智能作业大数据应用支撑招标公告（2023）
我部就以下项目进行国内公开招标，采购资金已全部落实，欢迎符合条件的供应商参加投标。
一、项目名称：智能作业大数据应用支撑集中采购
二、项目编号：2023-JJ01-F1044
三、项目概况：
序号
产品名称
技术要求
交付地点
交付时间
备注
1
智能作业大数据应用支撑
详见附件
北京海淀
合同签订后15个月内
说明：投标供应商应当对所投包内所有服务内容进行唯一报价，否则视为无效投标。
1.本项目是否接受联合体投标：本项目不接受联合体投标；
2.项目预算：2250.00万元；
3.最高限价：2250.00万元。
四、投标供应商资格条件
（一）符合《中华人民共和国政府采购法》第二十二条资格条件：
1.具有独立承担民事责任的能力；
2.具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度；
3.具有履行合同所必需的设备和专业技术能力；
4.有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录；
5.参加政府采购活动前3年内，在经营活动中没有重大违法记录；
6.法律、行政法规规定的其他条件。
（二）国有企业；事业单位；军队单位；成立三年以上的非外资（含港、澳、台）独资企业或参股企业。
（三）单位负责人为同一人或存在直接控股或管理关系的不同供应商，不得同时参加同一包的采购活动。生产场经营地址或注册登记地址为同一地址的不同生产型企业，股东和管理人员（法定代表人、董事或监事）之间存在近亲属或相互占股等关联关系的不同非国有销售型企业，也不得同时参加同一包的采购活动。近亲属指夫妻、直系血亲、三代以内旁系血亲或近姻亲关系。
（四）未被中国政府采购网（www.ccgp.gov.cn）列入政府采购严重违法失信行为记录名单，未在军队采购网（www.plap.mil.cn）军队采购暂停名单处罚范围内或军队采购失信名单禁入处罚期和处罚范围内，以及未被“信用中国”（www.creditchina.gov.cn）列入严重失信主体名单或国家企业信用信息公示系统（www.gsxt.gov.cn）列入严重违法失信名单（处罚期内）。
（五）本项目特定资格：
1.本项目不接受联合体投标。
2.供应商具备国家涉密信息系统集成乙级（含）以上资质或武器装备科研生产单位二级（含）以上保密资格（军内和事业单位可由上级主管单位保密部门出具可处理机密级数据的保密资格证明）。
五、招标文件申领时间、地点、方式
（一）申领时间：2023年12月22日至12月28日，每日下午15:30至17:30。
（二）申领地点：北京市海淀区小营西路32号院A06号楼一层。
（三）申领招标文件时需提供以下材料：
1.营业执照或事业单位法人证书复印件加盖公章(军队单位不需要提供)；
2.法定代表人资格证明书原件；
3.法定代表人授权书原件，授权代表身份证和授权代表在领取文件前4个月内（不含领取文件当月）连续3个月由投标供应商缴纳社保证明材料的复印件；
4.非外资（含港、澳、台）独资企业或参股企业的书面声明（事业单位、军队单位不需要提供）；
5.投标供应商主要股东或出资人信息；
6.未被列入本公告第四条第（四）项明确的违法失信名单的承诺书；
7.本项目特定资格材料：具备国家涉密信息系统集成乙级（含）以上资质或武器装备科研生产单位二级（含）以上保密资格（军内和事业单位可由上级主管单位保密部门出具可处理机密级数据的保密资格证明）。
（四）申领方式
线下发送。投标供应商携带材料赴报名现场，经审查合格后领取招标文件。
六、投标开始和截止时间及地点、方式
（一）投标开始时间：2024年1月22日09时00分。
（二）投标截止时间：2024年1月22日09时30分。
（三）投标地点：北京市大兴区富安街2号（蓝天双语艺术幼儿园对面）。
（四）投标方式：由投标供应商法定代表人或授权代表现场提交投标文件，不接受邮寄等其他方式。
七、开标时间、地点
（一）开标时间：2024年1月22日09时30分。
（二）开标地点：北京市大兴区富安街2号（蓝天双语艺术幼儿园对面）。
八、本采购项目相关信息在《军队采购网》（www.plap.mil.cn）上发布。
九、标前答疑
（一）标前答疑时间：2023年12月29日 下午14:30。
（二）标前答疑地点：北京市海淀区小营西路32号院A06号楼二层（每家供应商最多来访两人）
（三）联系人：郭文婧。
（四）联系电话：18510246268。
（五）标前答疑后形成有关文件将作为招标文件组成部分，具有同等法律效力。因未参加现场踏勘导致对项目实际情况不了解而影响投标文件编制或导致的其他后果，由投标供应商自行承担。
十、采购机构联系方式
联系人：郭文婧
办公电话：010-66337563
移动电话：18510246268
传真：010-66337767
地 址：北京市海淀区小营西路32号院A06号楼
十、监督部门联系方式
项目监督人：席瑞国
办公电话：010-66337555
移动电话：18101273766
附件：1.技术要求
2.相关模板
2023年12月21日
附件2：相关模板.doc
附件1：技术要求- 公开.docx
附件2法定代表人资格证明书（法定代表人姓名）系（投标供应商全称）的法定代表人。特此证明法定代表人身份证复印件（正面）法定代表人身份证复印件（正面）法定代表人身份证复印件（反面）法定代表人身份证复印件（反面）身份证关键信息应清晰可辩，否则投标无效。投标供应商全称：（盖章）年月日法定代表人授权书（采购机构名称）：（投标供应商全称）法定代表人（姓名、职务）授权（授权代表姓名、职务）为全权代表，参加贵部组织的项目编号为（项目编号）的（项目名称）采购活动，全权处理采购活动中的一切事宜。投标供应商全称：（盖章）法定代表人：（签字或盖章）年月日附：授权代表姓名：职务：移动电话：传真：邮编：通讯地址：授权代表身份证复印件（正面）授权代表身份证复印件（正面）授权代表身份证复印件（反面）授权代表身份证复印件（反面）身份证关键信息应清晰可辩，否则投标无效。非外资（含港、澳、台）独资企业或参股企业的书面声明（采购机构名称）：我方参加贵部组织的（项目编号、项目名称）采购活动，在此郑重声明：我公司为非外资（含港、澳、台）独资企业或参股企业。如果我方违反上述声明内容，愿意承担由此导致的一切不利后果和法律责任。特此声明！投标供应商全称：（盖章）法定代表人（或授权代表）：（签字）年月日主要股东或出资人信息序号名称（姓名）统一社会信用代码（身份证号）出资方式出资金额（万元）占全部股份比例备注我方承诺，以上信息真实可靠，如填报的股东出资额、出资比例等与实际不符，视为放弃中标资格。备注：1.主要股东或出资人为法人的，填写法人全称及统一社会信用代码（尚未办理三证合一的填写组织机构代码）；为自然人的，填写自然人姓名和身份证号。2.出资方式填写货币、实物、工艺产权和非专利技术、土地使用权等。3.投标供应商应按照占全部股份比例从大到小依次逐个股东填写，股东数量多于10个的，填写前10名，不足10个的全部填写。投标供应商全称：（盖章）法定代表人（或授权代表）：（签字）年月日未被列入违法失信名单承诺书（采购机构名称）：我方参加贵部组织的编号为、项目采购活动，在此郑重承诺如下：未被中国政府采购网（www.ccgp.gov.cn）列入政府采购严重违法失信行为记录名单，未在军队采购网（www.plap.mil.cn）军队采购暂停名单处罚范围内或军队采购失信名单禁入处罚期和处罚范围内，以及未被“信用中国”（www.creditchina.gov.cn）列入严重失信主体名单或国家企业信用信息公示系统（www.gsxt.gov.cn）列入严重违法失信名单（处罚期内）。违反上述承诺，愿承担一切法律责任，接受军队采购管理部门和采购机构按国家和军队规定作出的相关处罚。投标供应商全称：（盖章）法定代表人（或授权代表）：（签字）年月日智能作业大数据应用支撑项目技术要求目录一、概述....................1（一）项目依据....................1（二）建设内容....................1二、总体要求....................2（一）数据标准....................2（二）自主可控....................2（三）安全保密....................3三、系统组成....................3（一）功能组成....................3（二）使用模式....................4四、主要功能要求....................5（一）作业知识服务管理....................51.数据的自动/手动本体建模62.▲专用领域知识要素识别63.▲专用领域知识融合64.▲知识管理及展示65.知识推理检索66.▲知识图谱质量评估77.方案智能学习推荐78.复盘智能分析应用8（二）用户辅助问答分析应用....................91.▲知识型问答92.▲任务型问答93.智能交互助理9（三）用户作业文档分析应用....................101.资料智能归档112.智能辅助写作123.智能自动写作13（四）用户辅助综合检索应用....................141.多模态数据处理....................142.跨模态智能检索....................153.▲多策略智能检索164.多样化检索展示....................16（五）用户自然语言任务管理....................181.▲在线\离线学习182.任务服务管理193.▲算法模型管理204.在线/离线智能系统构建215.用户画像管理21（六）基础支撑....................221.▲专题数据库232.应用集成环境233.综合安全防护23五、主要性能要求....................24（一）作业知识服务管理....................24（二）用户辅助问答分析应用....................24（三）用户作业文档分析应用....................25（四）用户辅助综合检索应用....................26（五）用户自然语言任务管理....................27（六）基础支撑....................27六、与其他系统的关系....................281.数据中台项目282.大数据典型应用项目28七、质量保证及标准化要求....................28（一）质量控制....................28（二）标准化....................29八、验收方法内容....................29（一）验收方法....................29（二）验收内容....................30（三）进度要求....................31九、其他要求....................31一、概述（一）项目依据本项目根据机关要求，开展智能作业大数据应用支撑项目技术要求论证。（二）建设内容一是作业知识辅助管理。主要基于知识图谱和专业模型算法对各类问题进行求解，支持用户专用领域知识体系构建。二是用户辅助问答分析应用。主要基于用户专用领域知识图谱，面向年度任务、问题研讨等典型场景，构建形成知识画像，主要包括人员力量及配套情况、各类保障等画像；人员力量及配套情况、各类保障等画像标签主要包括装备战技指标、装备数质量、维修情况等数据。提供基础问答、多条件问答、一问一答等功能。三是用户作业文档分析应用。主要以语音驱动方式实现智能人机交互，通过语音识别、合成、关键参数提取，以多种方式实现对方案计划的快速响应。提供智能辅助写作，支持是内容解析、素材分类、文档检索、灵感触发、素材推荐、辅助纠错、跨软件辅助写作等。提供智能自动写作，支持文本关键信息识别、智能摘要生成和定制化格式自动写作等。四是用户辅助综合检索应用。主要提供智能关联信息的功能，进行组合搜索，提供多条件联合检索，支持任务、装备名称、所属单位、管理单位等多维度知识进行组合搜索，获取更为准确的搜索结果列表，支持“且”“或”逻辑的组合检索，支持对搜索结果的多维度信息的统计与展示。提供跨模态检索，支持“以文搜图、以图搜图、以图搜文”等。提供多策略检索，支持首字母提示、联想检索等。支持用户个性化推荐和关键信息发现推送。五是用户自然语言任务管理。主要能够基于规定的自然语言、结合自然语言识别结果，将其文本请求划分到所属的知识领域类别，通过建立领域识别模型，为文本请求进行解析拆分，生成计算机能够识别的需求信息，能够基于智能查询和任务规划计算生成的成果，生成查询和规划成果的自然语言表达内容。提供在线离线学习，支持在线联合学习、离线本地学习、分布式增量学习、敏感数据保护等。提供任务服务管理，支持任务基本信息管理、任务模型配置管理、任务数据标注管理、任务服务管理等。提供算法模型管理，支持算法模型封装、算法模型配置、算法模型展示等。提供在线/离线智能系统构建服务，支持标组件封装。二、总体要求遵循数据顶层架构等要求和覆盖网络通信、安全保密、软件规范、数据标准等方面的技术体制，坚持边建设、边试用、边完善，按照快速迭代、敏捷开发原则，逐项突破、以点带面，有计划、有节奏地开展项目建设研发及部署运用工作；处理好内外关系，充分集成业务系统知识，并将项目建设纳入到大数据建设体系之中，协调发展、整体联动；在充分继承、集成已有数据应用成果基础上，充分借鉴国内外先进技术成果和发展理念，按照国产自主可控要求，推动数据应用关键技术、运行机制创新。（一）数据标准遵循数据标准化大纲（2023版）等标准要求，项目涉及到的数据交换、接口要求等内部数据规范，按照数据标准化流程和要求，制定适用于项目内部使用的标准文件，避免数据重复、冲突等问题。（二）自主可控坚持自主可控建设要求，选用《关键软硬件自主可控产品名录》自主可控信息安全和中间件等，为系统提供软件、深度学习框架和中间件支撑。适应国产化软硬件环境、操作系统和数据库。（三）安全保密依据安全保密顶层设计和分级保护相应要求，项目共包括数据安全、网络安全、计算安全、安全保密管理和应用安全等5部分：数据安全依托数据中台，包括分级分类管理、数据加密、数据脱敏、数据水印等内容；网络安全、计算安全和部分安全保密管理依托用户单位大数据典型应用项目，包括应用身份认证、WEB应用防护、数字签名、密级标识、安全审计等内容；本项目支持专题数据库安防、自动归档备份。三、系统组成（一）功能组成智能作业大数据应用支撑系统包括作业知识服务管理、用户辅助问答分析应用、用户作业文档分析应用、用户辅助检索综合应用、用户自然语言任务管理和基础支撑等功能，如图1所示。图1智能作业大数据应用支撑系统软件功能组成（二）使用模式智能作业大数据应用支撑区分在线、离线2种应用部署形态。能够以门户网站在线部署在数据中心席位上，在作业中，用户可通过自然语言对话的方式在线提问，或调用其智能服务，查看解决方案、问题回答和智能提示建议。系统同步采集用户反馈数据，用于学习提升智能服务水平。当用户离开席位、日常办公时，可提供离线作业服务，支持定期离线更新和学习。学习主要通过“百科通用PTM模型（Pre-TrainedModel）、领域在线PTM和离线PTM及应用”三层架构实现。百科通用PTM模型，由供应商提供基于公开百科知识的通用PTM模型的学习、交付，具备地理、科学技术、社会人文、政治关系等领域的相关基础知识和服务支撑能力，避免智能系统冷启动。领域在线PTM模型，在交付的百科通用PTM模型基础上，结合用户专用领域知识数据，依托数据中心高性能服务器、磁盘阵列提供的强大计算存储能力，面向各个用户席位上的统一提供智能服务，完成百科通用PTM模型再学习，得到用户专用领域PTM模型，并支持聚合来自不同用户的业务模型，实现增量学习，不断实现用户专用领域PTM模型的进化。离线PTM模型及应用，通过对用户专用领域PTM模型进行定制裁剪，依托离线的业务一体化终端，支持各局处、各专业人员利用积累的本地数据，学习面向特定任务的业务模型，并支持基于业务模型，完成智能问答、写作和检索等智能应用定制。四、主要功能要求（一）作业知识服务管理支持引接处理数据中台多模态数据，包括装备图片、文电、研究成果、领导讲话、声像影片等，抽取出其中的事件、实体、关系和属性，构建用户专用领域知识图谱。知识图谱框架包括知识图谱本体构建、知识抽取、知识融合、知识图谱质量评估、知识存储、知识图谱推理检索和可视化等，支持用户专用领域知识体系构建。知识图谱和专业模型算法支撑用户智能、高效运转为核心，重点围绕问题研究、任务筹划、情况掌握和复盘分析应用等典型应用场景，支持对领导关心问题和当前热点局势的分析研究，包括专题研究、问题研讨、“一日一研”和“周练一题”等，提供处置建议与计划生成，为事件处置、临机处置预案、辅助分析计算等决策处置提供支撑。1.数据的自动/手动本体建模基于装备图片、文电、研究成果、领导讲话、声像影片等多模态数据，对概念、属性、概念层次等抽象知识进行统一的本体建模，构建的本体，为文本、图像、图谱等多源异质信息融合提供知识表示能力；支持对构建的本体进行验证和修正。2.▲专用领域知识要素识别支持对领域、目标、主题、业务等数据的知识要素抽取，包括关系、人物、机构、时间、地点、装备等；支持基于上下文环境对知识要素抽取。3.▲专用领域知识融合支持自动知识融合，如融合时空维度的知识，融合跨模态的知识。同时支持界面化的便捷直观操作，包括但不限于实体融合、属性融合、关系融合等。4.▲知识管理及展示支持图存储、文档存储、辅助存储等方式对用户专用领域知识图谱所包含知识进行存储；支持从图构建、图管理以及图分析3个维度的可视化服务。5.知识推理检索支持针对特定主题、事件、人物、机构、时间、装备等约束下文本、图像、视频等跨模态素材的更新和匹配；支持对特定主题内容检索的快速、精准的素材支撑。6.▲知识图谱质量评估支持知识图谱评估方法、方案的定制，支持对知识图谱的实体、关系和属性进行完整性、一致性和准确性评估，实现用户专用领域知识图谱的不断优化。7.方案智能学习推荐围绕用户摸清资源底数、组织问题研究、修订方案计划和突发情况处置等环节，提供智能学习、计划和突发情况处置方案智能推荐服务等，为用户更好的制定、选择计划、应急方案提供支撑。（1）用户筹划智能学习能够从数据中台自动抽取任务相关特征要素，结合实时跟踪收集的任务动态数据提供用户画像刻画、相似案例选择偏好、组织筹划经验学习等功能；针对当前筹划任务，自动生成筹划事件的时间序列图、行动甘特图等数据产品。（2）方案计划智能推荐依据方案预案和相关法规文件，借鉴历史案例处置经验，根据行动构想、当前态势情况和领导意图，将任务筹划中各项数据进行形式化、量化处理；提供从历史案例库中推荐与当前形势、目标要求相似的方案，自动推荐可用的人员力量、各类资源，辅助进行方案计划要素参数的动态修正。8.复盘智能分析应用主要对用户作业中出现的主要事件、目标及各领域方向、业务方向的重要活动及事件进行全流程复盘回顾，用于支撑评估，完善方法方案，为改进领导决策提供依据。主要包括复盘数据组织标注、复盘场景重构和复盘案例整编等功能。（1）复盘数据智能标注支持对数据中台中的相关复盘数据进行抽取，包括前期预兆、事件发生时间、发生地点、发生情况、应对措施、解决方案、处理结果、复盘分析、存在问题以及事件影响等内容。对未入库数据进行补充编录，并对其中的关键点数据进行智能标注，生成各类事件处置节点状态图，支撑数据关联分析检索，支持各业务要素复盘研究。（2）复盘场景重构支持利用可视化工具，构建时间轴，形成事件链，重构复盘活动的场景；支持复盘场景按隶属关系、业务流程、时间节点等的可视化展现，提升领导复盘体验。（3）复盘案例智能整编支持复盘案例事件全过程的时空信息同步、数字化展示和专题数据整编，生成事件案例，提供事件案例成果检索、问答等知识服务。（二）用户辅助问答分析应用为用户提供智能问答服务，支持语义规则、知识图谱和生成模型。支持普通话、方言等，满足不同用户使用需求。支持接入开源数据，提供针对通用知识的智能问答。支持扩充用户专用领域数据，提供针对用户专用领域的智能问答。主要功能包括知识型、任务型问答和智能交互助理等。1.▲知识型问答为不同用户提供基于语义理解的一问一答服务，能够准确解析用户所提出的问题，智能生成答案，自动将问答结果推送给用户，满足用户在作业过程中对特定知识的需求，辅助用户解决作业过程中遇到的常识性问题。2.▲任务型问答为不同用户提供基于上下文的多轮问答服务，包括多种问题识别、模糊问题引导、自动纠错、问题优化补充、输入自动提示等。支持对问答结果按相关程度排序，支持为用户推送问题答案及问题相关知识，辅助不同用户解决专用领域的特定业务场景任务。支持不同用户通过多轮交互方式解决复杂问题。支持围绕问题进行多轮输入，提供通过多论输入来理解用户意图，并根据多轮输入的前后语义关系为不同用户生成答案，辅助解决作业过程中的专业性问题。3.智能交互助理智能交互助理以虚拟数字人形象，提供智能问答交互服务，支持主、被动唤醒，如单击、语音或条件触发等。支持各类具有动态效果的展示界面、场景，满足美观、大方、实用化要求。1.▲虚拟数字人生成支持对用户单位的典型人物形象进行虚拟人物形象制作，提供多种驱动算法，支持驱动头动、唇形运动、表情、肢体动作等。2.智能交互引擎构建支持智能交互场景的设计，支持预先设定交互内容，支持根据输入指令生成内容查询条件，支持自动化的查询过程，支持将查询结果进行结构化组织。3.▲智能语音交互支持场景指令词和特定唤醒词的定制。提供语音交互功能，能够自动识别语音输入，并根据解析结果形成指令，决策虚拟人物后续输出文本，驱动人物模型生成相应语音与动作。支持用户对问题答案进行反馈，包括点赞、点踩等，系统能够根据用户反馈进行学习优化。（三）用户作业文档分析应用针对用户单位海量文章阅读、筛选难度较大，文档类型繁杂、文档管理混乱，素材无处查找、审核成本较高，日报、周报等文档编写工量大、重复性工作较多等问题，提供跨软件辅助写作、自动写作和智能写作服务，支持以插件形式集成进入WPS办公软件，激发用户灵感，提升写作效率。主要包括资料智能归档、智能辅助写作、自动写作等功能。1.资料智能归档资料智能归档提供资料主题分类、资料标签化、关键词生成、词云生成和分类标签管理功能，支持不同类型资料的归档，形成素材库。1.资料主题分类支持对文本非结构化数据进行分析处理，对关键内容进行识别，支持WPS格式文档资料自动分类的功能。2.资料标签化利用图片和音视频元数据提取、文本数据智能分析处理、语音资料分析处理、图像数据分析、视频数据处理等内容智能分析模型，支持图片、音视频、文本的属性标签提取。3.关键词生成支持对热点资讯、领导讲话、每日要闻等内容中的关键信息提取，提供关键信息发现功能。4.词云生成提供词云一键在线智能生成功能，支持关键词配置，支持2D和3D生成动画效果，支持词云下载。5.分类标签管理支持多维多级分类标签体系构建，支持标签的树形导航，支持多级节点的增加、删除、修改和关联。2.智能辅助写作（1）素材分类支持在“在线、离线”场景构建共享素材库、个人素材库，提供素材自动分类功能。（3）文档检索支持根据关键词、主题信息和文档属性等多维度、多粒度检索功能。（4）改写润色支持对输入内容自动进行改写润色，包括可提升词汇，提供替换建议，预测可能用词等，并以高亮形式标注出来，供用户选择。（5）素材推荐能够以当前光标为基准，自动联想和智能推荐相关文档素材，包括搭配语句、关联文章、法规政策等，（6）智能纠错支持全文扫描和智能纠错，包括敏感言论、形近字错误、同音字错误、语法错误、标点符号错误和格式错误等，提供错误自动识别、修改建议、错误辅助修改等功能。（7）智能排版能够识别全文的结构元素，支持排版样式选择，一键完成全文排版。支持按个人需求对版式进行新建、编辑。（8）跨软件辅助写作支持将门户网站版功能以插件形式集成进入WPS办公软件中，根据领导、用户偏好，提供智能辅助写作服务。3.智能自动写作面向固定格式的作业文档、表格等内容，支持底稿聚合写作功能，能够自动汇聚各层级单位日报、周报、简报、周表成底稿，由用户单位人员监督审核后，汇总生成用户单位机关报表。提供文本关键信息识别、热点智能推送、智能摘要生成、定制化格式自动写作等功能。（1）▲文本关键信息识别智能识别作业文档中的关键信息，包括时间、地点、实体、行动等。（2）智能摘要生成提供摘要智能生成和二次编辑功能，能够根据领导讲话、研究报告、文电、新闻通告等，自动摘取其中的关键信息形成摘要，支持对摘要的查看、编辑、修改和删除等操作。支持根据用户需求选择摘要生成的百分比档次。（3）热点智能推送提供热点摘要智能推送服务，能够根据当前态势、状态、业务需要、搜索历史和用户画像智能推荐热点摘要；支持推送频率、推送范围、推送密级和推送数量设置。（4）▲定制化格式自动写作支持关键信息汇总处理和底稿聚合自动写作，包括同一类别的数据运算、不同种类数据的整合等。支持定制文档文本、复杂表头表格等多种类型，包括数据分析产品、日报、周报告、月报告等；支持自定义模板和模板编辑、共享。（四）用户辅助综合检索应用提供跨模态智能检索、多策略智能检索服务，实现对文本、图片、视频等多模态数据中关键信息的识别提取、挖掘搜索和推理；支持多模态数据的多样化检索展示和多策略智能检索，并可基于同一表征空间集成显示事件相关的多模态信息。1.多模态数据处理支持统一的组织方式和表达形式，支持非结构化多模态数据映射到统一的表征空间。主要包括文本智能处理、图像智能处理、音频智能处理、视频智能处理和多模态数据融合等功能。1.▲文本智能处理支持文本分类、文档格式识别、纯文本提取、文本相似度、文本摘要、命名实体识别、实体关系抽取等功能。2.▲图像智能处理支持目标及场景识别、图像分类、图像分割、图像特征提取、OCR、物体检测等功能。3.▲音频智能处理支持音频的分类、说话人识别、语种识别、有效话音检出、样例关键词识别、连续语音转写等功能。4.短视频智能处理支持短视频中人、装备实体等的发现和甄别，支持短视频中人的动作和行为、装备实体的变化等分析识别，提供对视频按照主题或关键词进行分类等功能。5.多模态数据融合形成统一语义表征空间，用来实现文本、图像和视频等数据的融合，为领导、用户进行决策处置、复盘分析等典型应用提供支撑。2.跨模态智能检索提供多种模态的智能检索服务，支持跨模态图文检索功能，能够以一种模态的数据去检索另一种模态的数据，包括“以文搜图、以图搜图、以图搜文”等。1.1.▲以文搜图支持通过“文字”形式检索最符合文字描述的图像和短视频帧，包括图文特征提取、以文搜图检索等，如输入“装备名称”可在图像和短视频帧中检索出对应装备实体。1.2.▲以图搜图支持通过“图片”形式检索装备相关图像资料，支持图片上传、特征提取和比对等。1.3.以图搜文支持通过“图片”形式检索图中相关装备实体文本信息，包括装备等实体信息、专题报道和相关报告等。3.▲多策略智能检索多策略智能检索模块提供自然语言输入分析、首字母提示、联想检索、智能检索、语义扩展词检索等功能。1.自然语言输入分析能够将专业化的语言与口语化自然语言相关联，支持搜索关键词的智能关联和匹配。2.首字母提示支持对用户的检索意图进行推测和检索内容自动补齐；支持用户历史检索信息的记录和分析；支持对搜索关键词的个性化提示和补齐。3.联想检索支持为用户推荐搜索联想词，缩短搜索路径，提高检索效率。4.语义扩展词检索能够挖掘计算当前检索词的相同或相近的关键词/短语；选择多条扩展检索词，支持返回多个相近检索词的结果，以提升检索召回率。4.多样化检索展示多样化检索展示模块主要包括多栏目展示、多专题展示、结果智能摘要、检索热点展示推荐、检索历史展示推荐、相关检索展示推荐等功能。1.多栏目展示支持按照基础、动态、决策等分栏目展示；支持通过资讯、百科等不同栏目展示，融合文本、音频、图片、视频等信息以满足用户在不同场景下对不同模态数据的检索需求，并能够智能调整各栏目展示顺序，为用户提供最优的检索结果和信息呈现。2.多专题展示支持对检索所涉及的领域专题、人物、对象实体、事件活动等的常用主题要素进行专题展示。可提供如：人物的言论、行为、状态、关系等的展示；各种装备的实体属性、描述、标签等的展示；各类事件的时间、来源、领域、类型、地点、相关人物等关键信息，并按照事件脉络的方式进行展示。3.检索结果智能摘要针对检索结果的信息来源多样、模态多样、结构多样等的特点，支持对复杂异构的结果内容进行信息抽取和生成处理，以提供用户所需要的概括汇总层面的检索结果摘要。4.检索热点展示推荐支持对各个词条搜索量的实时统计；支持按照词条搜索频次排名实时更新生成热搜榜，以提供某时段内高频热搜内容的汇聚展示，方便用户查看当下检索热点。5.检索历史展示推荐支持用户搜索历史的记录，能够在用户检索过程中按照时间顺序显示其历史搜索记录，提供方便用户进行二次检索的快捷入口。6.相关检索展示推荐能够自动识别用户检索结果的内容或关键词，实时搜索并反馈相关的其他内容项，生成列表进行展示推荐。（五）用户自然语言任务管理能够基于百科通用PTM模型对用户专用领域知识数据和用户本地业务数据进行微调，支持在线\离线联合学习，能够对自然语言处理任务和算法模型进行标准化、自动化和模块化处理，支持将通用模块封装为标准组件，支持用户根据需求，灵活、高效定制在线\离线智能系统，满足快速应用的业务场景。1.▲在线\离线学习支持分布式增量学习和敏感数据保护，支持在线联合学习、离线本地学习等。1.在线PTM模型中标供应商每月免费提供百科知识更新服务；能够利用用户专用领域知识数据对基于百科通用PTM模型进行微调，充分利用数据中心的计算资源，支持以在线联合学习形式实现用户专用领域PTM模型的全局学习。2.▲分布式增量学习在在线联合学习的基础上，提供分布式增量学习功能，支持聚合来自不同用户的业务模型和在多个计算节点上，实现用户专用领域PTM模型的优化。3.离线本地学习能够在用户业务一体化终端上，利用本地离线增量数据，实现对用户专用领域PTM模型的微调。支持用户业务一体化终端以在线\离线摆渡方式，向用户专用领域PTM模型提交学习结果，“反哺”用户专用领域PTM模型。4.敏感数据保护提供敏感数据保护功能，支持数据脱敏或隐私数据保护，支持在线离线学习等不同的数据加密策略，确保在线离线学习安全可控，防止用户个人数据被非法溯源和非授权使用。2.任务服务管理任务服务管理主要实现对自然语言处理任务管理，包括任务基本信息管理、任务模型配置管理、任务数据标注管理和任务服务管理等功能。支持用户根据业务场景，完成数据标注、模型学习、模型测试和部署的过程。1.任务基本信息管理提供任务展示、新建任务、任务删除、历史版本等功能，支持按照列表查看任务详情信息，支持用户根据业务需要创建任务，支持任务清理、历史版本管理功能。2.任务模型配置管理提供模型学习、模型测试、模型部署、模型定制等功能，支持对各类PTM模型进行参数配置，支持用户根据需要进行模型测试，支持查看学习过程和测试结果，支持从用户专用领域PTM模型进行模型定制。3.任务数据标注管理支持数据集管理、数据标注、数据处理和数据校验等功能，提供数据集管理服务、文档标注服务、数据划分服务和数据分布统计服务，提供可靠的数据托管服务，以及原始数据、标注数据在用户专用领域PTM模型统一管理，为任务模型学习测试提供数据支撑。4.任务服务管理支持服务展示、访问服务和服务监控等功能，支持查看可用服务列表及详情，支持用户访问已经发布的服务，支持对相关服务的调用信息等进行监控，支持启动服务、停止服务、删除服务。3.▲算法模型管理支持算法模型配置、集成和展示等服务，为在线\离线系统提供智能算法模型支撑。1.算法模型配置支持算法模型新建、编辑、下载、封装和管理。2.算法模型集成提供实体识别、关系抽取、文本分类、事件抽取等典型自然语言处理算法集，图像分类、分割等典型计算机视觉算法集。3.算法模型展示能够以列表行形式展示算法模型库，能够显示算法的名称、大小、上传时间、创建人等信息。4.在线/离线智能系统构建提供针对不同业务场景的任务可视化编排，实现在线/离线智能系统的构建，主要包括标准组件封装和智能编排引擎构建等功能。1.1.标准组件封装提供算法模型标准化、自动化和模块化处理功能，支持将作业文档分析、语音识别、辅助综合检索等模块封装为标准组件。支持对标准组件进行功能验证。1.2.智能编排引擎构建能够通过配置文件或可视化拖拽对标准组件进行编排，快速构建面向特定业务场景的智能系统，支持在线、离线运行。5.用户画像管理支持用户行为、偏好标签提取，建立单位各类人员的用户画像体系。支持用户标签配置、用户画像管理、用户画像纠偏等。1.1.用户标签配置提供用户标签配置功能，包括用户类别标签的定义，用户偏好标签的添加、修改、删除和更新，群体用户标签的添加、修改、删除和更新，支持用户标签包括基本信息、职务等级、学历学位、身体健康状况、奖励、惩处、各类经历等。1.2.用户画像管理提供用户画像管理功能，包括个体用户画像版本管理、群体用户画像版本管理、用户画像可视化。1.3.用户画像纠偏支持普通用户和管理员对用户画像进行信息补全、信息更正等操作，确保用户画像的准确性，提高基于用户画像的推荐的有效性。（六）基础支撑提供可靠的人工智能算法运行支撑。其主要通过提供算法框架支撑，为智能应用提供面向典型应用场景的智能处理算法的学习测试功能，同时提供学习模型、样本数据的管理工具。用户可以结合应用需求，通过算法框架支撑构建业务应用模型，并对已有模型进行学习更新，同时也可将算法框架支撑提供的智能应用支撑功能应用到自己的业务流程中，提高业务的智能化程度。1.▲专题数据库专题数据库支持本地专题数据库表、视图和实体等，为系统提供面向各类典型场景的数据存储更新、自动备份和查询访问服务。2.应用集成环境支持以门户网站和离线服务一体化终端的形式，提供面向业务的服务集成和知识集成。（1）服务集成，遵循统一标准规范体系，按照相同的画面风格、样式实现各功能模块在门户网站和用户业务一体化终端集成，实现模型管理、数据产品服务、安全保密等方面的集成。（2）知识集成，通过对知识图谱、专业术语库、知识模型、学习任务的统一集成管理，为业务应用提供知识服务。3.综合安全防护面向在线\离线环境，为设备提供综合安全防护，确保在线学习和离线学习的安全可控，防止用户个人数据被非法溯源和非授权使用。（1）在线环境安全管控支持在线环境的数据安全管控、软件可信管控，支持分布式学习情况下的敏感数据保护。（2）离线环境安全管控提供离线环境下的一体化终端安全管控服务；提供数据隐私保护服务，防止用户一体化终端个人数据被非法溯源、恢复和非授权使用。五、主要性能要求（一）作业知识服务管理1.专用领域知识体系至少包括单位基本情况、配套情况、战场环境、战备法规、装备、世界战法战例等12类知识。2.知识图谱的实体抽取准确率不低于85%。3.知识图谱的知识融合正确率不低于80%。4.知识存储支持图片、流式数据、文本等多模态数据。5.知识图谱可视化查询，包括知识图谱实体、关系、以及属性查询。同时，支持中心性算法、社区发现，平均响应时间不多于10秒。6.不同实体间的路径查询功能，路径查询包括最短路径、全路径、以及可根据路径长度查询，平均响应时间不多于10秒。7.支持从数据完整性、一致性、准确性等不少于3个指标对知识图谱进行量化质量评估。8.支持专题研究的专题数量不少于3个，包括抗震救灾等；9.支持专题统计分析方法不少于5种，包括词频、关键词、事件、时间和主体等；10.支持智能要素提取，包括筹划力量、相互关系、各类保障等。11.支持主题或事件的复盘分析，满足主题事件数量不少于3个；12.支持复盘数据查询，查询响应时间不超过5秒。（二）用户辅助问答分析应用1.人机交互响应时间一般不大于5秒，如大于5秒，应有进度条提示。2.数字虚拟人支持形象定制，扫描真人形态或采集驱动数据进行仿真，采集数据包括但不限于说话时的唇动、表情、面部肌肉变化细节与姿态等数据指标；3.数字虚拟人支持基于输入语音（或由输入文本转化的语音）的唇动和表情参数的预测；4.数字虚拟人支持从专业性、真实性、开放性和互动性等各个维度的评估。5.虚拟数字人问答整体效果准确率、召回率不低于75%，误触率不高于20%；6.虚拟数字人语音识别面向标准普通话的句准确率不低于90%，字准确率不低于90%；7.支持数据智能回答，响应时间不高于5秒；8.语义理解正确率大于90%；9.智能问答系统的正确率大于80%；10.智能问题系统的召回率大于80%。（三）用户作业文档分析应用1.支持智能识别的格式不少于12类，包括命令、通令、决定、指示、通知、通报、报告、请示、批复、函、通告、会议纪要等。2.支持对不少于4种非结构化数据进行分析处理，包括文本、语音、图像、视频等。3.支持文章辅助审核方法不少于2种。4.支持文档标签化处理，包括文档密级、主题、时间、所属机构。5.支持自动纠错方法不少于4种，包括敏感言论、形近字错误、同音字错误、语法错误和标点符号等。6.支持文档索引库构建，索引库维度不少于5个。（四）用户辅助综合检索应用1.调用REST形式的外部服务接口，响应时间不大于6秒；2.自然语言数据智能查询反应时间不大于3秒；3.支持多模态智能搜索查询，响应时间不大于5秒；4.自然语言数据智能查询并发时间不低于10qps；5.支持不少于3种文本分类算法，自动分类准确率90%以上。6.支持包括数据、方案预案、政策法规等在内的不低于4种数据关联分析。7.支持不少于7个文本处理智能化处理方法，包括文本分类、文档格式识别、纯文本提取、文本相似度、文本摘要、命名实体识别、实体关系抽取等。8.支持不少于7个图像智能化处理方法，包括目标及场景识别、图像分类、图像分割、图像特征提取、OCR、物体检测、人脸检测、人脸识别等。9.支持不少于6个音频智能化处理方法，包括音频的分类、说话人识别、语种识别、有效话音检出、样例关键词识别、连续语音转写等。10.支持不少于3个视频智能化处理方法。包括短视频中人、装备实体等的发现和识别，支持短视频中人的动作和行为、装备实体的变化等分析识别，提供对视频按照主题或关键词进行分类等。11.支持不少于4种模态数据的融合，包括图像、文本、音频、视频等。12.支持短视频处理和标注，其中单个视频时长不长于5分钟。13.支持短视频中的图文检索，其中装备实体类别数量不低于10种。14.支持不少于4种策略检索，包括自然语言输入分析、首字母提示、联想检索和语义扩展词检索等。15.支持不少于6种检索展示，包括多栏目展示、多专题展示、结果智能摘要、检索热点展示推荐、检索历史展示推荐、相关检索展示推荐等。（五）用户自然语言任务管理1.在自主可控服务器上，PTM模型支持的参数规模不低于千万级。2.PTM模型支持的下游任务数量不少于6个，包括命名实体识别、关键词提取、主题挖掘、关系抽取、文本分类、文本向量化、事件抽取等。3.PTM模型微调支持的学习数据量规模不少于万级。4.支持分布式计算，并行计算。5.人机交互响应时间一般不大于3秒，如大于3秒，应有进度条提示。6.支持用户单位领导、普通用户等不少2类用户进行画像管理。7.用户画像支持的标签数量不少10个。（六）基础支撑1.在链路可达，单条数据小于100Mbyte、网络带宽1000Mbps局域网的情况下，数据吞吐速率大于100条/秒。2.知识存储支持结构化、非结构化和半结构化数据，提供文件存储、关系型存储、非关系型存储、内存缓存等存储方式。3.系统支持最大并发用户数不少于200个。六、与其他系统的关系1.数据中台项目本项目依托数据中台获取专题数据资源，包括基础数据、动态情况数据、决策数据、事件数据资源等；同时项目产生的专题数据回流到数据中台，丰富数据中台数据资源。2.大数据典型应用项目本项目作为大数据典型应用项目重点子项目，最终与其他子项目统一集成运用。七、质量保证及标准化要求（一）质量控制建立健全与所承担技术服务任务和质量保证能力相适应的，符合有关国、军标要求的质量管理体系，并保证其持续、有效运行。（1）在技术服务过程中应严格贯彻国家标准、国家某标准、用户工程标准以及行业标准，落实通用化、系列化、组合化要求，执行双方商定的有关文件。（2）应按照《装备质量管理条例》等法规规章和GJB9001C-2017《质量管理体系要求》的有关规定，加强技术研究过程中的质量信息收集与处理，保证相关质量信息的有效传递，满足用户的质量信息需求。（3）研究过程的质量记录、节点控制应清楚、准确、全面，重要节点及内容变更严格履行相关审批手续，满足质量体系要求；对不符合技术要求规定的成果，可拒绝验收。（3）项目验收应符合GJB1268A《某软件验收要求》标准要求，交付材料应经过充分测试和质量审查。（二）标准化项目研制过程按照GJB5000B与GJB9001C标准要求开展，软件开发满足GJB2786A《某软件开发通用要求》进行研发工作，其中软件工程化文档应按照GJB438C《某软件开发文档通用要求》标准编制。1、项目研制过程管理要求项目建设过程需按照GJB5000B标准要求，建立软件全生命周期模型，按照项目策划或软件开发计划实施，定期开展风险控制、质量保证、项目监控、配置管理等活动，过程活动应保留相应的记录文件。2、质量管理要求项目研制需符合GJB9001C《质量管理体系要求》，建设质量团队，定期对项目节点进行质量管控，对项目产物按照标准要求开展审查工作。3、项目文件编制要求项目文档应按照GJB438C《某软件开发文档通用要求》进行编制，技术文件应保证完整性、一致性、正确性，所使用的各类术语应协调、统一、规范，认真贯彻相应的国家标准、国家某标准、行业标准、企业标准等术语标准。八、验收方法内容（一）验收方法主要从文档审查、软件功能性能验证方面开展项目验收工作：①针对文档报告类成果，开展技术方案、需求规格及软件设计说明、研制总结报告、技术总结报告、用户手册等文档验收工作，审查文档报告的名称、数量、内容符合性等内容；②针对软件系统类成果，提供测试文档及用例，开展平台软件功能和指标验证工作，结合测试试用，收集、分析和完善用户试用试验中发现的问题，验证软件功能、性能指标符合度等。（二）验收内容智能作业大数据应用支撑项目验收具体内容见下表。表1项目验收内容序号任务验收内容形式数量1软件系统61.1智能作业大数据应用支撑项目作业知识服务管理模块软件11.2智能作业大数据应用支撑项目用户辅助问答分析应用模块软件11.3智能作业大数据应用支撑项目用户作业文档分析应用模块软件11.4智能作业大数据应用支撑项目用户辅助综合检索应用模块软件11.5智能作业大数据应用支撑项目用户自然语言任务管理模块软件11.6智能作业大数据应用支撑项目基础支撑模块软件12文档报告82.1技术方案《智能作业大数据应用支撑软件技术方案》文档12.2需求规格《智能作业大数据应用支撑软件需求规格说明》文档12.3软件设计《智能作业大数据应用支撑软件设计说明》文档12.4测试大纲《智能作业大数据应用支撑软件测试大纲》文档12.5测试报告《智能作业大数据应用支撑软件测试报告》文档12.6用户手册《智能作业大数据应用支撑软件用户手册》文档12.7工作总结《智能作业大数据应用支撑研制工作总结》文档12.8技术总结《智能作业大数据应用支撑技术总结》文档1（三）进度要求项目建设周期以项目签订合同时为时间起点T0，总工期15个月，具体安排如下表所示。表2项目进度计划表序号活动完成时间（月）1组织调研论证、总体技术方案拟制，完成方案审查T0+12开展辅助问答应用、作业文档分析应用、辅助综合检索和自然语言任务管理框架研究，完成本地专题数据库的设计与构建T0+23完成系统核心功能的开发、调试与集成，初步具备演示汇报条件T0+64完成系统全部功能服务组件开发和集成联试T0+115完成数据中心和离线环境硬件适配，参加用户试验试用T0+136组织第三方测评单位完成系统软件测评T0+147完成全面建设，组织项目审查验收T0+15总工期15九、其他要求“▲”为重要技术要求指标，但不作为无效投标条款，其他为一般技术要求。
投标 / 标书制作要点（原创）
本智能作业大数据应用支撑涉及「招标公告」，投标方需重点关注：① 营业执照经营范围须含招标公告或对应服务类目；② 提供同类项目业绩证明；③ 报价方案与售后响应须明确；④ 紧盯投标截止与开标节点，建议提前完成标书制作与盖章。当地项目常要求本地化服务能力与快速响应，务必在投标文件中凸显。
标书制作联系冯经理：17551026086
