项目背景
一、建设内容与目标
1. 建设内容
基于比选人工业巡检业务需求，建设面向关键基础设施复杂环境的具身AI安全巡检软件系统。聚焦临边洞口、消防设施、基坑工程等8类核心静态隐患场景，交付智擎机电大模型、安检智能体、多模态数据集及全部源代码，实现多源异构感知数据融合、自主决策与动态路径规划、BIM数字孪生深度对接及边缘—云协同计算，满足用户个性化工业场景应用及核心算法自主可控要求。
2. 软件及许可
软件系统需支持模块化部署与算法授权管理，不限定单一硬件绑定，支持跨场景多节点并发运行。交付产品及客户化开发全部源代码（同步提交业务模块对应的源代码列表清单）、智擎机电大模型权重文件、安检智能体决策逻辑包及标准多模态数据集。算法模型与平台接口需提供标准化授权许可与开源合规证明。
3. 建设目标
- 打造贴合业务的智能巡检算法体系：构建"感知—决策—执行"全链路闭环算法体系，覆盖8类核心静态隐患巡查项。
- 全面达成核心算法自主可控：交付全部源代码与模型权重，实现多模态融合、动态规划与增量学习等技术栈自主可控。
- 完善端边云协同与数据闭环生态：集成多源数据流，建立"现场采集—人工修正—模型迭代"闭环机制。
- 构建高精度、低延迟的安全管控指标：人员作业行为规范类准确率≥90%，环境与结构类≥85%，全场景漏报率≤5%，单帧响应300ms-500ms。
- 实现学术成果转化：完成CCF-A类期刊/会议论文2篇与发明专利2项。
二、功能要求：8类静态隐患巡查场景
参选人开发的算法模块须完整覆盖以下8项静态隐患巡查场景，并满足对应的硬件调用与数据反馈要求：
临边、洞口防护缺失/失效检测
识别临边防护栏（1.2米及以上高度）缺失、挡脚板（高20厘米）缺失、水平/竖向洞口盖板或防护门缺失/损坏，反馈问题位置与类别至智能平台。
准确率≥85% | 漏报率≤5% | 响应≤500ms
消防设施异常检测
识别灭火器压力表指针颜色区域，判断气压是否正常（红色/黄色为异常，绿色为正常），结果实时回传。
准确率≥85% | 漏报率≤5% | 响应≤400ms
基坑工程隐患检测
识别基坑边缘1m范围内违规堆载物料、防护栏（1.2米高）倾斜/缺失/破损，辅助测量护栏高度，反馈位置与类别。
挑战性指标 | 绩效评价价款占比8%
吊装设备吊具隐患检测
识别钢丝绳表面断股/断丝、吊钩变形/裂纹、防脱钩保险装置缺失或失效。机器狗离起重装置10m以内。
准确率≥85% | 漏报率≤5% | 响应≤400ms
脚手架/操作平台隐患检测
识别门型脚手架或移动平台防护栏（1.2米高）是否缺失，结构完整性与相对位置关系分析，问题位置反馈。
准确率≥85% | 漏报率≤5% | 响应≤500ms
临时用电设施隐患检测
识别电缆外皮破损/芯线裸露、接头绝缘包扎不合格/裸露、配电箱未闭合/锁闭、接地线连接不规范或接地体缺失。
准确率≥85% | 漏报率≤5% | 响应≤400ms
有限空间相关静态隐患检测
识别出入口通风设施缺失/失效、地面防护围挡（1.2米及以上）未设、警示标识未设置，问题信息反馈。
准确率≥85% | 漏报率≤5% | 响应≤500ms
易燃易爆物料与安全通道占用
识别堆放物料危险品标识并判断堆放区域合规性，识别安全/消防通道被占用、堵塞导致通行宽度不足。
准确率≥85% | 漏报率≤5% | 响应≤500ms
三、核心性能指标
四、非功能性需求
高可用性
端边云协同架构，保障复杂工况连续稳定运行；具备断点续传与应急处理机制，异常中断后数据不丢失、任务可恢复。
易用性
可视化巡检报告与结构化隐患清单，复杂操作注释提示，异常状态人性化预警反馈，降低一线人员使用门槛。
可扩展性
模块化分层解耦架构，感知/决策/执行组件独立升级；标准化API接口，满足算法迭代、新传感器接入及跨场景迁移。
可恢复性
任务回滚与状态快照功能，可恢复至安全节点；边缘计算模块独立部署与离线运行，跨硬件平台迁移。
可维护性
完整技术文档、接口协议与部署指南；日志追踪、模块隔离与在线调试支持模型量化压缩后的远程升级。
友好性
多模态数据可视化看板，全文检索与历史轨迹回溯，提升数据查阅、复盘与审计效率。
兼容性
兼容主流OS与通信协议，支持ROS2/DDS标准架构，适配不同品牌传感器与边缘硬件，保障异构设备互联互通。
容错能力
逻辑纠错与传感器数据校验，输入异常/通信中断/置信度不足时提供明确提示与降级策略。
安全性
严格遵守工业信息安全规范，严格身份认证与最小权限原则，数据加密与访问控制机制保障多模态数据安全。
知识产权
提供合法知识产权证明，不得使用未授权第三方代码或存在开源协议冲突组件，交付成熟可用完整版本。
保密要求
项目实施前签署保密协议，对现场数据、工艺参数及商业秘密严格保密，泄密须承担法律与经济损失。
自主可控与适配
支持适配国产化基础软硬件环境（国产CPU/OS/数据库/中间件），保障核心算法与平台自主可控。
五、技术指标详情（8类场景）
| # | 覆盖场景 | 准确率 | 漏报率 | 响应时间 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 临边洞口防护缺失识别 | ≥85% | ≤5% | ≤500ms |
| 2 | 消防设施（灭火器）状态异常识别 | ≥85% | ≤5% | ≤400ms |
| 3 | 吊装设备吊具安全隐患识别 | ≥85% | ≤5% | ≤400ms |
| 4 | 脚手架与操作平台防护缺失识别 | ≥85% | ≤5% | ≤500ms |
| 5 | 临时用电设施安全隐患识别 | ≥85% | ≤5% | ≤400ms |
| 6 | 有限空间作业安全状态识别 | ≥85% | ≤5% | ≤500ms |
| 7 | 易燃易爆物料与通道占用识别 | ≥85% | ≤5% | ≤500ms |
| 8 | 基坑工程隐患综合监测 ★挑战性 | 绩效评价价款占比8%，不作为基础验收否决条件 | ||
指标计算公式
预测准确率
经人工复核确认为真实异常的报警数 / 模型发出的总报警数 × 100%。反映抗干扰能力，越高误报越少。
漏报率
现场实际发生但系统未成功报警的异常数 / 现场实际异常总数 × 100%。反映安全兜底能力。
预测响应时间
模型完成推理并输出报警结果的时间戳 - 视频流/图像数据输入算法模型的时间戳。从数据输入到结果输出的时间差。
六、实施要求
实施计划
提供详尽实施计划，明确算法研发、软硬件联调、场景验证、迭代优化等阶段划分与里程碑节点；规划算力、硬件测试场及现场部署资源。
培训要求
覆盖系统操作、算法维护、硬件协同与应急接管的全流程培训，含模型部署调试、多模态数据标注、增量更新、故障排查与性能调优。培训对象涵盖运维管理、安全监察、平台管理及技术研发对接人员。
项目管控
敏捷开发与工程化部署策略、代码与数据管理规范；选派具备工业AI项目经验人员组建项目组，团队须保持稳定；制定成果监督、检查、跟踪与评价制度；提供完备的中文可编辑项目文档。
七、项目交付物
- 详细技术方案及算法验证方案
- 系统使用手册
- 产品及客户化开发全部源代码（含模块清单）
- 智擎机电大模型和安检智能体
- 数据集
- 算法开发培训记录与教材
- CCF-A类论文2篇及发明专利2项受理/录用证明
- 技术指标测试报告
八、验收要求
上线试运行
通过用户验收测试后，参选人协助比选人对系统进行试运行，检验功能和质量的线上条件符合性，签署《试运行报告》。
终验
系统成功上线且稳定运行2个月后，参选人提出书面终验申请，比选人在20个工作日内组织终验并签署验收证明。若比选人原因30个工作日内未能完成终验且未提出书面缺陷改进意见，视为终验合格。
九、售后服务
- 试运行与质保期内稳定运行保障，提供中文技术支持专线与专属服务通道。
- 分级响应：远程技术支持1小时内响应；现场介入按合同约定时限抵达。
- 持续提供模型增量更新、算法泛化调优、数据闭环标注指导及跨场景迁移适配服务。