114 lines
12 KiB
Markdown
114 lines
12 KiB
Markdown
|
||
### **2025年度教育E卡通管理平台人工智能+教育场景试点服务项目招标书**
|
||
|
||
#### **一、 项目概述**
|
||
|
||
为响应国家人工智能发展战略,推动AI技术与教育教学的深度融合,现就“2025年度教育E卡通管理平台人工智能+教育场景试点服务”项目进行公开招标。本项目旨在引入国内先进的人工智能大模型能力(如DeepSeek等),通过建设一系列创新的AI应用场景,提升教育管理效率、优化教学分析、增强家校互动,为苏州市教育信息化发展探索新路径、积累新经验。
|
||
|
||
中标方需提供从**基础设施部署、平台级技术支持、应用服务开发、模型私有化部署到后期运维保障**的全流程服务,并确保所有试点服务于**2025年9月1日**前正式上线运行。服务期为合同签订后一年。
|
||
|
||
#### **二、 招标内容与技术要求**
|
||
|
||
|
||
总体要求:
|
||
1. 必须完全基于工信部备案的大模型或模型API实现,禁止使用未备案的大模型或模型API。
|
||
2. 推荐采用AI智能体架构实现服务流程,鼓励多模型协同推理技术应用,并阐述其智能体的构成、工作流及与大模型的交互方式。
|
||
3. 注意隐私保护,涉及到用户隐私数据时,必须进行数据脱敏、私有化部署等方式进行开发。
|
||
|
||
投标人需根据以下要求,提供一套完整、科学、可行的试点服务方案。方案需详细阐述技术实现路径、系统架构、数据安全保障措施及项目实施计划。
|
||
|
||
**1. 应用场景服务要求**
|
||
|
||
* **1.1 新生照片智能审核服务**
|
||
* **功能要求:** 运用多模态大模型技术,对学生上传的“教育E卡通”新生照片进行自动化合规性检测与审核。
|
||
* **性能指标:** 合规性判断**准确率不低于98%**。
|
||
* **安全要求:** 为保障学生照片隐私安全,照片审核服务须采用**私有化部署**模式,所有照片数据和AI模型均在招标方指定的本地服务器环境中处理和运行。
|
||
* **技术路径约束:** 为验证大模型原生多模态能力,本项目要求照片合规性判断的核心逻辑必须完全基于多模态大模型实现,不使用OpenCV等传统计算机视觉库进行前置或后置处理。投标方案需详细说明其技术实现原理。
|
||
|
||
* **1.2 学情智能分析服务**
|
||
* **功能要求:** 基于学生在校期间产生的各类数据(考试成绩等),构建多维度学情分析模型,支持从**学生、班级、年级、试题**等多维度深度穿透式分析。
|
||
* **交互方式:** 支持用户通过**语音或文本**进行自然语言自定义查询。
|
||
* **输出形式:** AI系统需能**即时生成定制化**的数据分析报告和可视化图表。
|
||
* **性能指标:**
|
||
* **响应时间:** 简单查询(如单人单科成绩查询)平均响应时间应≤3秒;复杂分析型查询(如生成班级整体分析报告)平均响应时间应≤30秒。
|
||
* **数据准确率:** 对于有客观事实依据的查询,数据准确率必须达到100%。
|
||
* **并发性能:** 系统需支持至少50个用户的并发查询请求。
|
||
|
||
* **1.3 家校智能沟通助理服务**
|
||
* **功能要求:** 开发面向家长的智能问答与信息推送助理。
|
||
* **数据整合:** 实现与**苏州智慧教育云平台、学校现有数据库、接口、文件等数据源**的安全对接,整合学生多维度信息。
|
||
* **服务内容:** 提供个性化智能问答与智能信息推送服务。
|
||
* **性能指标:**
|
||
* **响应时间:对于常见问答,平均响应时间应≤3秒。**
|
||
* **问答采纳率:对于智能问答的回答,由用户评价的采纳率应≥90%。**
|
||
* **并发性能:系统需支持至少100个用户的并发会话。**
|
||
|
||
* **1.4 其他AI创新应用服务**
|
||
* **要求:** 结合自身技术优势,实现以下AI服务:
|
||
* **1.4.1 AI辅助课表管理:** 需实现以下核心功能:a. 支持导入教师任课信息、课程设置、场地限制等基础数据;b. 能够一键检测并高亮提示课表中的时间、教师、教室三类冲突;c. 能够根据预设规则(如主科不连堂、体育课不安排在下午第一节等)对排课结果进行合规性检查。
|
||
* **1.4.2 AI智能信息收集:** 需实现以下核心功能:a. 支持管理员通过自然语言对话方式,快速创建信息收集表单(如活动报名、午餐预定等);b. 系统自动生成在线表单链接;c. 用户提交后数据能自动汇总成结构化表格。
|
||
|
||
**2. 基础设施技术支持**
|
||
为保障上述应用服务的稳定高效运行,投标人需提供全面的模型技术支持服务,确保模型服务的高效、稳定和可控。
|
||
* **2.1 模型全生命周期管理:**
|
||
* 支持模型的导入、导出、删除及功能调试。
|
||
* 实现模型分类和版本管理(**预计管理不少于3个模型**),并对模型状态进行全程跟踪。
|
||
* 提供完整的模型操作日志,支持变更记录和溯源查询。
|
||
* 本项目原则上不涉及模型微调或训练,旨在考察投标人对现有先进模型的应用、管理与集成能力。
|
||
* **2.2 模型推理服务:**
|
||
* 能够灵活部署并管理**不少于5个推理服务**,提供服务的启动、停止、编辑和扩容功能。
|
||
* 提供推理服务运行状态的实时监控和性能指标查看。
|
||
* 建立推理任务报警机制,对异常任务进行有效处理。
|
||
* **2.3 算力资源管理:**
|
||
* 提供对GPU资源池的统一调度与管理服务,支持设置任务优先级,优化资源分配。
|
||
* 提供资源利用率评估服务,以优化资源配置策略。
|
||
* **2.4 组件工具管理:**
|
||
* 为支撑上述AI应用场景的顺利开发与运行,需提供或集成试点服务所需的核心组件与工具(如向量数据库、语音处理、数据可视化工具等)。
|
||
* 需对所提供的组件工具进行统一管理和维护,确保其服务的稳定性和可用性。
|
||
* **2.5 系统监控:**
|
||
* 定期执行压力测试,验证系统在高负载下的稳定性。
|
||
* 持续监测**不少于5项系统核心指标**,**每月提供系统检测报告**,并建立故障预警机制。
|
||
|
||
**3. 项目实施、管理**
|
||
* **3.1 项目实施计划:** 提供详细的项目实施时间表,明确各阶段关键节点和交付物,有力保障项目于**2025年9月1日**前正式上线。
|
||
* **3.2 项目团队要求:**
|
||
* 必须指定一名经验丰富的项目总协调人,负责项目全程沟通。
|
||
* 项目团队核心成员需保持稳定。如需更换项目负责人或主要技术人员,必须事先征得采购方书面同意。**项目团队人员变更若超过总人数的30%,采购方有权中止合同**。
|
||
* **3.3 实施过程管控:**
|
||
* 在项目实施过程中,中标方需接受采购方的整体管控。对于采购方发出的项目整改通知单,中标方需在**2个工作日内**提交书面整改计划,并按期完成整改。
|
||
|
||
**4. 服务支撑、培训与验收**
|
||
* **4.1 技术咨询与系统集成:**
|
||
* 在服务期内,有义务向采购方提供技术咨询。
|
||
* **4.2 培训要求:**
|
||
* 必须向采购方提供**免费、全面**的培训,包括针对管理员的理论培训和针对用户的现场操作培训,并提供完善的用户使用手册。
|
||
* **4.3 验收要求:**
|
||
* 由采购方组织验收小组进行最终验收。
|
||
* **所有在“招标内容与技术要求”中列明的性能指标将被作为关键验收标准。**
|
||
* 任一项验收不合格,中标方需在限定期限内无条件完成整改。若因整改导致项目逾期或造成损失,由中标方承担一切责任。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### **评分标准(总分100分)**
|
||
|
||
本次招标采用综合评分法,总分100分。
|
||
|
||
#### **(一)价格分(30分)**
|
||
|
||
价格分统一采用低价优先法计算,即满足招标文件要求且投标价格最低的有效投标报价为评标基准价,其价格分为满分30分。其他投标人的价格分统一按照下列公式计算:
|
||
|
||
**投标报价得分 = (评标基准价 / 投标报价) × 30**
|
||
|
||
|
||
#### **(二)技术与商务分(70分)**
|
||
|
||
| 评分项 | 分值 | 评分细则 |
|
||
| :--- | :--- | :--- |
|
||
| **1. 项目理解与整体方案(10分)** | 10 | 对本项目建设背景、AI技术与教育场景融合的必要性与挑战、项目建设目标的理解:<br>- **(8-10分)** 理解深刻到位,需求分析全面透彻,提出的整体建设思路和构想具有前瞻性和高度可行性。<br>- **(5-7分)** 理解基本准确,需求分析较为全面,提出的整体建设思路基本清晰可行。<br>- **(1-4分)** 理解存在偏差,需求分析不够深入,整体思路较为宽泛或缺乏可行性。<br>- **(0分)** 未提供。 |
|
||
| **2. 核心应用场景建设方案(25分)** | | **以下三个子项进行评分** |
|
||
| **2.1 新生照片智能审核方案** | **8** | 针对该场景的方案:<br>- **(7-8分)** 方案完整,**深刻理解并严格遵循“纯多模态大模型”的技术路径约束**,技术原理解释清晰,对如何保障98%准确率有令人信服的阐述。<br>- **(4-6分)** 方案可行,基本遵循技术路径约束,但原理解释或准确率保障措施不够深入。<br>- **(1-3分)** 方案未完全遵循技术路径约束,或内容过于简单。<br>- **(0分)** 未提供。 |
|
||
| **2.2 学情分析与家校沟通方案** | **12** | 针对学情分析和家校沟通两个场景的方案:<br>- **(10-12分)** 方案功能设计深度契合需求,**对响应时间、准确率等KPI指标有明确的实现路径和保障措施。优先采用并详细阐述了AI Agent架构的方案将获得更高评分。**<br>- **(6-9分)** 方案功能设计满足基本需求,对KPI指标有响应但措施不够具体,或未使用Agent架构。<br>- **(1-5分)** 方案功能设计有缺失,未能有效响应关键KPI指标要求。<br>- **(0分)** 未提供。 |
|
||
| **2.3 其他AI创新应用方案** | **5** | 针对**AI辅助课表管理、AI智能信息收集**的方案:<br>- **(4-5分)** 方案完全覆盖招标文件中明确的功能点,设计巧妙,实用性强。<br>- **(2-3分)** 方案基本覆盖要求的功能点,具备可行性。<br>- **(1分)** 方案有功能缺失或设计不合理。<br>- **(0分)** 未提供。 |
|
||
| **3. 大模型平台技术支持方案(15分)** | 15 | 针对**模型全生命周期管理、大模型推理服务、算力资源调度、组件工具管理、系统监控与性能优化**等平台级技术支持提供的方案:<br>- **(12-15分)** 方案详尽具体,**充分理解本项目“无训练、重应用”的特点**,能体现强大的私有化部署、运维和安全保障能力。<br>- **(8-11分)** 方案内容基本完整,技术指标基本响应,具备相应的技术支持能力。<br>- **(1-7分)** 方案内容缺失较多,技术能力描述不清,无法有效支撑平台稳定运行。<br>- **(0分)** 未提供。 |
|
||
| **4. 项目实施管理与服务保障(10分)** | 10 | 针对项目实施计划、团队配置、过程管控、培训、系统集成及售后运维等方面的方案与承诺:<br>- **(8-10分)** 实施计划科学合理,进度保障措施有力;项目团队(特别是总协调人)经验丰富,人员稳定承诺到位;服务保障(含免费培训、**对附录中明确的集成工作的完整承诺**、7x24小时响应等)体系完善,承诺具体。<br>- **(5-7分)** 实施计划和团队配置基本合理,服务保障体系基本完整。<br>- **(1-4分)** 实施计划过于简单,团队配置不清晰,服务保障承诺模糊或有缺失。<br>- **(0分)** 未提供。 |
|
||
| **5. 公司综合实力与相关业绩(10分)** | 10 | 响应单位的公司综合实力及与本项目相关的成功案例:<br>- **(8-10分)** 公司技术实力雄厚,近三年具有多个与本项目高度相关的AI+教育或大型私有化AI平台部署成功案例,实施效果好,证明材料充分。<br>- **(5-7分)** 公司具备一定的技术实力,具有类似项目经验,能提供有效证明。<br>- **(1-4分)** 公司实力一般,缺乏直接相关的项目经验或证明材料不足。<br>- **(0分)** 未提供。 | |