青岛青检检测有限公司AI智能报告审核技术研发项目招标/采购异常

招标项目编号:

JJCG（SWZY）20260907000003

所属行业分类:

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代理机构:

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项目情况:

本项目旨在通过深度融合AI大模型、自然语言处理（NLP）及计算机视觉技术，研发专用于水利工程检测报告的智能审核系统。以期实现水利工程检测质量方面工作的提质增效，具体包括： 1．智能规则引擎构建：将水利检测涉及的行业标准（如GB、SL系列）结合公司检验能力进行判定限值、计算公式等逻辑编码化，建立可灵活配置的业务脚本库 。 2．自动计算核验： 基于原始采集数据实现秒级自动化重算，并与报告值进行逻辑比对，自动标注异常点 。 3．NLP文本规范性审查： 利用自然语言处理技术，对报告结论的描述、错别字、标准引用正确性进行全量自动检查 。 4．图像与图谱智能分析： 针对混凝土、金属材料等力学破坏图谱及应力-应变曲线，通过深度学习模型进行特征识别，识别异常波动或数据造假风险 。 5．历史趋势与决策支持： 实现历史数据追溯与相似项目横向比对，为质量改进提供大数据统计分析支撑 。 6．建立水利工程检测知识库，实现历史知识积累与模型灵活调用，为后续使用过程中提高准确性奠定基础。 7．智能问答系统：整合行业标准、法律法规、操作手册等内容，实现智能问答，为日常操作提供合规指导与建议。

项目类别:

服务

采购方:

青岛青检检测有限公司

采购方式:

竞价采购（水务专用）

采购内容:

本项目旨在通过深度融合AI大模型、自然语言处理（NLP）及计算机视觉技术，研发专用于水利工程检测报告的智能审核系统。以期实现水利工程检测质量方面工作的提质增效，具体包括： 1．智能规则引擎构建：将水利检测涉及的行业标准（如GB、SL系列）结合公司检验能力进行判定限值、计算公式等逻辑编码化，建立可灵活配置的业务脚本库 。 2．自动计算核验： 基于原始采集数据实现秒级自动化重算，并与报告值进行逻辑比对，自动标注异常点 。 3．NLP文本规范性审查： 利用自然语言处理技术，对报告结论的描述、错别字、标准引用正确性进行全量自动检查 。 4．图像与图谱智能分析： 针对混凝土、金属材料等力学破坏图谱及应力-应变曲线，通过深度学习模型进行特征识别，识别异常波动或数据造假风险 。 5．历史趋势与决策支持： 实现历史数据追溯与相似项目横向比对，为质量改进提供大数据统计分析支撑 。 6．建立水利工程检测知识库，实现历史知识积累与模型灵活调用，为后续使用过程中提高准确性奠定基础。 7．智能问答系统：整合行业标准、法律法规、操作手册等内容，实现智能问答，为日常操作提供合规指导与建议。

采购失败类型:

流标

采购失败原因:

参与供应商数量不足，流标。

转换采购方式:

是

失败情况描述:

参与供应商数量不足，流标。

附件: