千学百科人工智能支撑共享(跨校共建)子系统的公开招标公告

公告时间轴

1. 招标公告2026/10/31 09:00

   千学百科人工智能支撑共享(跨校共建)子系统的公开招标公告

   上海市政府采购网 · 官方原文 ↗

• project.procurementMethod· 官方字段

  公开招标

• project.projectCode· 官方字段

  310000000260820129596-00376015

• project.budget· 规则提取

  预算编号: 0026-W00038360 预算金额(元): 22849500元(国库资金:0元

• project.provinceCode· 官方字段

  319900

• project.bidDeadline· 规则提取

  2026-11-20T02:00:00.000Z

• project.purchaser· 官方字段

  上海大学

• project.requirements.qualification· 规则提取

  1.满足《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定; 2.落实政府采购政策需满足的资格要求:本项目面向大、中、小、微型等各类供应商采购。 3.本项目的特定资格要求: 1、符合《中华人民共和国政府采购法》第二十二条的规定2、未被“信用中国”(www.creditchina.gov.cn)、中国政府采购网(www.ccgp.gov.cn)列入失信被执行人、重大税收违法案件当事人名单、政府采购严重违法失信行为记录名单 (2)本项目不接受联合投标。 三、获取招标文件 时间:2026年10月31日至2026年11月09日,每天上午00:00:00-12:00:00,下午12:00:00-23:59:59(北京时间,法定节假日除外) 地点:上海市政府采购网 方式: 网上获取 售价(元): 0 四、提交投标文件截止时间、开标时间和地点 提交投标文件截止时间:2026年11月20日 10:00(北京时间) 投标地点:上海政府采购网(www.zfcg.sh.gov.cn) 开标时间: 2026年11月20日 10:00 开标地点:上海政府采购网(www.zfcg.sh.gov.cn) 五、公告期限 自本

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  1 千学百科人工智能支撑共享（跨校共建）子系统 技术需求 1. 项目简介 本项目按照“总体规划、集约建设、跨校共享”的原则，以“ 1 （上海大学 AI 底座核心建设） +2 （两大 AI 开发训推平台） +2 （文理两类工具集） +N （跨校 应用场景）”为总体架构，建设千学百科人工智能支撑共享平台，聚焦上海大学 人工智能核心能力建设， 同时构建开放共享机制， 向上海市属高校提供算力资源、 大模型开发服务及工具集的跨校共享服务， 打造上海市属高校人工智能教育科研 共享枢纽。 本项目采购预算为人民币 2284.95 万元，最高限价为人民币 2238.95 万元， 投标报价超过最高限价的，其投标无效。 2. 建设主要内容目标 序号 服务名称 服务要求 1 硬件产品（大模型应用 服务器群与算力基础设 施） 采购大模型应用服务器 8 台、分布式存储系统 3 套、高 带宽 GPU 算力专用交换机 1 台及 200Gb 直连线缆 9 根、 管理与业务网络设备、一体化算力终端 16 台、 AI 算力 平台 2 套；全部算力设备接入上海大学“自强

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  2 4 数据服务 提供 2026 年度大模型算力与数据服务，包括互联网算 力纳管与 TOKEN 调度（本地化支撑不少于 21 万卡时）、 5000M 宽上下行对称企业专线带宽（ 12 个月）及不少于 36 人月常驻技术服务。 5 教育部 XC 适配测试服务 完成本项目 5 个软件产品的教育部 XC 适配测试并出具 适配测试报告，确保产品满足信息技术应用创新要求。 3. 建设内容 3.1. 硬件产品（大模型应用服务器群与算力基础设施） 序号 功能 说明 1 大模型应用服务 器 8 台。 CPU ：配置 2 颗 x86 架构处理器，单颗物理核心≥ 16 核， 基础主频≥ 2.5GHz ；内存： DDR4 ECC RDIMM 内存，单条容量 32GB ，数量≥ 12 条，内存频率≥ 3200MHz ；系统盘： SSD_480G_SATA_6Gbps_2.5in × 2 ；数据盘： HDD_8T_SATA_6Gbps_3.5in × 6 ；高速存储盘： SSD_3.84T_NVMe × 2 ，支持 NVMe 硬盘直连主板；存储控

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  3 4 管理与业务网络 设备 （ 1 ）接入交换机 1 台：不少于 48 个 10/100/1000Base-T 自适 应电口，不少于 4 个 10G SFP+ 光口（支持 1000M/10G 光模块）； 交换容量不低于 176Gbps ，包转发率不低于 120Mpps ；二层三 层转发，支持 VLAN 、链路聚合、生成树、 ACL 、端口镜像及 IPv4/IPv6 ；支持 SNMP 、 SSH 、 NETCONF 等标准管理协议；冗余 电源（ 1+1 ）；原厂质保≥ 3 年。（ 2 ） 25G 业务交换机 2 台： 不少于 48 个 10G/25G SFP28 光口（向下兼容 10G ）及不少于 6 个 100G QSFP28 光口；交换容量不低于 3.6Tb/s ，全线速无阻 塞转发；支持跨设备链路聚合（堆叠或 M-LAG ）、 PFC/ECN 无 损流控、 VLAN 、 ACL 及 IPv4/IPv6 ；冗余热插拔电源及风扇模 块；交换机侧配置与服务器、存储接入端口数量一致的光模块 （ 10G 多模 SFP+

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  4 稠密算力≥ 900 TFLOPS ；单卡显存≥ 140GB ，总 GPU 显存≥ 1128GB ； GPU 间高速互联带宽≥ 400GB/s ； GPU 品牌与架构不 限。 2 大模型应用开发 平台 采购大模型应用开发平台 1 套，含大模型超级开发基础平台、 算子库、 AI 等级考试分布式系统、 AI 能力考试终端系统与 AI 开发数据集，支撑教育垂类大模型与智能体应用开发。大模 型 Super 开发基础平台的功能满足 （ 1 ） 数据管理与知识治理： 提供多模态数据全生命周期管理与多路检索能力，支持文档、 图片、音频、视频、网页、问答对等数据类型的采集、解析 与编目，支持结构化数据源直接接入与半结构化数据解析， 实现数据资产的统一编目与全生命周期管理。（ 2 ）知识库与 检索引擎：构建向量语义库、全文检索库、知识图谱库、问 答对库四类知识库，采用混合检索与 Rerank 精排，支持语义 检索、全文检索、问答对匹配、数据库查询、知识图谱多跳 推理、摘要检索等多路召回策略。（ 3 ）模型接入与管理：支 持主流大模型的统一接入与灵活调度，具备开源大模型纳管

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  5 4 AI 教学实训产品 含 AI 场景化编程实训平台：虚实结合实验环境，内置自动评 分；智能体应用开发实训平台：提供智能体应用案例库；含 实训基础平台、不少于 5 项教学基础实验与不少于 10 项 AI 教学资源。 3.3. 文理学科 AI 工具集 序号 功能 说明 1 数学 -Allen-Cahn 工具 ( 微电子 ) Allen-Cahn 工具指的是基于 Allen-Cahn 方程的数值分析和模 拟方法， 这是一种用于描述材料科学中相变过程的偏微分方程。 该方程通过引入一个序参数来描述系统从一种相态到另一种相 态的转变，例如在固体中从液态到晶态的转变。 Allen-Cahn 方 程能够捕捉到相变过程中的微观动力学， 包括成核和生长机制， 以及相关的形核速率和界面动力学。 2 数学 -Allen-Cahn 工具 ( 生物医药 ) 在人工智能领域， Allen-Cahn 工具通过模拟复杂系统的动态行 为，辅助机器学习模型的训练和优化。在生物医药领域， Allen-Cahn 工具模拟细胞内分子的扩散和反应， 推动药物发现 和疾病治疗策略的创

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  6 史场景再现模块 沉浸式学习体验，将历史文献中的文字描述转化为具体图像或 场景，极大地增强了学生对历史情境的感知。 11 文生图大模型 - 文 学作品可视化模 块 在文学教学中，利用“文生图”技术将文学作品中的情节、场 景、人物形象等转化为图像，为学生提供了一种全新的视觉体 验。这种技术使得文学作品中的文字描述变得栩栩如生，如将 经典小说中的人物形象、复杂的情感纠葛、以及引人入胜的故 事情节通过图像直观地展现出来，帮助学生更深刻地感受作品 的艺术魅力。 12 文生图大模型 - 地 理地貌展示模块 在地理教学中，“文生图”技术的应用为学生提供了一种直观 的学习工具，将地理文献中对地貌的描述转化为地形图、地貌 图等，这种视觉化的信息呈现方式极大地促进了学生对地理特 征的理解。 13 文生图大模型 - 图 像解读与分析模 块 在教授艺术作品、历史照片等图像资料时，“文生图”功能的 应用为学生提供了一种深入探索图像背后深层含义的途径。通 过将视觉信息转化为文字描述，学生不仅能够捕捉到图像表面 的细节，还能够挖掘其内在的文化、社会和历史意义。 14 文生图大模型 - 图 像作文训练模块

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  7 6 数据收集 - 收集智 慧城市体检、规 划、建设、治理和 运营特定领域数 据 整合社区观察项目的问卷数据、街景照片、手机信令及 POI 数 据，结合上海市城市社会治理评估指标体系，形成多模态城市 治理数据集。 7 数据清洗 - 数据整 合与预处理 对异构数据（文本、语音、图像）进行统一编码与格式转换， 采用噪声过滤技术处理低质量录音或模糊图像， 提取有效特征。 8 数据清洗 - 错误检 测与纠正、 数据一 致性检查、 敏感信 息过滤与脱敏处 理 通过规则引擎识别沪语发音偏差， 结合人工校验修正语义错误； 利用价值观知识库筛查敏感内容，对个人隐私数据进行匿名化 处理。 9 数据标注与准备 - 基础数据分词 采用混合分词策略：针对沪语特有词汇（如 " 侬 " 、 " 嗲 " ）建立 专用词典，结合 BERT 模型优化未登录词识别。 10 数据标注与准备 - 实体构建： 包括命 名实体 + 专有名词 标注沪语中的地域实体（如 " 弄堂 " ）、文化符号（如 " 滑稽戏 " ） 及城市地标，建立包含 3,000+ 词条的海派文化实体库。 11 数据标注与准备 - 文本训练数

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  8 20 沪普英模型应用 API 构建与集成 - 问答 API 构建及 应用集成 开发支持沪普英三语混合输入的方言问答接口，集成实时翻译 引擎（响应时间 <1.2 秒），兼容助老设备语音唤醒功能，对接 社区服务系统实现方言咨询场景全覆盖。 21 价值观模型应用 API 构建与集成 - 问答 API 构建及 应用集成 开发支持中英双语输入的价值观合规审查接口，集成实时 yuqing 语义解析引擎（响应延迟 <800ms ），实现文本内容风险 等级自动标注功能， 兼容第三方 yuqing 监测系统的事件溯源需 求；通过混合架构设计同步输出价值观健康度评分与异常预警 信号，对接政务服务平台实现全链路审核能力闭环。 22 城市科学模型应 用 API 构建与集 成 - 问答 API 构建 及应用集成 创建多模态数据融合接口，支持社区照片、手机信令轨迹、 POI 热力图的联合查询（并发处理量 >2000 次 / 秒），嵌入治理效能 评估算法实时生成社区画像；开发决策辅助模块，提供基于时 间序列的治理建议生成功能（如垃圾分类设施优化方案），对 接市级“一网统管”平台实现

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  9 9 数据标注与准备 - 图片训练数据标 注 图片训练数据标注是指对原始图片进行人工或自动标记，以赋 予其特定含义或分类标签的过程。 10 数据标注与准备 - 图片测试数据标 注 图片测试数据标注是指对测试图片进行人工或自动标记，以赋 予其特定含义或分类标签的过程。 11 知识库构建 - 构建 模型鉴权知识库 基于中美欧三地知识产权法规， 整合技术标准库和法律判例库， 形成涵盖版权认证、专利侵权判定规则的动态知识体系，支持 大模型对训练数据合法性、生成内容独创性的自动化审查。知 识库内置区块链存证接口，实现模型研发全流程的可追溯性验 证。 12 提示词库工程 - 提 示词库构建： 设计 和创建用于引导 模型输出的提示 词库 侵权检测提示：结合自然语言处理技术，设计如“比对目标图 像与版权库特征，输出抄袭概率评估”的多模态模板，支持文 本相似度、图像特征双重验证 13 提示词库工程 - 交 互式提示设计： 设 计能够引导用户 与模型进行有效 交互的提示词 开发引导式对话模板，如“请说明内容创作场景→选择权利声 明类型→生成法律文书”，通过多轮对话明确用户需求。 14 模型应用 AP

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  10 4 数据增强 -AI 后 勤管理 （食堂需求 预测、 能耗优化） 、 智能决策中枢 （资 金趋势预测） 对文本数据（如后勤报修描述）进行同义词替换、句式重组； 对时序数据（如能耗数据）进行插值扩充；对图像数据（如资 产设备照片）进行旋转、亮度调整 5 数据脱敏与合规 处理 - 全场景数据 共享（跨校协同） 对身份证号、 银行账号等采用 SHA-256 不可逆加密； 对财务敏 感数据（如科研经费明细）进行脱敏处理（隐藏具体金额小数 点后两位）；按《教育数据安全管理办法》对数据分类分级 6 人事管理知识库 人事政策库（招聘、绩效、职称评审规则）、员工能力知识图 谱 7 财务管理知识库 财务制度库（报销标准、预算编制规则）、经费使用知识图谱 （科研经费、教学经费分类） 8 资产管理知识库 资产分类标准库、设备故障诊断知识库、资产全生命周期管理 规则 9 后勤管理知识库 后勤服务标准库（食堂运营、设施维护、能耗管控规则）、校 园环境监测知识图谱 10 决策支持知识库 教育管理指标库（教学质量、科研产出、资金使用效率指标）、 政策解读知识库 11 跨校协同知识库

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  11 18 AI 资产管理智能 体 - 故障预测（设 备传感器数据分 析、故障提前预 警） AI 分析设备的使用数据，预测故障并提前安排维护。 19 AI 资产管理智能 体 - 智能采购（历 史需求分析、 最优 采购方案推荐） 基于历史采购数据和需求预测， AI 提供智能采购建议。 20 AI 资产管理智能 体 - 能耗优化（校 园能耗数据监测、 节能方案生成） AI 分析能源消耗数据，提供节能建议并优化能耗管理。 21 AI 后勤管理智能 体 - 食堂优化（用 餐需求预测、 食材 采购与菜品调整） AI 根据一卡通使用数据，预测用餐需求，优化食材采购与菜品 供应，减少浪费。 22 AI 后勤管理智能 体 - 设施维护（电 梯 / 空调等设备 故障预测、 维修工 单自动派发） AI 分析设施使用情况，提前预测并安排维护。 23 AI 后勤管理智能 体 - 校园安防（监 控视频异常行为 识别、 安全事件预 警） AI 实时监测校园空气、水质等环境数据，提供健康建议。 24 智能决策中枢智 能体 - 数据驾驶舱 （多维度数据可 视化、钻取分析） 智能决策中枢智能

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  12 28 跨校协同智能体 - 联合预算分析 （多 校经费需求整合、 统筹分配建议） 跨校协同智能体 - 联合预算分析通过多校经费需求智能整合与 动态建模，提供数据驱动的统筹分配建议，实现教育资源的精 准配置与使用效益最大化。 29 人事数据同步接 口 - 校内人事管理 系统、 共建高校人 事系统 人事数据同步接口通过标准化协议实现校内与共建高校人事系 统的数据互通 30 财务数据交互接 口 - 校内财务核算 系统、 网上报销系 统、 银校直联系统 财务数据交互接口通过标准化协议打通校内财务核算系统、网 上报销系统与银校直联系统，实现预算执行、费用报销、资金 划拨等核心数据的实时同步与自动化对账 31 资产数据对接接 口 - 校内资产管理 系统、 设备采购系 统 资产数据对接接口通过标准化协议实现校内资产管理系统与设 备采购系统的双向数据互通 32 后勤数据整合接 口 - 校内后勤管理 系统 （食堂、 安防、 能耗）、物联网传 感器系统 后勤数据整合接口通过标准化协议打通校内后勤管理系统（食 堂、安防、能耗）与物联网传感器系统。 33 教学科研数据接 口 - 校内教务系 统、科研管理系

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  13 办形成闭环；工单管理与归档，支持关键词、时间、部门、诉 求类型多条件检索；数据统计与可视化分析，自动生成工单总 量、办结率、超时率、满意度、高频诉求类型、各部门办理效 率等报表。 37 审计知识语料建 设 基于审计专业管理领域的审计知识语料建设，辅助校内审计与 内控信息化。 3.7. 跨校访问认证与安全服务管理平台 序号 功能 说明 1 跨校统一身份认 证 - 跨校身份系统 对接 开发标准化接口（兼容 SAML 2.0 、 OAuth 2.0 协议），对接 4 所共建高校的身份认证系统（如校园统一身份认证平台），建 立用户信息实时同步机制， 包含用户基础信息 （姓名、 学号 / 工 号、所属院校、部门）、身份状态（启用 / 禁用）等核心字段， 同步频率≤ 5 分钟，确保跨校用户身份信息一致性。 2 跨校统一身份认 证 - 跨校身份互认 机制 基于上海市教委认可的跨校认证协议，构建身份互认规则库， 明确不同院校用户身份的互认范围（如上海大学教师可访问合 作高校的教学资源库，合作高校学生可使用上海大学的 AI 实 训平台）。 3 跨校统一身份认 证 - 多

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  14 动分级打标 用户信息等）进行自动分类（教学数据、科研数据、管理数据） 与分级（公开、内部、敏感） 10 数据与资源安全 防护 - 敏感数据加 密传输存储 开发国密算法加密模块（兼容 SM4 对称加密、 SM2 非对称加 密），敏感数据跨校传输时自动启用 TLS 1.3 协议加密，传输 过程中数据不可解密； 存储时采用加密存储 （文件加密 + 数据 库加密），密钥由硬件安全模块（ HSM ）管理，定期（每 90 天） 自动轮换密钥。开发敏感数据访问水印功能。 11 数据与资源安全 防护 - 资源访问权 限匹配与告警 建立资源访问权限匹配规则库，用户访问跨校资源（算力、工 具集、模型）时，系统实时校验其权限，仅允许访问授权范围 内的资源，权限不匹配时立即阻断访问并生成告警（包含告警 时间、用户信息、访问资源、阻断原因），告警信息实时推送 至资源归属校管理员及平台安全团队，响应时间≤ 5 分钟 12 数据与资源安全 防护 - 算力与工具 / 模型使用防护 开发算力使用监控防护功能，实时监测跨校用户的算力调用情 况（如 GPU 使用率、任务提交频率），当出现异

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  15 洗 - 错误检测与纠 正、 数据一致性检 查、 敏感信息过滤 与脱敏处理 动识别文本格式冲突并统一编码规范，基于 NLP 技术检查条款 一致性，对敏感信息自动脱敏，确保输出数据符合跨校共享和 合规审查要求。 4 高校制度数据标 注与准备 - 基础数 据分词 通过多源制度导入与标准化处理实现基础数据分词，采用 NLP 技术对制度文本进行智能切分与词性标注，为后续语义检索、 属性标注（如分类标签、生效日期）及合规审查提供结构化词 汇基础，同时支持跨校资源共享中的多语言分词需求 5 高校制度数据标 注与准备 - 实体构 建： 包括命名实体 + 专有名词 包括命名实体 + 专有名词构建。 该功能点通过多源制度导入与标 准化处理实现实体构建。 6 高校制度数据标 注与准备 - 文本训 练数据标注 通过多源制度导入与标准化处理实现文本训练数据标注，采用 人工 + 智能方式对分词结果进行实体标注和关系标注。 7 高校制度知识库 构建 - 构建模型鉴 权知识库 构建模型鉴权知识库功能通过多角色精细化权限控制实现制度 文本的按需访问 8 高校制度提示词 库工程 - 提示词库 构建： 设计和创

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  16 4. 商务与项目实施要求 4.1. 工期与进度要求 （ 1 ） 工期：自合同签订之日起 270 个日历天内完成本项目建设内容并通过 验收， 其中试运行不少于 30 天。高速互联网专线应自合同签订之日起 30 个日历 天内完成开通调测。 （ 2 ）高速互联网专线带宽服务期为自线路开通之日起 12 个月。 （ 3 ） 进度管理：中标人须在合同签订后 10 个工作日内提交项目进度计划， 按计划组织实施，定期报送项目进度情况，并接受采购人对关键节点的检查。验 收前须完成不少于 30 天的连续稳定试运行，试运行期间系统无重大故障。 4.2. 质保期与质保服务要求 （ 1 ）质保期：本项目整体质保期为 1 年，自项目验收合格之日起计算；其 中硬件产品质保期为 3 年，按原厂标准执行。 （ 2 ）质保期内提供免费质保维护服务：软件产品 1 年免费保修升级，硬件 产品 3 年免费保修；提供系统巡检、故障处理、安全补丁与版本升级服务；系统 功能性问题免费修复，因学校业务调整产生的功能优化按合同约定另行处理。 （ 3 ）所有硬件产品按原厂标准提供 3

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  17 购人确认；人员更换须经采购人同意，替换人员资历不得低于原人员。 （ 4 ）质保期内的运维保障按本章第 3 条“售后服务与响应要求”执行，不 重复计入本条约定的常驻服务人月。 4.5. 算力本地化与专线服务要求 （ 1 ） 算力本地化服务：本项目所需大模型训推算力须部署在上海大学校内 的本地算力环境， 即 GPU 算力资源物理部署于上海大学校园网内并由学校统一纳 管，不得以公有云等校外远程算力替代。提出该要求的必要性在于：本项目涉及 教学科研数据、 跨校共享数据及师生个人信息，须满足数据不出校的分类分级与 安全管控要求；新增算力须与“自强 5000 ”算力平台通过 InfiniBand 网络高速 互联并统一调度，以保障跨校共享服务的时延与稳定性；同时须满足教育部 XC 适配测试与商用密码应用的部署环境要求。 （ 2 ） 高速互联网专线服务：中标人须提供专业通信运营商宽带上下行对称 5000M 企业专线服务，负责线路开通、调测与维护，并出具专线服务承诺书。该 服务可分包给具备工业和信息化主管部门颁发的、 许可范围涵盖互联网接入服务 业务的有效《增值电信业务经营许可

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  18 4.8. 培训要求 （ 1 ）培训内容：提供与本次建设内容相关的培训课程，包含但不限于异构 算力调度平台与大模型应用开发平台使用、 AI 教学管理软件与 AI 教学实训产品 使用、学科 AI 工具集与大模型应用使用、跨校访问认证与数据安全管理、数据 中台与统一身份认证接口对接等；培训讲师为原厂或项目组专业技术人员，培训 材料由中标人提供。 （ 2 ）培训组织：中标人须提供详细培训大纲，在现场培训前 15 天交付采 购人；在系统部署完成上线前，在采购人指定地点进行现场操作培训；培训时间 由中标人与采购人共同确定、灵活安排，总体不少于 2 天，讲解系统的使用与维 护方法，并解答培训人员提出的问题。 （ 3 ）培训对象与延伸支持：培训对象为系统操作相关的各部门业务人员； 将来校内其他应用系统或共建高校接入时， 中标人须向第三方系统供应商提供对 接技术支持。 （ 4 ）培训费用：培训所产生的所有费用由中标人承担。 4.9. 包装、运输与交付要求 （ 1 ）产品软件介质（安装包、授权文件）应完整齐全，载体无损坏、无缺 失； （ 2 ）产品外包装及介质标识应完整、清晰，

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  19 关费用已包含在项目费用中。 4.11. 交货 / 服务 / 建设地点 上海市宝山区上大路 99 号上海大学。 4.12. 其他 投标人具有近三年类似项目业绩（指合同内容包含算力平台或人工智能平 台建设、大模型应用开发、信息系统集成（同时包含硬件供货与软件平台开发） 的项目）的优先考虑。 5. 技术要求 本次招标中的定制开发的业务系统以及需要用到学校各业务系统数据、 算力 资源的平台， 该系统将接入上海大学 SSO 统一身份认证，符合学校信息化标准规 范，并与学校数据中台、“自强 5000 ”算力平台、市级政务大模型数智底座平 台（ MAP ）实现对接。 5.1. 对接要求  与上海大学企业微信实现对接（腾讯标准版企业微信，相关对接文档中标后 提供）  与上海大学统一身份认证平台实现对接，支持单点登录（基于 OAuth2 标准 认证协议，相关对接文档中标后提供）  与上海大学公共数据平台（数据中台）实现对接（基于 HTTP 协议的 Web 接 口，相关对接文档中标后提供）  与上海大学“自强 5000 ”算力平台实现 InfiniB

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  20 5.2. 系统性能要求 系统完成后达到以下性能要求： 1. 易于理解和使用 没有任何多余的复杂选项，界面友好简单，容易上手，省时高效。 2. 系统可拓展性强 考虑到系统将来有功能拓展的可能，对目前功能设计时做好可拓展性预留。 3. 良好的性能和速度 做好页面加载及网络设置， 保证系统访问时的良好性能和速度；关键业务页 面平均操作响应时间不超过 3 秒，智能交互响应时间不超过 2 秒；支持不少于 1000 名用户同时在线， 支持不少于 100 用户并发访问； 系统可靠性不低于 99.9% ， 月活跃用户量不少于 10000 人次，系统用户量不少于 50000 个。 4. 大模型应用能力 形成语料库条目数不少于 1000000 条，语料加工数据准确率不低于 95% ，数 据编目更新及时率不低于 90% ，数据目录覆盖率不低于 80% ；建设智能体数量不 少于 30 个，建设知识库数量不少于 5 个，可提供 AI 小工具数量不少于 50 个； 平均每个模型月均调用次数不少于 5000 次；智能问答准确率不低于 90% ，智能 体

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