首頁 >

【分散采購備案單】AI教學實踐平臺

基本信息

信息類型：采購公告

區域：湖北

源發布時間：2025-06-03

項目名稱：******[查看]

項目編號：******[查看]

本項目采購產品推薦合作供應商（點擊產品名稱查看更多合作供應商）

點擊加入供采通，創建供應商名片

采購產品名稱

公司名稱

主營產品

聯系人

聯系電話

控制器

北京高品匯科技有限公司

控制器,伺服驅動器,伺服電機,減速機,編碼器

于先生



交通信號燈

山東銳納交通科技有限公司

交通信號燈,交通信號機,太陽能信號燈,信號燈桿

張凱



轉換器

深圳市現代豪方儀器儀表科技有限公司

傳感器,液位計,記錄儀,晶閘管,儀表,隔離器,轉換器

業務經理



揚聲器

廈門市哈德沃克電子科技有限公司

tyco探測器,摩菲儀表,導航照明燈,揚聲器

吳畏



存儲

北京四季暢想科技有限公司

服務器,存儲,交換機,無線,工業電源,工控機,小型機

向先生



招標文件下載

我要報名

<span id="ahhvklc" class="masked-content">******</span>管理中心

備案競價公告

當前位置：首頁 ?-? 采購公告 ?-? 貨物 ?-? 備案競價公告 ?-? 正文

返回上一級

【分散采購備案單】AI教學實踐平臺

發布日期：2025-06-03 ????瀏覽次數：

項目概況

項目名稱	AI教學實踐平臺	項目編號	BH******0355
開始時間	2025-06-03 15:40	結束時間	2025-06-08 15:40
供應商資格要求	參照《中華人民共和國政府采購法》第二十二條規定的資格條件。	預算金額（元）	170000.00
采購方式	競價

采購貨物信息列表

序號	貨物（服務）名稱	數量	計量單位	預算單價
1	AI自動駕駛數字孿生綜合實踐平臺	1	套	45000
	技術參數	一、AI自動駕駛場景地圖包 1、交通沙盤：不低于3m*3m。 ▲2、地圖設計：包含真實感高的道路網絡模型，包含單行道、雙行道，包含一條支持避障場景的車道。（需提供照片證明） 3、地圖元素：地圖元素8種，包括車道線、紅綠燈、停車位、交通標識牌等關鍵元素。 4、場景支持：支持三種場景自動駕駛場景，如停車場自動泊車、紅綠燈自動識別、障礙物阻擋智能變道或停止。 5、傳感設備：包含攝像頭等路緣感知設備，通過路緣感知設備實現超視距道路環境感知、計算與協同處理。 6、無線通信：支持沙盤設備與中控系統通過局域網互聯。二、AI自動駕駛中控平臺 1、平臺支持小車在線管理，支持在線查看小車參數、切換小車控制、停止小車運行； 2、平臺支持路基端全局監控在線顯示，支持全局監控視頻數據的在線錄制； 3、平臺支持路基端AI算法的遠程重啟，支持AI算法模型的在線上傳； 4、平臺能夠實時可視化路基端的空閑車位檢測結果； 5、平臺支持小車的實時狀態顯示，包括當前位置、指令、速度與電池狀態； 6、平臺支持道路信息的實時展示，包含各小車位置與方向、交通標志和標線信息； ▲7、平臺支持實時雷達建圖實時顯示；（需提供軟件截圖證明） 8、平臺支持通過GUI與小車進行實時交互，支持基礎行駛、導航、巡航、自動泊車等7類指令任務； 9、平臺支持控制3輛小車之間的協同行駛； ▲10、平臺支持實時顯示、錄制小車攝像頭捕獲的實時視頻數據，支持在線上傳小車端的AI算法模型，支持在線顯示AI算法模型賦能自動駕駛的實時畫面。（需提供軟件截圖證明）三、智慧交通虛擬仿真平臺 1、平臺提供場景編輯器功能，用戶可以在場景中自定義不同類型的車輛、交通標志等。 2、支持用戶選擇和添加不同類型的車輛不少于5種，例如轎車、卡車、公交車等，以滿足不同應用場景的需求。 3、支持用戶添加和編輯交通標志、路障、交通信號燈等，以模擬不同交通場景和情境。 ▲4、平臺支持自動駕駛的模擬，可接入AI開發平臺的算法，實現自動駕駛算法模擬，包括避障、車道線檢測、目標檢測和路徑規劃等等。（需提供軟件截圖證明） 5、支持用戶嵌入自動駕駛算法，適應不同的應用場景和需求。 6、提供多種傳感器數據，例如攝像頭、速度等虛擬傳感器，以模擬真實車輛的感知能力。 7、支持多個測試用例和測試場景，以驗證自動駕駛算法在各種不同情況下的性能和穩定性。 8、平臺提供數據采集保存功能，支持用戶自行搭建虛擬場景，實現人工智能算法訓練數據集搭建。 9、平臺支持多個視角的圖像數據集采集，支持用戶自由切換進行多場景數據集構建。 10、提供數據可視化工具和數據分析算法，以方便用戶對數據進行可視化和分析。
	相關材料
序號	貨物（服務）名稱	數量	計量單位	預算單價
2	自動駕駛小車	3	個	15000
	技術參數	1、小車底盤：尺寸不大于25cm*18cm，后輪雙電機驅動，前輪舵機驅動。 2、雙目RGB相機：雙目分辨率不小于1280x480，單目不小于640x480。 3、三角法激光雷達：支持360°二維環境精準感知，掃描頻率不低于5HZ，測距頻率不低于3000Hz，探測范圍不低于8米。 4、AI芯片：支持專用2D圖形加速；包含NPU，算力不低于6TOPs；支持8K視頻編解碼，8K顯示輸出；48MP ISP，支持多攝像頭輸入。 5、控制板：低功耗、高性能的微控制器，主頻不低于72MHZ，支持3個高速12位模數轉換器和2個數模轉換器 6、自動駕駛支持：支持自動駕駛智能路徑規劃算法、自動避障算法 7、支持道路感知AI算法，提供五種自動駕駛AI算法供自動駕駛系統測試驗證，包括紅綠燈檢測、障礙物檢測、標識牌檢測、車位檢測、車道線檢測等算法。 8、硬件移植：提供AI小車算法硬件移植方案，可移植到小車自帶的AI加速芯片上，幫助小車實現簡單自動駕駛功能，例如車道線檢測、交通指示牌識別、紅綠燈識別、自動泊車等等。
	相關材料
序號	貨物（服務）名稱	數量	計量單位	預算單價
3	AI全棧式開發平臺	2	套	40000
	技術參數	1、數據支持：平臺支持目標檢測、語義分割、圖像分類、姿態估計數據集，至少各2個。提供4種數據集的下載和使用，支持數據集的可視化展示。（a）數據標注功能支持：支持目標檢測、語義分割、圖像分類、姿態估計的數據標注功能；（b）數據集管理功能支持：支持公開數據集收藏，私有數據集內容編寫介紹，用戶可以自行上傳圖像壓縮包進行，創建私有數據集進行圖像標注，編寫內容介紹； ▲（c）數據集統計功能支持：支持訓練測試分布、數據集類別分布、圖像分辨率分布等統計信息展示，支持用戶自行上傳的數據集標注完成后統計數據展示；（需提供軟件截圖證明） 2、預處理算法：支持數據集的預處理和數據增強功能，以提高模型的泛化能力。 3、AI算法開發支持，支持目標檢測、語義分割、圖像分類、姿態估計至少共十種算法開發，支持拖拽式可視化編程開發：（a）支持圖像分類算法模型MobileNet、ResNet、VGGNet、ViT的開發，支持訓練器（學習率）、優化器（模型損失權重）、數據集（batch_size）等參數的在線配置； ▲（b）支持目標檢測算法模型YOLOX、SSD、DETR的開發，支持訓練器（學習率）、優化器（模型損失權重）、數據集（batch_size）等參數的在線配置；（需提供軟件截圖證明） ▲（c）支持語義分割算法模型ddrNet、FCN、HRNet的開發，支持訓練器（學習率）、優化器（模型損失權重）、數據集（batch_size）等參數的在線配置；（需提供軟件截圖證明）（d）支持姿態估計算法模型HourglassNet、HRNet、SimpleBaseline2D的開發，支持訓練器（學習率）、優化器（模型損失權重）、數據集（batch_size）等參數的在線配置； ▲4、可視化教學：平臺支持圖形化的編程學習，支持學生在沒有編程基礎的情況下，實現模型構建，同時將網絡組成模塊化展示給學生，支持至少兩個層級的模型可視化，用于學生對關鍵技術的學習；（需提供軟件截圖證明） 5、在線訓練平臺：（a）實時進度查詢：支持訓練進度的可視化顯示，支持多個訓練任務管理；（b）實時中間結果顯示：支持損失函數、精度的在線顯示，供學生分析訓練過程；（c）訓練類型支持：支持斷點續訓、支持多卡并行訓練，在線顯示服務器訓練狀態，供系統管理； 6、在線測試平臺：（a）測試任務管理：平臺支持測試任務管理，可以靈活選擇模型與任務進行測試，支持多個測試任務并行；（b）單例測試：支持單張圖像、單個視頻的推理測試，可以選擇自行上傳圖像或者測試集圖像；（c）數據集測試：支持數據集的整體性能測試，測試完成后顯示mAP、準確度等定量指標； 7、硬件移植平臺：（a）移植任務管理：平臺支持移植任務管理，可以靈活選擇移植的模型，支持多個移植任務并行； ▲（b）移植類型支持：支持瑞芯微RKNN、算能bModel等典型國產硬件平臺，支持ONNX、rknn、bmodel導出；（需提供軟件截圖證明） ▲（c）移植參數在線配置：支持在線配置移植參數，如目標硬件、量化圖像數量、運行推向尺寸、量化比特數、預處理參數等。（需提供軟件截圖證明） 8、支持運行嵌入式AI實訓實驗、包括計算機視覺、語音信號處理、自然語言處理等領域 9、支持專用2D圖形加速；包含NPU，算力等效可達20TOPs；支持8K視頻編解碼，8K顯示輸出；48MP ISP，支持多攝像頭入。 3、配備攝像頭麥克風揚聲器等傳感器。 4、4G內存，512G存儲。 5、支持Pytorch、onnx等主流框架部署 6、支持為教學場景深度定制的Linux操作系統，和各種主流編程器、python庫及開發環境、深度學習計算框架。 ▲7、尺寸不大于25cm15cm10cm。（需提供照片證明）
	相關材料