2023年 人工智能科技
平臺技術事業(yè)部第一批創(chuàng)新項目招標公告
（招標編號：CG2100022001649821）
2023年 人工智能科技 平臺技術事業(yè)部第一批創(chuàng)新項目（招標項目編號：CG2100022001649821），已由項目審批機關批準，項目資金已落實 ， 該項目已具備招標條件，現(xiàn)對本項目進行公開招標。
招標項目所在地區(qū)：廣州
一、項目信息
1.1.項目名稱：2023年 人工智能科技 平臺技術事業(yè)部第一批創(chuàng)新項目
1.2.招標編號：CG2100022001649821
1.3.
1.4.采購方式：公開招標
1.5.招標分類：專項
1.6.項目類別：服務
1.7.資金來源：已落實
1.8.資格審查方式：資格后審
1.9.
二、項目概況和招標范圍
2.1項目概述：
標的1：預訓練模型在問答場景中的基礎架構與優(yōu)化理論研究項目
本項目圍繞預訓練模型在問答場景中的基礎架構與優(yōu)化理論研究，針對當前大模型缺乏理論基礎支撐、大模型泛化性受限、大模型資源消耗大等挑戰(zhàn)，探究大模型基礎理論及其在客服領域中的應用。
標的2：基于自主可控邊緣AI芯片變電站智能巡檢關鍵技術研究及應用
本項目以提升變電站機器人運維效率和實現(xiàn)機器人全自主巡檢作業(yè)為目標導向，開展高度自動駕駛、智能避障算法、變電站智能規(guī)劃路線算法、基于邊緣計算的多傳感設備運動的智能控制研究和高精度拍攝、穩(wěn)定且開放的巡檢車管理平臺的技術研究，制定集遠程控制及邊緣計算控制、智能路線規(guī)劃和巡檢、現(xiàn)場數(shù)據獲取等功能的變電站巡檢方案。
標的3：基于向量數(shù)據庫的電力知識檢索增強語言模型技術研究項目
本項目主要研究并構建一個行業(yè)知識性模型的整體技術方案，其中包括四個子模塊：多源數(shù)據的電力知識庫構建模塊、電力行業(yè)知識質量自動評估模塊、電力行業(yè)知識文檔向量化檢索模塊以及基于大語言模型的電力行業(yè)知識提示詞設計策略模塊。
2.2招標范圍：
標的1：采購預訓練模型在問答場景中的基礎架構與優(yōu)化理論研究，包括大模型缺乏理論基礎支撐、大模型泛化性受限、大模型資源消耗大等挑戰(zhàn)、探究大模型基礎理論及其在客服領域中的應用等相關研究內容。
標的2：采購高度自動駕駛、智能避障算法、變電站智能規(guī)劃路線算法、基于邊緣計算的多傳感設備運動的智能控制研究和高精度拍攝、穩(wěn)定且開放的巡檢車管理平臺的技術研究，制定集遠程控制及邊緣計算控制、智能路線規(guī)劃和巡檢、現(xiàn)場數(shù)據獲取等功能的變電站巡檢方案。
標的3：采購基于向量數(shù)據庫的電力知識檢索增強語言模型技術研究，其中包括四個子模塊：多源數(shù)據的電力知識庫構建模塊、電力行業(yè)知識質量自動評估模塊、電力行業(yè)知識文檔向量化檢索模塊以及基于大語言模型的電力行業(yè)知識提示詞設計策略模塊。
2.3標的清單及分包情況如下：
序號 | 標的 編碼 | 標的 | 標包編碼 | 標包號 | 標包名稱 | 標包金額（萬元） | 最高 限價 （萬元） | 是否特殊包 | 交貨期 |
1 | CG2100022001649821001 | 預訓練模型在問答場景中的基礎架構與優(yōu)化理論研究項目 | CG2100022001649821001001 | 1 | 預訓練模型在問答場景中的基礎架構與優(yōu)化理論研究項目 | 350.6 | 350.6 | 否 | 合同簽訂之日起至2025年12月31日 |
2 | CG2100022001649821002 | 基于自主可控邊緣AI芯片變電站智能巡檢關鍵技術研究及應用 | CG2100022001649821002001 | 2 | 基于自主可控邊緣AI芯片變電站智能巡檢關鍵技術研究及應用 | 257.32 | 257.32 | 否 | 合同簽訂之日起至2024年6月 |
3 | CG2100022001649821003 | 基于向量數(shù)據庫的電力知識檢索增強語言模型技術研究項目 | CG2100022001649821003001 | 3 | 基于向量數(shù)據庫的電力知識檢索增強語言模型技術研究項目 | 201.95 | 201.95 | 否 | 合同簽訂之日起至2024年12月 |
注：本項目不收取招標文件費用及投標保證金。
2.4標的物描述
序號 | 標的物描述 | 適用標的物 |
1 | 開展預訓練模型在問答場景中的基礎架構與優(yōu)化理論研究，針對當前大模型缺乏理論基礎支撐、大模型泛化性受限、大模型資源消耗大等挑戰(zhàn)，探究大模型基礎理論及其在客服領域中的應用。 | 預訓練模型在問答場景中的基礎架構與優(yōu)化理論研究項目 |
2 | 開展高度自動駕駛、智能避障算法、變電站智能規(guī)劃路線算法、基于邊緣計算的多傳感設備運動的智能控制研究和高精度拍攝、穩(wěn)定且開放的巡檢車管理平臺的技術研究，制定集遠程控制及邊緣計算控制、智能路線規(guī)劃和巡檢、現(xiàn)場數(shù)據獲取等功能的變電站巡檢方案。 | 基于自主可控邊緣AI芯片變電站智能巡檢關鍵技術研究及應用 |
3 | 開展基于向量數(shù)據庫的電力知識檢索增強語言模型技術研究，主要研究構建一個行業(yè)知識性模型的整體技術方案：研究基于向量化技術的多源數(shù)據電力知識庫構建，將預處理后的多源數(shù)據轉換為向量形式，并進行切片操作，切片后的數(shù)據存儲到電力知識庫；研究電力行業(yè)知識質量自動評估技術，構建一個電力行業(yè)知識質量自動評估模型，對知識的語法、語義、上下文等方面進行分析，自動評估知識的準確性和可信度；研究電力行業(yè)知識文檔向量化檢索技術：通過對文檔的語義信息和向量表示進行分析，實現(xiàn)高效的檢索和查詢，并將檢索結果按照相關性和重要性進行排序，提高檢索的準確性和效率；研究基于大語言模型的電力行業(yè)知識提示詞設計策略：根據大語言模型的特性，設計適用于電力行業(yè)知識的提示詞，通過選擇最佳的關鍵詞、調整提示詞的順序和結構、如何結合不同的提示詞以提高性能。 | 基于向量數(shù)據庫的電力知識檢索增強語言模型技術研究項目 |
三、投標人資格要求
通用資格要求 | |
序號 | 內容 |
1 | 中華人民共和國境內注冊的法人，提供合法有效的營業(yè)執(zhí)照（或事業(yè)單位法人證書等）；中華人民共和國境內注冊的非法人組織，提供主體資格合法存續(xù)的證明文件；分支機構應提供合法有效的授權，授權應加蓋委托人公章且委托人法定代表人或負責人簽字；不接受自然人參與。 |
2 | 提供近三年經審計的財務報告(2020-2022年報告。如2022年報告未發(fā)布，則提供相關原因聲明及2019-2021年報告；成立時間不足的按實際成立時間提供)，審計意見非“否定意見”或非“無法表示意見”，沒有處于被責令停業(yè)或破產狀態(tài)，且資產未被重組、接管和凍結。（事業(yè)單位應提供2020-2022年經批準的財務報表，如2022年報表未發(fā)布，則提供相關原因聲明及2019-2021年報表；成立時間不足的按實際成立時間提供） |
3 | 在經營活動中無重大違法失信記錄，沒有被市場監(jiān)督管理機關在國家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)（）中列入嚴重違法失信企業(yè)名單，沒有被最高人民法院在“信用中國”網站（）列入失信被執(zhí)行人名單，應提供上述兩個網站的相應截圖；在中國電力招標采購網范圍內沒有處于限制投標資格的處罰期內。 |
4 | 單位負責人為同一人或者存在控股、管理關系的不同單位，不得參加同一標包（標段）投標或者未劃分標包（標段）的同一招標項目投標。 |
5 | 不接受聯(lián)合體參與。 |
專用資格要求 | ||
序號 | 內容 | 關聯(lián)標的/標包/標段 |
1 | 響應截止前 36個月供應商應具備人工智能相關服務業(yè)績（合同證明材料名稱或服務內容中需含有“人工智能”關鍵字，或合同服務內容與人工智能技術有關聯(lián)），需提供合同關鍵頁（至少含合同首頁、服務內容頁、簽字蓋章頁）掃描件。 | 基于自主可控邊緣AI芯片變電站智能巡檢關鍵技術研究及應用 |
注：本條款未明確“是否接受聯(lián)合體投標”的，均視為不接受聯(lián)合體投標。
投標人如存在以下任一情形，由評標委員會對其作否決投標處理：1.與其他投標人下載招標文件的IP
如采購項目最小獨立評審單元（標的/標包/標段）出現(xiàn)上述任一情形，將否決投標人響應該采購項目及同一采購項目后續(xù)采購的全部投標文件。
如經查實投標人存在圍標串標情形的，依據供應商管理相關規(guī)定，對相關投標人實施不接受投標處罰。
四、
未在中國電力招標采購網（m.bidijas.cn）上注冊會員的單位應先點擊注冊。登錄成功后的在 招標會員 區(qū)根據招標公告的相應說明獲取招標文件！
咨詢電話：010-51957458
手 機：18811547188
聯(lián)系人：李楊
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微信：Li18811547188
郵箱：1211306049@qq.com
來源：中國電力招標采購網
備注：欲購買招標文件的潛在投標人,注冊網站并繳納因特網技術及商務信息服務費后，查看項目業(yè)主，招標公告并下載資格預審范圍，資質要求，
招標清單，報名申請表等。為保證您能夠順利投標，具體要求及購買標書操作流程按會員區(qū)招標信息詳細內容為準。
編輯：csg.cn
