人工智能多模态开发验证单元竞价结果
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| 项目名称 | 省份 | ||
| 业主单位 |
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业主类型 | |
| 总投资 | 建设年限 | ||
| 建设地点 | |||
| 审批机关 | 审批事项 | ||
| 审批代码 | 批准文号 | ||
| 审批时间 | 审批结果 | ||
| 建设内容 | |||
人工智能多模态开发验证单元
竞价结果(JJ23122515323694)
开始时间：2023-12-26 10:14:52 截止时间：2023-12-29 10:14:00 截止时间已过
成交单位：广州万维视景科技有限公司
成交价：
登录即可免费查看.000元
说明：各有关当事人对竞价结果有异议的，可以在竞价结果公告发布之日起3天内通过规定途径提起异议，逾期将视为无异议，不予受理。
暂无
响应情况
竞价结果(JJ23122515323694)
开始时间：2023-12-26 10:14:52 截止时间：2023-12-29 10:14:00 截止时间已过
成交单位：广州万维视景科技有限公司
成交价：
登录即可免费查看.000元
说明：各有关当事人对竞价结果有异议的，可以在竞价结果公告发布之日起3天内通过规定途径提起异议，逾期将视为无异议，不予受理。
| 采购单位：华南师范大学 | 联系人：****** |
| E-mail：****** | 联系电话：****** |
| 传真：****** | 联系手机：****** |
| 邮编：****** | 平台联系电话（异议）：****** |
| 项目名称： 人工智能多模态开发验证单元 | 竞价编号：JJ23122515323694 |
| 采购类型：货物类 | 开始时间：2023-12-26 10:14:52 |
| 项目预算(元)：96,000.00 | 结束时间：2023-12-29 10:14:00 |
| 质保期及售后要求：5年质保 | |
| 其他要求：中标结果公布之日起三个工作日内中标人须按照采购文件要求进行产品功能演示，演示内容不符合参数要求，视为无效报价。 |
暂无
响应情况
| 资格及商务响应情况 | ||||
|---|---|---|---|---|
| 项目 | 竞价要求 | 响应情况 | ||
| 资格条件 | 满足国家规定相关资质。 | 我司完全响应资格条件:满足国家规定相关资质。 | ||
| 付款方式 | 货到付款 | 我司完全响应付款方式:货到付款 | ||
| 交付时间 | 签订合同后无天送货 | 签订合同后 30天送货。 | ||
| 交付地址 | 广东省佛山市南海区 华南师范大学佛山校区行政楼104 | |||
| 质保期及售后要求 | 5年质保 | 我司完全响应质保期及售后要求:5年质保 | ||
| 其他要求： | 中标结果公布之日起三个工作日内中标人须按照采购文件要求进行产品功能演示，演示内容不符合参数要求，视为无效报价。 | 我司完全响应其他要求:中标结果公布之日起三个工作日内中标人须按照采购文件要求进行产品功能演示，演示内容不符合参数要求，视为无效报价。 | ||
| 报价情况 | ||||
| 标的名称 | 品牌/型号 | 数量 | 响应情况 | 单价（元/%） |
| 人工智能多模态开发验证单元 | 无 | 6.00 | 无 | 15800.000元 |
| 总报价 | 登录即可免费查看.000元 | |||
| 技术响应 | ||||
| 标的名称 | 技术要求 | 响应情况 | ||
| 人工智能多模态开发验证单元 | 技术参数： 1.▲人工智能开发验证单元支持人工智能边缘计算端侧推理和校验，预装Python开发程序，搭载专业 AI 边缘运算芯片与多种传感技术，兼具多种输入输出方式，提供完整易用的模型训练工具及丰富模型实例，可以实现各类人工智能应用场景的快速开发。支持用户进行二次开发，提供人工智能开发验证平台技术资料，技术资料以软件著作权和第三方检测机构出具的测试报告证明资料为准，提供证明材料复印件加盖投标人公章。 2.▲要求人工智能开发验证单元支持人工智能深度学习工程应用职业技能等级证书实操训练和考证，投标文件内提供投标人负责运营该证书佐证材料，提供证明文件复印件加盖投标人公章。 3.人工智能开发验证单元集深度学习、计算机视觉技术、语音识别、自然语言处理等核心功能为一体，内置模型应用引擎，预装PaddlePaddle深度学习框架，既能直接利用本机自带的预训练模型进行AI功能应用，也能与不同框架的模型兼容，将TensorFlow、PaddlePaddle、PyTorch等深度学习框架所生成的模型进行优化。同时应用将在边缘计算单元上运行，能低功耗且高性能地快速应用神经网络模型实现图像识别、语音等功能。 4.图像识别功能可支持：图像目标分类、视频目标分类、图像目标检测、视频目标检测等、图像目标分割、视频目标分割功能，可支持进行人脸检测、物体检测、姿态检测等实验实训。 5.语音识别功能可支持：语音识别、语音唤醒、语音降噪、语音增强等功能，可支持语音远程唤醒、语音智能对话等实验实训。 6.传感器功能可支持：获取图像摄像头、全向麦克风获取环境音等功能，可进行AI物联功能实训、传感器实训等实验实训。 7.▲人工智能开发验证单元支持与人工智能交互式在线学习及教学管理系统直接无缝对接使用，支持通过无线或usb直连的方式连接到系统，实现软件与硬件开发环境的打通（提供人工智能开发验证单元与人工智能交互式在线实训及算法系统直连功能截图），支持从系统到边缘端侧设备的模型下发与部署；支持远程调用端侧设备的硬件算力进行模型的训练与优化；支持在线Python交互模式，可直接输入代码进行端侧推理运行；支持多种数据格式的数据集处理；支持云边端一体化教学实验模式。8.开发验证单元训练所得模型支持在线或离线部署到开发验证单元，实现AI在线或离线计算，可支持图像分类、物体检测模型的离线并行计算，进行多个场景的开发应用。 9.▲要求系统具有人工智能边缘计算开发系统技术资料，技术资料以软件著作权和检测机构出具的测试报告证明材料为准，提供证明文件复印件加盖投标人公章。 10.智能计算单元主控： 1) CPU：≥4 core @ 1.43GHz； 2）GPU：≥128 core @ 472 GFLOPs（FP16）； 3)运行内存：≥2 GB 64-bit LPDDR4 25.6 GB/s； 4)USB：至少支持1x USB 3.0, 3x USB 2.0； 5）存储：≥16 GB eMMC 5.1； 6)图像编码：至少支持4K @ 30 | 4x 1080p @ 30 | 9x 720p @ 30 (H.264/H.265)； 7)图像解码：至少支持4K @ 60 | 2x 4K @ 30 | 8x 1080p @ 30 | 18x 720p @ 30 (H.264/H.265)； 8）网口：千兆以太网； 9）显示输出：至少支持HDMI 2.0, eDP 1.4, DP 1.2； 10）PCIe：1x1/2/4 PCIe Gen2； 11)拓展接口: 至少支持I2C, I2S, SPI, UART, SD/SDIO, GPIO； 12)操作系统：支持主流Linux发行版如ubuntu、debian、centos等； 11.麦克风：配套环形六麦克风阵列，拾音距离5m以内，支持360度拾音，支持306度声源定位，支持回声消除和唤醒； 12.相机：配套双目深度相机； 13.设备整体尺寸：约130x130x60mm。 | 我司完全响应技术要求：技术参数： 1.▲人工智能开发验证单元支持人工智能边缘计算端侧推理和校验，预装Python开发程序，搭载专业 AI 边缘运算芯片与多种传感技术，兼具多种输入输出方式，提供完整易用的模型训练工具及丰富模型实例，可以实现各类人工智能应用场景的快速开发。支持用户进行二次开发，提供人工智能开发验证平台技术资料，技术资料以软件著作权和第三方检测机构出具的测试报告证明资料为准，提供证明材料复印件加盖投标人公章。(证明材料请见附件）2.▲要求人工智能开发验证单元支持人工智能深度学习工程应用职业技能等级证书实操训练和考证，投标文件内提供投标人负责运营该证书佐证材料，提供证明文件复印件加盖投标人公章。 (证明材料请见附件）3.人工智能开发验证单元集深度学习、计算机视觉技术、语音识别、自然语言处理等核心功能为一体，内置模型应用引擎，预装PaddlePaddle深度学习框架，既能直接利用本机自带的预训练模型进行AI功能应用，也能与不同框架的模型兼容，将TensorFlow、PaddlePaddle、PyTorch等深度学习框架所生成的模型进行优化。同时应用将在边缘计算单元上运行，能低功耗且高性能地快速应用神经网络模型实现图像识别、语音等功能。4.图像识别功能可支持：图像目标分类、视频目标分类、图像目标检测、视频目标检测等、图像目标分割、视频目标分割功能，可支持进行人脸检测、物体检测、姿态检测等实验实训。5.语音识别功能可支持：语音识别、语音唤醒、语音降噪、语音增强等功能，可支持语音远程唤醒、语音智能对话等实验实训。6.传感器功能可支持：获取图像摄像头、全向麦克风获取环境音等功能，可进行AI物联功能实训、传感器实训等实验实训。7.▲人工智能开发验证单元支持与人工智能交互式在线学习及教学管理系统直接无缝对接使用，支持通过无线或usb直连的方式连接到系统，实现软件与硬件开发环境的打通（提供人工智能开发验证单元与人工智能交互式在线实训及算法系统直连功能截图，证明材料请见附件），支持从系统到边缘端侧设备的模型下发与部署；支持远程调用端侧设备的硬件算力进行模型的训练与优化；支持在线Python交互模式，可直接输入代码进行端侧推理运行；支持多种数据格式的数据集处理；支持云边端一体化教学实验模式。8.开发验证单元训练所得模型支持在线或离线部署到开发验证单元，实现AI在线或离线计算，可支持图像分类、物体检测模型的离线并行计算，进行多个场景的开发应用。 9.▲要求系统具有人工智能边缘计算开发系统技术资料，技术资料以软件著作权和检测机构出具的测试报告证明材料为准，提供证明文件复印件加盖投标人公章。 (证明材料请见附件）10.智能计算单元主控： 1) CPU：≥4 core @ 1.43GHz； 2）GPU：≥128 core @ 472 GFLOPs（FP16）； 3)运行内存：≥2 GB 64-bit LPDDR4 25.6 GB/s； 4)USB：至少支持1x USB 3.0, 3x USB 2.0； 5）存储：≥16 GB eMMC 5.1； 6)图像编码：至少支持4K @ 30 | 4x 1080p @ 30 | 9x 720p @ 30 (H.264/H.265)； 7)图像解码：至少支持4K @ 60 | 2x 4K @ 30 | 8x 1080p @ 30 | 18x 720p @ 30 (H.264/H.265)； 8）网口：千兆以太网； 9）显示输出：至少支持HDMI 2.0, eDP 1.4, DP 1.2； 10）PCIe：1x1/2/4 PCIe Gen2； 11)拓展接口: 至少支持I2C, I2S, SPI, UART, SD/SDIO, GPIO； 12)操作系统：支持主流Linux发行版如ubuntu、debian、centos等；11.麦克风：配套环形六麦克风阵列，拾音距离5m以内，支持360度拾音，支持306度声源定位，支持回声消除和唤醒；12.相机：配套双目深度相机；13.设备整体尺寸：约130x130x60mm。 | ||
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