化的菜单定制需求。
（2）场景维护
主要用于自定义场景算法名称和告警事件名称，当有特定算法名称和事件名称要求时，能够调整为需要的算法名称，满足不同场景下客户的算法自定义要求。
（3）系统维护
主要包含系统参数配置、事件参数配置、算法参数配置等功能。通过参数配置，满足特定场景下的应用需要，实现无需改变系统源代码，就可以进行灵活配置的功能。
（4）角色管理
通过角色管理可实现对用户菜单权限进行控制，实现不同类型用户登录平台有不同使用功能，对用户类型实现精准分类。
（5）用户管理
通过用户管理可实现多账号管理，可为不同的人分配不同的账号，通过配置不同的权限实现数据权限和功能权限配置。
三、场景数据样本存储、管理和共享模块
依托本地上传、推理系统结果汇聚、外部样本上传等多源数据接入能力，实现结构化与非结构化数据的统一存储，关联应用，结合业务场景、算法类别、样本属性等多维度标签体系，实现海量异构数据的精细化治理与标准化分类，为集团级数据样本资源池提供统一底座。
1.数据仓库
AI包括数据、算法和算力等三要素，数据的质量会影响模型的精度，训练高精度AI模型需要大量高质量的数据；在场景化赋能的过程中要求支撑模型训练的数据更加精细化、场景化、专业化成了AI模型完成赋能业务的关键性条件。为了帮助用户准备大量高质量数据，平台应构建具备数据接入、数据存储能力的数据仓库。
2.数据接入
平台与外部进行文件数据和结构化数据接入，实现主流数据接入方式，包括本地上传、外部推送等。
3.数据存储
数据仓库实现结构化以及非结构化的数据存储。依托数据仓库构建的标签体系将推理数据进行存储和管理，包含业务场景、算法类别、算法种类、样本属性等多维度标签。
4.标签管理
提供构建和管理多维度标签关联相关业务数据，包含场景标签、算法类别标签、样本属性标签、推理标签等。
四、智能视觉综合管理应用模块
能够实现工作场景全时段、全要素、全流程监管，对生产过程中存在的安全隐患以及未按照业务要求进行规范操作的违规和风险行为进行实时现场联动预警，并实时推送管理人员进行及时处置，构建矿山智能视觉安全管理应用体系，形成业务管理闭环，有助于提升矿区安全管控强度及工人安全生产意识，降低安全管理成本，提升业务处置效率。
1.预警展示
预警展示支持可视化展示自动预警的全流程。包括视频监控区域位置、点位实时视频、事件告警结构化信息展示，可根据预警事件类型、预警时间、视频设备点位进行筛选，并支持与预警的图片和短视频关联展示。
2.视频监控
分为实时画面监控和录像查询回放两部分，以及设备云台控制的相关功能，包括区域设备树管理、多任务窗格浏览设置、监控云台控制、录像点播、图片抓拍、视频抓录等。
设备树上展示监控点的在线/离线状态，视频播放窗口支持支持动态切换，支持1屏和多屏(1/4/9/16/25)视频窗口分割模式播放。
通过接入NVR、视频管理平台等方式，对录像的播放，以预警信息的时间和点位信息，生成虚拟标签，可通过视频
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