集美大学海洋信息工程学院海洋智慧感知平台、海洋立体通信平台、海洋应用服务平台二期

厦门市政府采购合同

编制说明

1、签订合同应遵守《中华人民共和国政府采购法》、《中华人民共和国民法典》。

2、签订合同时，采购人与中标人应结合招标文件第五章规定填列相应内容。招标文件第五章已有规定的，双方均不得对规定进行变更或调整；招标文件第五章未作规定的，双方可通过友好协商进行约定。

甲方：集美大学

乙方：厦门荆艺软件股份有限公司

根据招标编号为[350200]ZW[GK]2022006的集美大学海洋信息工程学院海洋智慧感知平台、海洋立体通信平台、海洋应用服务平台二期项目（以下简称：“本项目”）的招标结果，乙方为中标人。现经甲乙双方友好协商，就以下事项达成一致并签订本合同：

1、下列合同文件是构成本合同不可分割的部分：

1.1合同条款；

1.2招标文件、乙方的投标文件；

1.3其他文件或材料：□无。□（若有联合协议或分包意向协议）无。

2、合同标的

货物类

3、合同总金额

3.1合同总金额为人民币大写： 肆佰柒拾贰万伍仟元整（￥4725000.0000）。

4、合同标的交付时间、地点和条件

4.1交付时间：合同签订后 ( 65) 天内交货；

4.2交付地点：福建省厦门市集美区银江路185号(具体地点由业主指定)；

4.3交付条件： 按照招标文件、投标文件、厂家货物技术标准说明及国家有关的质量标准规定执行 。

5、合同标的应符合招标文件、乙方投标文件的规定或约定，具体如下：

5.1合同标的质量标准 设备名称：云-边缘智能综合开发平台 数量：1 技术参数： 云-边缘智能综合开发平台：要求平台具备云边两端全AI开发能力，具备AI资源管理功能、AI数据处理功能、AI模型开发功能、AI模型管理功能、AI推理功能、GPU调度功能；要求平台提供教学资源套件，包括桌面交互一体机、机械臂移动机器人实训、深度学习移动工作站；要求平台具备创新创客智能硬件平台、具备 Transformer教学系统配置能力，要求平台提供人工智能实验数据集资源服务。 一、全AI开发平台 应提供一台边缘管理设备，用于边缘设备管理，满足教学使用。设备应满足教学环境每学期不少于200个账号注册，不少于100个账号同时在线训练，100个同时在线训练的账号使用时，教学环境应不卡顿，足够流畅。 应具备以下软件配置（1套） （1）资源管理模块 1)基础架构 ①基础架构：平台底层基础架构为Kubernetes + docker模式； ②高可靠性：平台所有组件支持高可用性HA，需提供组件：Kubernetes，mysql，hdfs，docker registry，bdl-service，bdl-console，visualization service，监控服务； 2)系统对接 ①支持对接HDFS、GlusterFS等文件系统。 3)系统告警 ①提供告警管理功能，触发告警规则时支持对告警对象进行信息提示和短信告警； ②支持告警规则的创建、展示、更新、删除等操作，设置项包括规则名称、监控项、阈值、持续时间、告警对象等； ③支持告警事件的展示，用户可以通过前台查看告警事件的列表； ④提供告警规则配置功能，管理员可以设置按不同告警规则通知相关用户的规则； 4)设备资源管控 ①提供设备资源池管理功能：支持用户通过前台将设备资源池分配给某个（些）组织或项目使用，实现负载的机器间硬隔离； ②提供机器学习平台的运维功能，包含但不限于设备系统资源总览、设备系统资源监控、设备系统服务监控。 ③提供系统资源监控功能，用户可以按时间对资源瓶颈使用率、瞬时使用率进行实时监控。 ④提供机器池资源监控功能，用户可以按设备对想查询的资源进行筛选，监控项包括但不限于可按时间、区间查看设备平均使用率、HDFS读写增量及速率、网络平均IO、传输接收速率及错误率； ⑤监控系统服务运行情况，包括IdeHub、Docker、Kubernetes； 5).用户权限与管理 ①支持多租户分级设置：系统管理员，部门管理员，普通用户。其中系统管理员，拥有最高权限，拥有其他账号建立、变更权限、注销的权限；拥有包括但不限于资源分配、使用时间分配等最高权限；部门管理员，可以调配分配给其部门中的资源使用和部门内的账号的建立、变更权限、注销的权限，支持审计日志的查看。 （2）数据处理模块 1)数据处理模块基础 ①平台数据处理模块包含数据标注、数据清洗、数据总览主要功能。 2)数据标注 ①支持图像分类、目标检测、图像分割等图像类数据的数据标注。 ②支持多人标注，支持创建、查看、删除多人标注任务。管理员可以创建多人任务、标注员可以对接收的任务进行归类查询，查看任务详情、标注进度，支持标注任务的审核，用户可以根据实际需求在创建任务时设立开关模式。 ③提供标注团队管理功能，支持多人标注团队、审核团队的新建、管理、删除。支持对团队名称、团队成员数、团队成员进行编辑和查看，支持在团队中添加、备注成员，支持按团队名称对团队进行查询。 3)数据清洗 ①提供数据清洗能力，支持创建图片数据清洗任务，支持清洗前后的数据版本管理，支持对图像类数据提供去近似、去模糊、裁剪、旋转、镜像的智能清洗方式，帮助项目快速完成数据清洗，提升数据质量。 4)数据回流 ①支持创建数据回流配置，项目中如果需要对推理服务中的数据进行收集，可以配置数据回流收集能力，支持针对预测服务创建数据回流策略，并针对配置环境提供测试能力。 5)数据导入 ①支持图片数据集的创建、上传、编辑、查看、删除；支持数据库数据表导入，数据表支持MySQL、Oracle、Hive、DM等全表导入结构化数据； ②数据表、图像、文件均支持本地上传。 ③数据表类型数据支持上传CSV、TXT、TSV，del格式;图像数据集支持zip、tar.gz格式； ④支持已标注图像数据的直接上传导入，数据集格式支持文件夹分类、Pascal VOC、COCO等标注格式； ⑤支持查看数据集创建者、数据类型、创建时间、数据量、上传进度、上传状态；需提供产品截图证明。 ⑥支持数据集的共享，支持共享到全局，用户可以在不同组织、项目间可共享数据集。 6)数据管理 ①数据展示：支持项目数据集列表展示、公共数据集列表展示，支持对数据集进行增删改查等操作、支持结构化数据表按分类查看； ②数据统计：支持查看统计数据，展示分片内的数据统计信息，包括但不限于输出数据表列对应的唯一值个数、缺失值个数、平均数、方差、标准差、25%分位数、50%分位数、75%分位数、最小值、最大值，用户可以根据实际使用需求，通过系统完成对数据质量分析；需提供产品截图证明。 （3）AI开发模块 1)支持计算框架 ①支持通用的开发框架：包括但不限于TensorFlow、PyTorch、Caffe、scikit-learn、XGBoost、SparkMLlib、国产深度学习框架等的AI模型训练； ②提供训练优化技术、分布式计算框架优化技术，并提供第三方测试证明，保证训练效率和显存使用率。 2)预置深度学习算法 ①预置TensorFlow、Paddle等框架的卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法，并提供第三方测试报告。 ②预置图像分类、目标检测、语义分割、NLP类、强化学习类算法，并提供第三方测试报告。 ③支持迁移学习，支持基于预训练模型+微调的迁移学习算法，并提供第三方测试报告。 3) Notebook与命令行交互式建模 ①支持WebIDE交互，支持代码的基本调试、运行功能。 4) 可视化建模 ①支持拖拉拽式的可视化建模任务的创建、删除、执行、复制，支持可视化建模任务列表展示，支持算法工程师在任务执行过程中的临时启停、小数据量执行、单节点执行等操作。 ②支持展示任务的状态、详情字段等，模型训练定时调度、模型训练的历史版本记录和查看，支持AutoML；需提供产品截图证明。 ③支持自定义算法组件，包含组件输入输出参数定义等，如Python自定义组件等，并提供第三方测试报告，需包含“自定义算法开发”、“自定义算法调用”等关键字。 ④提供特征提取、自动特征选择、多特征组合、特征分析、数据降维能力，能够从数据集中提取特征，并指出特征的组合，用户可以通过系统直接查看特征输出结果，并提供第三方测试报告证明，含“自动特征工程”、“特征分析可视化”关键字。 5) 自动化建模 ①提供多种自动化建模场景：包括但不限于聚类，回归，二分类，多分类等自动建模场景；需提供产品截图证明。 ②支持交叉验证和自定义折数；支持自定义训练时长上限、自定义最大迭代次数；支持设置数据拆分比例、选择模型排序指标；支持分箱、归一化、特征交叉、特征自动选择、Onehot、PCA、异常值处理；需提供产品截图证明。 ③支持图表化地展示效果详情，评估指标以及PR线、ROC线、KS线、混淆矩阵等图表；支持多模型效果评估展示与对比；需提供产品截图证明。 6) 智能视觉 ①支持图像分类、目标检测、语义分割零代码模型训练，通过零代码训练平台，降低AI模型训练门槛，实现快速建模。提供第三方测试报告。 ②支持把输入数据集转换为对应的FLIST格式，并生成用于统计各标签数据json。 ③支持每个标签在训练集，验证集，测试集内的图片进行统计查看。 ④图像分类预置ResNet50/InceptionV4/DPN131模型、学习率、学习率热身轮数、学习率衰减间隔轮数、训练每批次图片数等参数进行可视化配置；需提供产品截图证明。 ⑤物体检测预置FasterRCNN/RetinaNet/YOLOV3模型，支持对batch_size、验证间隔轮数、算法、最大迭代轮数、验证间隔轮数、基础学习率、学习率分段衰减系数、学习率分段间隔step系数、学习率warmup起始比例、学习率warmup步数、预训练模型排除参数、训练每批次图片数、验证每批次图片数等参数进行可视化配置；需提供产品截图证明。 ⑥图像分割预置MaskRCNN/CascadeMaskRCNN模型，支持配置batch_size、训练打点间隔迭代次数、验证间隔迭代轮数、图像配置、resize后图像高度、resize后宽度、resize保持宽高比、图像标准化均值、图像标准化标准差值、图像增强、算法、Backbone选择、迭代轮数、学习率分段衰减系数、学习率衰减步数因子、Warm up步数、Warm up学习率初始比例、RPN构造Anchor高宽比、RPN构造Anchor面积比、训练rpn生成roi的nms阈值、测试rpn生成roi的nms阈值、裁剪最大梯度二范数等参数；需提供产品截图证明。 ⑦支持自动生成模型评估报告，包含但不限于验证集、测试集的精确率、召回率；需提供产品截图证明。 ⑧支持查看多组输出图像，支持选择某次迭代中每张图片的分类结果。 ⑨支持预测结果筛选，支持设置预测置信度筛选阈值、是否展示置信度最高的预测类别、按预测正误筛选、按标签筛选；需提供产品截图证明。 ⑩用户可以根据规则选择某一轮迭代输出最终的模型，并附带输出对应的预测结果，支持配置筛选方式、指标类型。 7)智能文本 ①支持词性标注、短文本匹配、命名实体识别、情感倾向分析、实体关系、实体属性、文本单标签分类、文本多标签分类等零代码模型训练，支持模型微调，用户可以通过前台配置训练参数，实现零代码模型训练；提供第三方测试报告。 ②支持选择训练数据集、测试数据集，支持分片选择，支持数据集预处理，支持训练时选择文本列、标签列等字段，满足不同业务场景的需求。 ③支持模型网络选择、支持Batch size、epoch、train_log_step、save_model_step、验证集来源、learning_rate、预测模型保存数量、预测模型保存指标、保存checkpoint、使用checkpoint等参数配置；需提供产品截图证明。 （4）模型管理模块 1)支持云边协同模型下发，AI平台可以对边缘侧模型进行动态下发，包括Jetson系列、Atlas系列、Edgeboard系列、昆仑系列。 2)支持本地上传模型，模型类型支持Tensorflow、Sklearn、XGBoost、PMML、国产深度学习框架。 3)支持从Notebook、可视化、生产线等训练模型一键发布到模型仓库，支持模型的打包下载，用户可以通过前台下载模型包，支持多版本的模型管理，用户可以通过模型仓库对模型详情进行查看。 （5）AI推理模块 1)框架支持 ①支持Tensorflow、PyTorch、ONNX、Sklearn、XGBoost、PMML、国产深度学习框架等多类型框架的在线推理。 2) 预测服务管理 ①用户完成服务、资源配置即可创建服务，创建预测服务时，支持配置是否需要访问认证、收集预测数据集、配置预测服务资源包含但不限于单副本QPS、QPS上限。 ②支持创建弹性伸缩任务，支持配置弹性伸缩触发规则及伸缩范围，对预测服务的QPS进行持续监控，并在一定时间内如果达到触发条件即触发弹性伸缩条件，同时支持配置最大QPS，保证预测服务的可用性和资源的最大化试用；需提供产品截图证明。 ③支持创建AB实验，配置AB实验策略，支持按流量分发或自定义规则，支持在一个实验中选择多个服务，并配置分配流量。 3) 预测服务应用 ①在线预测服务支持以API等方式供其他程序或算法调用模型； ②支持预测服务多版本管理，支持同一个服务创建多个版本，选择不同模型或同一个模型的不同版本； 4)预测服务监控 ①支持预测服务效果监控， 包括但不限于总PV、总处理时长、总流量、最大QPS、最长响应时间等指标；需提供产品截图证明。 ②服务支持多副本和A/B Test，支持高可靠HA下的动态不停服更新，保证服务的稳定高可用；基于AKSK的服务鉴权。 ③支持Pod监控，监控传输/接收数据量、传输/接收速率、传输/接收失败速率等；可按时间区间查询并实时展示瞬时值；需提供产品截图证明。 （6）调度模块 1)调度与共享 ①深度学习任务／开发环境／预测服务支持单机多卡、多机多卡的跨节点的训练方式；提供第三方测试报告。 ②支持申请虚拟资源，同块卡上的多任务之间显存隔离，单卡至少支持切分10份，能力分时复用。 ③支持部署时选择是否开启资源共享功能。 ④支持异构计算资源训练能力；需提供第三方测试证明。 （7）非功能性要求 1)性能要求 ①软件环境的最大并发用户数不低于 100。 ②首页访问平均响应时间不超过 3 秒。 ③软件登录平均响应时间不超过 5 秒。 ④软件稳定试运行三个月以上，运行安全、稳定，达到7×24h的可靠运行能力，年可用率＞99.97%，满足使用单位的有关要求。 2)可维护性 ①为了便于运维人员对软件进行及时有效的维护，系统满足易理解、易分析、易配置、易修改、易测试的要求。 3)易用性 ①软件从用户体验维度出发，应满足页面布局合理，通用操作规范，出错处理、反馈与提示人性化等要求 4)自主可控 ①支持具有独立知识产权的深度学习框架，深度学习框架兼容飞腾、昆仑等自主可控计算硬件、麒麟操作系统；需提供原厂互认证明 二、教学资源套件（主要产品） 1、桌面交互一体机（15台） 设备应为集成板卡、高清摄像头、IPS液晶显示屏的一体化设备。 1)提供≥4核ARM处理能力，且主芯片满足-40~+80℃的工况温度； 2)提供≥DDR4 4GB的运行环境，带宽≥64bit；速率≥2400Mbps； 3)提供≥7220P的摄像头；支持USB摄像头（UVC）、BT1120摄像头、MIPI CSI摄像头、IP摄像头接入； 5)提供≥1个USB2.0接口，提供≥1个USB3.0接口； 6)提供全尺寸HDMI输出接口，提供≥1个PCIE接口，提供≥1个千兆网口； 7)具有FPGA-AI加速方案，AI算力≥1.2TOPS； 8)静态功耗≤8W，最大功耗≤15W； 9)预装Ubuntu18以上版本系统，可支持Python3，ROS等内容装载； 10)可提供无代码图形化模型训练工具链； 11)支持离线状态下自主可控的国产化框架模型部署及推理运行，支持mobilenet_v1、mobilnet_v2、InceptionV3、InceptionV4、ResNet18_vd、Resnet50、SE-ResNetXt50、ResNet101、SE-ResNeXt101、Res2Net101_vd_226w_4s、ResNet50_448x448、SE-ResNeXt50_448x448、ResNet101_448x448、SE-ResNet101_448x448、yolov3_mobilenet_v1_416、yolov3_r34_416、yolov3_darknet_416、yolov3_mobilenet_v1_608、yolov3_resnet_608、yolov3_darknet_608、mobilenet_ssd_300、moblenet_ssd_640、vgg_ssd_300等模型； 12)提供超过100h TeslaV100线上算力； 13)配套丰富的案例，包括不限于千分类、蔬菜识别、花分类、螺丝螺母识别、电路板故障检测、口罩检测、水果识别、voc数据集类别、烟火识别、安全帽识别、人体关键点识别、人体属性识别、人体检测识别等检测识别能力。适用于展厅演示、科研教学、开发学习。 2、机械臂移动机器人（1台） 1)系统总体要求： ①硬件资源丰富，涵盖人工智能主要应用领域及场景，可以基于硬件做关于大健康领域的专项科研内容。 ②技术前沿，先进的SOC硬件平台，主流的AI算法及应用平台框架。 ③要求有丰富的教学实验资源，不低于35个实训案例。 2)硬件构成： ①语音交互单元：4麦克风阵列板，12个可编程RGB指示灯，实时网络状态显示与声源定位，实现远场语音交互。 ②SLAM导航单元：360°激光雷达，10米测量半径，光磁融合技术，开源SDK接口，支持ROS环境。 ③网络处理平台：4核64位ARM Cortex-A72处理器，双频2.4GHz和5GHz无线局域网，低功耗蓝牙5.0 / BLE，支持802.11b/g/n/ac，千兆以太网网络接口，支持多种操作系统。 ④机械臂：6轴桌面式机械臂，大功率数字舵机，STM32处理器控制板，负载≥300g，带夹爪，全钢板烤漆机身，支持图形化调试，无需编程即可实现复杂应用，同时提供串口通讯协议。 ⑤移动平台：三层合金底盘，STM32核心驱动控制器，4路高精度编码电机+麦克纳姆轮驱动，可精确检测速度及控制速度，负载能力≥20Kg，板载多种传感网，可装载网关、语音、视觉、机械臂、多传感器模块，预留多种扩展接口。 ⑥多传感网融合：配备Zigbee通讯模块，支持WiFi、Bluetooth、NB-IoT、LoRa等多种无线通讯模块扩展，配备光照、温湿度、三色LED灯、风扇灯传感器模块，支持测距、避障、光电、气体检测、人体检测等三十多种传感器模块扩展。 ⑦双目摄像头单元：实感深度摄像头，滚动快门，有效测距可达10米，提供复杂的实时景深计算，室内室外有光条件下皆可使用。 3)参数性能要求： ①语音交互单元： 硬件资源： 处理器：集成了先进的DSP算法，包括声学回声消除 (AEC)，波束成形，去混响，噪声抑制和增益控制 麦克风阵列： 模块阵型：环形 阵元个数：4个 模块尺寸：直径 70mm 唤醒距离：< 10m 识别距离：< 5m 信噪比：SNR > 63dB 工作温度：-20°C~80°C 声源定位：水平360° 定位精度：±12° 支持关键词唤醒、声源定位、噪声抑制、VAD软件资源： 软件资源： 支持对话式人工智能操作系统DuerOS、亚马逊AVS。 支持阿里物联网嵌入式操作系统AliOS Things、开源机器人操作系统ROS。 ②SLAM导航单元： 硬件资源： 360°激光雷达 测距范围：0.15-10米 扫描角度：0-360° 测距分辨率：＜0.5mm 角度分辨率：＜1° 单次测距时间：0.5ms 测量频率：≥5000 扫描频率：5-10Hz 软件资源： 开源SDK，支持ROS环境 ③网络处理平台： 硬件资源： ≥四核ARM Cortex-A72 64位处理器，主频1.5GHz 运行环境：≥8GB LPDDR2 SDRAM ≥2.4GHz / 5GHz IEEE 802.11 b/g/n/ac无线局域网（WLAN）、低功耗蓝牙v5.0（BLE）、 千兆以太网（最大吞吐量300Mbps） ≥2个USB 3.0端口，≥2个USB2.0端口 扩展的40引脚GPIO接头 ≥2路HDMI接口，MIPI DSI显示端口，MIPI CSI摄像头端口 ≥4极立体声音频/复合视频输出端口软件资源： 支持多种系统。 需预置ubuntu 18.04及以上系统，预装ROS melodic及以上版本机器人操作系统安，并内置rviz、gazebo和moveit在内的全部开发环境。 ④移动平台： 硬件资源： 材料：金属支架、多层钣金结构 负载能力：＞20kg 处理器：STM32F103 电机：12V 带编码器电机 驱动：4轮驱动 车轮：金属麦克纳姆轮 IMU：MPU9250 板载传感器： 光电传感器：7路 红外避障传感器：3路 超声波测距：2路 RFID读写器：1路 电压电流检测传感器：1路 云台控制舵机：2路 底盘材料：金属抗氧化处理 电池容量：15000mAh超大锂电池 预留ZigBee、WiFi、Bluetooth、遥控手柄多种通讯控制接口。 预留传感器扩展IO接口。 ⑤机械臂： 硬件资源： 自由度：6 最大载荷：300g 工作范围：50mm～350mm 最大速度：100mm/s 处理器：STM32 输入电压：DC 12V 电机型号：大功率数字舵机 过流保护：支持 机身材质：钢板带烤漆 末端执行器：夹爪 通讯接口：UART串口 软件资源： 提供ROS开源包，并支持moveit运动学规划 ⑥多传感网融合单元： 硬件资源： 光照传感器1个、温湿度传感器1个、三色LED灯模块1个、风扇模块1个、ZigBee模块5个。 可插拔更换，兼容多种传感器及通讯模块。 软件资源： 支持ADC、IO、IIC、SPI、UART等多种类型传感器的接入。 ⑦双目视觉单元 硬件资源： 最小深度距离：16cm@424x240、45cm@1280x720 深度图像最大分辨率：1280x720@30FPS、848x480@90FPS 视角：65°x 40° 快门：卷帘快门 色彩模式：彩色 彩色图像像素：2MP 深度精度误差：2%（2米内） 最大有效测距：10米 输出数据格式：原始数据 传输接口：USB3.0 支持Linux、ROS多种系统。 3、深度学习移动开发平台（5套） 1)硬件参数 ①温湿度：-40°C~85°C，10~95%@40°C,无冷凝 ②运行环境：≥2*16G-DDR4 SO-DIMM 槽, 支持到2933MHz。 ③ 扩展接口：≥1*PCIe× 16 Gen3.0 slot，≥3*PCIe ×4 Gen3.0 slot ，≥3*32-bit PCI slot； ④图像处理器：核心数≥8704，加速频率≥1.71GHz，位宽≥320位，TDP功耗≥320W，运行环境≥10G。        ⑤显示屏：HDMI 4K ≥17.3寸”工业显示屏 ≥1920*1080分辨率 ⑥音频：应支持Realtek ALC662音频,1*Line out+1*Mic 高保真音频，支持5.1声道 ⑦以太网：≥1*Intel I225V， 10M/100M/1000M/2.5G 自适应，支持WOL远程唤醒≥1*Intel.I219LM，10/100/1000Mbps，支持WOL远程唤醒 ⑧硬盘：≥1*2.5”SSD/HDD SATA3(支持RAID)≥2*SATA3, 6.0Gbps 3.5”HDD(支持RAID) ⑨I/O接口：≥2*LAN(RJ45)，≥4*USB3.2 Gen1 (5Gb/s)(Type A),≥4*USB2.0(Type A)≥2*RS232/422/485 (DB9)≥1*HDMI+1*VGA≥1*Line out+1*Mic 3.5mm phone jack ⑩鼠标键盘：应为104键位工业键盘，触摸控板（带左右键），抗震/耐高低温/防尘 ？安全：应支持TPM 2.0安全加密 ？看门狗定时器：可编程超时中断或系统复位，1到255秒 ？电源：24-pin ATX/8-pin ATX 12V，500W功率 ？尺寸/重量：≤462mm（长）*354mm（高）*224.4mm（宽） 净重≤12.0kg ？工作温度：-20℃~60℃ 2)模型训练模块 ①数据能力：应支持图像分类、物体检测、图像分割相关数据导入、导出，支持多种数据标注格式  支持以数据集方式对数据进行管理，为本地数据标注提供丰富的标注工具。 ②模型训练-零代码开发：应支持图像分类、物体检测、图像分割三类通用图像任务的零代码建模，面向业务开发者提供简捷高效的建模方式  支持模型生产全流程无需代码，简单勾选即可完成模型训练。  支持选择自定义测试集、验证集  支持增量训练功能，支持基于已训练完成版本添加部分标签数据进行快速迭代训练  支持多种训练算法选择，满足不同数据量及业务场景下的训练需求  支持手动、自动选择数据增强策略，数据增强算子效果释义需通俗易懂，  支持查看训练日志，可通过训练日志追踪训练过程及问题排查  提供高级训练配置；需提供高级调参模式，支持自主选择训练算法和网络架构，提供更多的高级训练配置。 ③模型训练-Notebook开发：需内置Notebook开发环境，支持本地编辑模型训练代码，完成模型训练  支持将零代码开发-高级调参模式下训练完成的模型，发版到Notebook中进一步调优模型效果  在Notebook中内置开发套件，提升模型开发效率与体验  在Notebook中内置常用代码片段，并支持新增自定义代码平台，提升模型开发效率与体验 ④模型评估：支持模型训练完成后自动产出模型评估报告，评估报告应包含对于产出模型的整体评估及详细评估情况帮助用户直观了解模型效果  模型训练完成后支持启动输入单个数据查看模型预测效果 ⑤模型发布：支持模型训练完成后支持导出模型源文件  模型训练完成后支持生成SDK，快速部署到服务器、通用小型设备等不同设备 3）预测服务部署模块 ①服务下发：支持通过拉取训练模块的模型，将模型快速下发至指定边缘节点上，并在节点上运行。无需用户在边缘节点手动应用AI模型。 ②服务管理：支持通过标签匹配，将模型服务批量部署到匹配标签的节点上 ③部署监控：查询应用的部署详情，查看应用在各个节点上的部署状态（已部署、部署中、部署失败） ④边缘设备管理：提供边缘设备的增删改查功能 ⑤边缘设备监控：需提供边缘设备详情边缘设备功能，支持监控：边缘设备连接状态（已连接、离线）边缘设备详情信息，包括边缘设备名、边缘设备ID、操作系统版本、容器版本。 ⑥服务监控 ：需支持监控边缘应用信息，比如边缘应用运行状态（运行中、等待、失败）边缘应用资源使用信息。 ⑦设备管理：支持基于边缘设备创建设备 ⑧摄像头配置：支持摄像头运行时间、抽帧频率、与AI模型接入的配置，摄像头支持本地USB、部分MIPI CSI2摄像头；RTSP/RTMP网络摄像头；ONVIF、GB28181协议接入摄像头 ⑨摄像头/视频流预览 支持摄像头/视频流可视化预览 ⑩摄像头/视频流接模型服务预测 支持模型服务接入视频流，对视频流进行抽帧，调用边缘侧AI服务对抽帧结果进行推断， 并进行可可视化的预测结果展示 ？视频事件告警 ：支持视频流与AI模型服务接入后的预测结果按照自定义标签阈值条件进行结果筛选。支持将事件告警的结果保存至本地，以及可视化展示。支持将告警结果通过接口提供给客户获取。 4、Transformer教学配置（1套） 1）定位系统：三维，XYZ轴定位精度≤10cm；允许接入标签数量≥40个；系统支持一键标定；室内使用空间推荐5×5m2，理论可覆盖≥30×30m2。 2）系统包含异构机器人种类：无人机、无人飞车、无人车。 3）运动控制单元：系统所含异构机器人，统一使用Kerloud Pixhawk系列开源平台，双MCU框架，STM32F427主控、STM32F100辅控，配备内含NEO-M8N模组的GPS模块。 4）机载设备：无人机、无人飞车，Nvidia Jetson nano 4GB，Maxwell，预装完整ROS系统。 5）数传模块：支持一对多通信；902-928MHz ISM频段；支持发射功率≥1W。 6）机器尺寸： 无人机44×44×30cm3、飞车40×40×30cm3、车35×16×13cm3。 7）电池规格： Lio电池，无人机4S 5200mAh、飞车6S 5300mAh、车 2S 3700mAh。 8）续航时间： 标配重量，无人机≥10min、飞车车模式≥40min/飞行模式≥4min、车≥30min。 9）标配重量： 含电池，无人机≤1.5kg、飞车≤2.5kg、车≤1.1kg。 10）载重： 无人机≥1.1kg、飞车≥1kg、车≥1kg。   11）开发接口：全部终端机器人采用统一软件接口，SDK开放。 12）配套功能：专用虚拟仿真光盘，电脑端即插即用，方便教学。 13）配套资料：在线文档，提供快速启动指引、使用例程。 14）服务包：上门安装、两天使用培训和专人售后支持一年。 三、创新创客智能硬件平台（15套） 1、平台整体介绍 （1）平台硬件整体采用模块化设计；可满足高校计算机类、电子信息类、自动化类等专业教学需求；适用于相关专业的教学科研、创新创业、毕业设计、各类学生竞赛与就业培训； （2）主控制器采用4*Cortex-A53+Cortex-M4架构的i.MX8工业级处理器，具有图像硬件加速器；其它板卡可根据不同场景需求选择一个或多个与主板相连完成功能实现； （3）提供灵活多样的传感器模块，包含声、光、热、电、力、磁等各种类型，可方便地自由组合，完成数据采集； （4）提供基于主控制器的人工智能、Linux等丰富的实验体系，以及基于从控制器的相关实验体系，并配有详细的实验指导书、教师PPT、硬件电路图、软件源代码等资源； （5）提供配套在线学习平台，满足学生在线学习的需要；有丰富的实验案例，教学视频，详细的实验指导书； （6）提供人工智能软件教学资源，基于Ubuntu 18.04系统，拥有图像识别、人工智能常用算法、语音识别等案例； （7）支持打造嵌入式、人工智能、物联网一体化实验体系； （8）支持提供“嵌入式人工智能课程体系”资源；有配套教材； （9）本设备可用于参加相关国家级大学生设计大赛。 2、硬件参数 （1）控制器 1）主控制器 ①主板（1个）：采用i.MX8工业级处理器，4*Cortex-A53+Cortex-M4架构，运行速度1.8GHz，内存2GB LPDDR4，读写速率3000MTS；板载Wi-Fi/蓝牙模块、MIPI电容液晶屏、红外接收模块、LED、40pin GPIO扩展；配备4个USB 2.0接口、USB OTG接口、MIPI CSI摄像头接口、MIPI DSI液晶屏接口、USB串口、SD卡接口等； ②扩展板（1个）：2路I2C接口；1路UART TTL接口；SPI接口；中断接口；GPIO接口；PWM接口；24MHz时钟输出；喇叭、耳机接口；以上所有接口均可与所有配套传感器模块兼容； ③STM32子板（1个）：MCU采用ARM-CortexM3内核的STM32F103同类芯片，主频72MHz；包含I2C接口、UART接口（TTL电平）、ADC接口、中断接口、PWM接口、SPI接口、GPIO等；以上所有接口均可与所有配套传感器模块兼容； 2）从控制器（1个） MCU采用ARM CortexM3内核的STM32F103同类芯片，主频72MHz；配备IPS液晶屏、ESP8266 Wi-Fi模块、光电耦合接口、继电器公共端接口、继电器常开/常闭接口、TTL串口、ADC接口、RS232串口、RS485接口、PWM接口、GPIO、JTAG下载调试口、12V输入/输出接口、5V输出接口、3.3V输出接口等； （2）传感器模块（每种各一个） 红外测距传感器、陀螺仪传感器、单轴倾角传感器、薄膜压力传感器、广谱气体传感器、热释红外传感器、接近开关-红外反射模块、声响-光敏传感器、干簧门磁-霍尔开关传感器、红外对射传感器、雨雪传感器、震动传感器、火焰传感器、循迹传感器、继电器模块、LED蜂鸣器模块、超声波测距传感器、温湿度传感器、光照强度传感器、独立按键模块、热电偶传感器、LCD 1602模块、双数码管模块、USB-HUB模块； （3）通讯类模块 NB-IoT模块（1个）、4G模块（1个）、串口Wi-Fi模块（1个）、串口蓝牙模块（1个）、125KHz模块（1个，配10张标签卡）、13.56MHz模块（1个，配10张标签卡）、； （4）图像采集：USB摄像头（1个）； （5）显示设备：液晶屏（1个）； （6）仿真器：ST-LINK仿真器（1个）； 3、软件参数 （1）操作系统 Linux+Qt 5.10.1（Kernel 4.14）；Ubuntu 18.04（Kernel 4.14）； 4、实验体系 （1）主控制器实验体系 1）人工智能实验不低于26个（包含C/C++基础知识、Python基础知识、OpenCV、人工智能常用算法、文字识别、人脸检测、人脸识别、车牌识别、物体识别、街景识别、语音识别、语音合成、文字识别、螺丝螺母检测、口罩配戴检测、疫情防护系统等实验实训案例）（通过软件功能视频演示来证明，如演示有缺漏或演示结果不符，视为无响应或负偏离）； 2）嵌入式Linux实验不低于50个（包含uboot、模块、驱动、文件系统、项目实验等）； 3）STM32实验不低于20个（包含STM32基础、除MIC/喇叭模块和USB-HUB模块外所有配套传感器模块实验等）。 （2）从控制器实验体系 1）STM32基础实验不低于9个（包含LED、GPIO输入、ExtInt外部中断、UART串口、Systick、定时器中断、PWM输出、ADConverter模数转换、IPS显示屏等）； 2）FreeRTOS系统实验不低于8个（包含FreeRTOS系统移植、任务创建、FreeRTOS延时、任务切换、消息队列、信号量、事件标志组、内存管理等）（通过软件功能视频演示来证明，如演示有缺漏或演示结果不符，视为无响应或负偏离）； 3）LiteOS系统实验不低于8个：（包含LiteOS工程创建、任务管理、中断管理、信号量、事件标志组、软件定时器、内存管理、消息队列）（通过软件功能视频演示来证明，如演示有缺漏或演示结果不符，视为无响应或负偏离）； Wi-Fi模块实验不低于10个：（包含AT指令创建网络、TCP、TCP/IP协议网络通信、基于freeRTOS的ESP8266状态机、智能云物接入平台、MQTT协议移植、用户数据上发物接入平台、物接入平台下行数据解析、物接入平台的多种传感器数据采集、基于用户端的数据订阅等）； （3）NB-IoT模块实验不低于10个：（包含NB-IoT模块串口透传、NB-IoT模块信息查询、NB-IoT模块信号状态监测、透传云管理系统模块添加、用户数据上传透传云管理系统、透传云系统数据下发数据、基于FreeRTOS的NB-IoT模块、基于FreeRTOS的多种传感器数据采集、透传云管理系统数据订阅、基于用户端的数据订阅）。 （4）传感器模块实验不低于23个：（包含除USB-HUB模块外所有配套传感器模块实验）。 四、实验数据集资源服务 1、提供语音识别、推荐算法、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等五类或以上人工智能研究领域的数据集供学生模拟测试； 2、提供至少800个人工智能实验数据集资源可供学生选择，以作为课外学习、实训和毕业论文选题的参考方向，内容应覆盖不同难度水平，包括新手入门、进阶、高阶（通过软件功能视频演示来证明，如演示有缺漏或演示结果不符，视为无响应或负偏离） 3、提供的人工智能实验数据集资源不小于1T（需现场演示，如演示有缺漏或演示结果不符，视为无响应或负偏离） 五、实训授课服务 应提供： 1、小学期10天线下面授实训师资授课。 2、定制化课程设计及课程研发，针对性课程体系及教案教辅。 3、依托全部教学过程中的教学案例场景内容教学。 4、前置课程管理策划及全部课程未来录播课程学习内容。 5.2合同包货物质保期要求均为货物经最终验收合格后24个月，在质量保证期内货物出现质量问题时，乙方在接到甲方通知后 2 小时内应委派专业技术人员到现场免费提供咨询、维修和更换零部件等服务，并及时填写维修报告（包括故障原因、处理情况及甲方意见等），同时向甲方报备。若 48小时内无法排除故障，则应先提供同档次备用机供甲方使用。其中产生的一切费用由乙方承担。质保期内，乙方有责任对设备进行不定期的巡查检修。质保期过后，乙方给甲方更换的零配件费用不得高于市场价。 如乙方提供货物有重大质量问题，甲方有权视情况轻重程度，将货款价格按折支付或做退货处理。（投标人视自身能力可提供更优、更合理的维修服务承诺。）

6、验收

6.1验收应按照招标文件、乙方投标文件的规定或约定进行，具体如下：

6.1.1验收标准：项目整体交付完成后，所交付软硬件产品的功能、参数和投标文件约定一致，产品经加电测试正常，符合质量标准，软硬件各项功能正常，整体平稳运行。 6.1.2出厂检验：在货物出厂前，乙方按产品技术标准规定的检验项目和试验方法进行全面检验，随同货物提供出厂检验报告、产品质量合格证，结果必须符合6.1验收标准的要求。 6.1.3到货验收：交付软硬件产品的功能、参数、数量和投标文件约定一致。 6.1.4试运行：完成整体软硬件的交付部署，满足功能性要求，并线上运行无问题； 6.1.5最终验收：整体项目交付完成并满足初验标准后线上平稳运行30个工作日内，甲方无新争议； 6.1.6验收费用：在验收过程中进行安装、调试、集成、试运行直至最终验收所发生的一切费用均由乙方承担且已含在投标总价中。 验收结果经双方确认后，双方代表必须按规定的验收交接单上的项目对照本合同填好验收结果并签名盖章。。

6.2本项目是否邀请其他投标人参与验收：

不邀请。

7、合同款项的支付应按照招标文件的规定进行，具体如下：

。

8、履约保证金

有,具体如下:8.1履约保证金的数额：采购合同金额的3%。 8.2履约保证金的收取：乙方在交货时向甲方指定的银行账户交付合同总金额的3%的履约保证金。（如乙方为中小企业，甲方可根据项目特点、供应商资信、市场供需等情况免收或减半收取履约保证金） 8.3履约保证金的退还：合同标的质保期满，且甲乙双方无合同纠纷的，甲方应在质保期满后根据乙方的申请无息退还履约保证金。（如本合同项下存在多个标的，且质保期不一致的，以时限最长的质保期为履约保证金退还的时间起算点）。

9、合同有效期

自双方签字盖章之日起生效，至合同约定的合同义务履行完毕或依本合同约定合同解除或终止。。

10、违约责任

10.1未如期提交银行保函的违约责任：如乙方未能按合同约定在合同订立的3个工作日内提交与甲方预付款等额的银行保函，甲方有权做如下选择： 10.1.1经乙方书面申请，经甲方同意，允许乙方延期提交银行保函，如乙方未在其承诺的期限内提交保函，则按10.1.2追究违约责任； 10.1.2甲方有权单方解除合同，乙方应当返还甲方已支付的合同款项，并赔偿违约金472500元，如赔付的违约金不足以弥补甲方损失的，乙方应赔偿甲方全部损失。 10.2未按期交货的违约责任：如果乙方未能按合同规定的时间按时交货的（不可抗力除外），应向甲方支付延期交货违约金。延期交货违约金计算方式为每延迟交货（包括交货但未达到验收标准）1 天，按合同总金额的0.5‰（万分之五）计算延迟交货违约金。延迟交货时限超过15日的，甲方有权终止合同，乙方应返还甲方已支付的货款，并赔偿违约金472500元，如赔付的违约金不足以弥补甲方损失的，乙方应赔偿甲方全部损失。 10.3合同标的验收不合格的违约责任：如合同标的无法通过甲方验收，甲方可选择解除合同或者换货。如甲方选择解除合同，则乙方除应返还甲方已支付的合同款外，还应赔偿违约金472500元，如赔付的违约金不足以弥补甲方损失的，乙方应赔偿甲方全部损失。如甲方选择换货的，乙方应当在20日内重新配送，并根据10.2条款支付延期交货违约金。 10.4质保期内未能依约提供服务的违约责任：发生以下问题的，甲方从乙方缴纳的履约保证金中扣减1000元，如履约保证金数额不足以扣减的，乙方应及时补缴履约保证金，否则甲方有权解除合同，并要求乙方返还甲方已支付的货款，并赔偿违约金472500元，如赔付的违约金不足以弥补甲方损失的，乙方应赔偿甲方全部损失： 10.4.1质量保证期/服务期内软件系统或设备运行发生故障的，乙方未能按照合同或招投标文件要求按时到现场提供咨询、维修、更换零部件和系统故障排除等服务的； 10.4.2 48小时内无法排除故障的，未能在第一时间提供同档次备用机供甲方使用的； 10.4.3质保期内违反合同约定，拒绝提供维保服务的，或提供维保服务过程中消极怠工的。。

11、知识产权

11.1乙方提供的采购标的应符合国家知识产权法律、法规的规定且非假冒伪劣品；乙方还应保证甲方不受到第三方关于侵犯知识产权及专利权、商标权或工业设计权等知识产权方面的指控，任何第三方如果提出此方面指控均与甲方无关，乙方应与第三方交涉，并承担可能发生的一切法律责任、费用和后果；若甲方因此而遭致损失，则乙方应赔偿该损失。

11.2若乙方提供的采购标的不符合国家知识产权法律、法规的规定或被有关主管机关认定为假冒伪劣品，则乙方中标资格将被取消；甲方还将按照有关法律、法规和规章的规定进行处理，具体如下：乙方除应退还甲方已支付货款外，还应赔偿违约金472500元，如赔付的违约金不足以弥补甲方损失的，乙方应赔偿甲方全部损失（包括但不限于律师费、仲裁费、执行费用、差旅费等）。。

12、解决争议的方法

12.1甲、乙双方协商解决。

12.2若协商解决不成，则通过下列途径之一解决：

提交仲裁委员会仲裁，具体如下： 。
          向人民法院提起诉讼，具体如下： 向甲方所在地人民法院提起诉讼。

13、不可抗力

13.1因不可抗力造成违约的，遭受不可抗力一方应及时向对方通报不能履行或不能完全履行的理由，并在随后取得有关主管机关证明后的15日内向另一方提供不可抗力发生及持续期间的充分证据。基于以上行为，允许遭受不可抗力一方延期履行、部分履行或不履行合同，并根据情况可部分或全部免于承担违约责任。

13.2本合同中的不可抗力指不能预见、不能避免、不能克服的客观情况，包括但不限于：自然灾害如地震、台风、洪水、火灾及政府行为、法律规定或其适用的变化或其他任何无法预见、避免或控制的事件。

14、合同条款

双方确认因以下情形造成的服务不可用或其他影响，不属于乙方违约，乙方无须承担责任： （1）在进行系统软硬件或节点设备配置，进行系统软硬件维护时需要短时间中断服务的情形； （2）因甲方的设备系统应用故障或甲方自行进行系统设置调整所造成的服务不可用；以及按照甲方要求而进行的系统调试、配置造成的服务不可用； （3）鉴于计算机及互联网的特殊性，因黑客、病毒、电信部门技术调整等引致的服务不可用或其他影响服务与安全等问题造成的服务不可用； （4）甲方确认，乙方在进行服务过程中仅对数据进行分发、传输、缓存等工作，而不对数据本身进行加工。如甲方在使用乙方提供的服务过程中，发生侵权或违反国家法律、法规或公共道德之行为，基于《信息网络传播权保护条例》等法律法规规定，甲方认可此与乙方无关，乙方对此不承担任何责任； （5）双方确认，基于数据价值的不确定性和可复制性，甲方应对其原始数据进行妥善备份；对于甲方的原始数据损失，无论乙方提供何种服务、是否因服务故障导致数据丢失等，均不承担任何责任； （6）因不可抗力造成的服务中断； （7）甲方应协助乙方接受中国、甲方所在国家或服务地所在国家（地区）依据相关法律、法规、政令等对甲方使用乙方服务的情况进行必要的调查/审查及管理。但不论如何，乙方不对甲方的违约行为或违反法律的行为，以及上述调查/审查而承担任何法律责任。若因此导致本协议无法继续履行的，乙方有权解除本协议而无须承担任何违约责任，且甲方应赔偿乙方相应损失； （8）履行本协议时，乙方对因第三方的作为或不作为而给甲方或者其他第三方造成的损失不负责任； （9）乙方对通过甲方间接接受乙方服务的第三方的损失不承担任何责任。 （10）如因甲方原因导致乙方无法按时交付和安装的，乙方无需承担违约责任。 （11）免责条款在本协议终止后仍然有效。

15、其他约定

15.1合同文件与本合同具有同等法律效力。

15.2本合同未尽事宜，双方可另行补充。

15.3本合同自签订之日起生效。

15.4本合同纸质文件一式 柒 份。合同电子文本通过政府采购网上公开信息系统自动备案。合同纸质文本需与备案电子文本一致，以备案电子文本为准，具有同等效力。

15.5其他：□无。□ 无 。

签订地点： 厦门

  签订日期：2022年12月30日