上海某医院医院人工智能平台建设(一期)项目采购需求公示

一、 项目概况

根据采购需求管理有关规定，现将上海某医院的医院人工智能平台建设(一期)项目采购需求公示如下，欢迎广大供应商提出意见建议。

• 公示时间：自发布之日起五个工作日
• 联系人：陈老师
• 联系方式：021-81875562

二、 采购标的及预算

序号	采购标的	质量技术标准	计量单位	数量	预算金额 (万元)	交付(实施)时间	采购方式	备注
一	医院人工智能平台建设(一期)	符合国家及行业相关技术标准和信息安全要求，所供软硬件应为全新正品，配置、性能及功能满足采购文件要求，具备良好的兼容性、稳定性和可扩展性，并通过项目安装调试、性能测试及验收。	套	1	481.29	合同签订后90天内	公开招标	/

(注：预算金额或为“最高限价”)

三、 技术要求

1. 项目背景介绍

随着人工智能技术与医疗服务加速融合，人工智能正在成为提升医院数字化、智能化水平的重要基础能力。为适应医院高质量发展和智慧医院建设需要，进一步提升医疗数据利用、人工智能模型开发和智能应用支撑能力，拟实施“医院人工智能平台建设(一期)”项目。

本项目立足医院长期人工智能能力建设，构建自主安全可控、支持场景广泛、运行稳定可靠、未来持续扩展的人工智能基础平台，形成覆盖计算资源、数据资源、模型开发、训练推理、应用承载和运行管理的支撑人工智能体系，为医院现阶段人工智能应用建设以及后续新技术、新模型和新场景接入提供基础条件。

2. 功能目标

1. 建设统一的人工智能基础资源环境。
   形成面向人工智能模型开发、训练、微调、推理和应用运行的计算、存储及网络基础能力，同时提供通用应用承载资源，满足医院不同规模、不同类型人工智能任务及相关系统运行需要。平台资源能够根据实际业务需求统一调配，并具备后续扩容和能力升级条件。

2. 形成完整的人工智能开发、训练和应用支撑能力。
   建立从开发环境准备、数据使用、模型训练与微调、运行验证到推理部署的完整工作环境，支持主流大语言模型、视觉模型、多模态模型等人工智能模型在院内部署和运行。具备多用户、多项目并行使用及计算资源统筹分配能力，能够支撑医院自主开展模型适配、应用验证和后续人工智能场景建设，减少不同应用重复建设独立软硬件环境。

3. 建立统一资源和运行管理体系。
   对平台计算、存储、网络、软件环境及人工智能资源进行统一管理，实现资源分配、运行监测、权限控制、日志审计、模型及数据管理、故障告警和运维保障。通过软硬件统一集成和兼容适配，保障平台长期安全、稳定、规范运行，并为后续新增设备、模型及应用系统提供统一接入和管理基础。

3. 适用标准

本项目建设应符合国家现行法律法规及医疗卫生行业有关规定，遵循人工智能、网络安全、数据安全、个人信息保护和密码应用等相关要求，包括但不限于：

• GB/T 9813.3《计算机通用规范 第3部分:服务器》
• GB/T 22239-2019《信息安全技术 网络安全等级保护基本要求》
• GB/T 25070-2019《信息安全技术 网络安全等级保护安全设计技术要求》
• GB/T 35273-2020《信息安全技术 个人信息安全规范》
• GB/T 39786-2021《信息安全技术 信息系统密码应用基本要求》
• GB/T 45288.1-2025《人工智能 大模型 第1部分:通用要求》
• GB/T 45288.2-2025《人工智能 大模型 第2部分:评测指标与方法》

项目建设期间如相关法律法规、国家标准、行业标准和主管部门要求发生更新，应按照届时有效的最新规定执行。

4. 技术指标

4.1 人工智能计算基础设施

序号	名称	单位	数量	技术指标	备注
1	训推节点	台	2	服务器形态: 机架式服务器，非刀片式产品，高度≤4U，机箱上架深度≤850mm。 ★处理器: 每节点配置≥2颗国产服务器处理器，每颗CPU物理核心数≥64核，主频≥2.7GHz，三级缓存≥256MB，支持SM3/SM4国密算法能力。 ▲内存: 每台配置≥6×64GB DDR5 RDIMM内存，总容量≥384GB。 系统盘: 每节点配置≥2×960GB SSD，配置硬件RAID控制器或服务器原生RAID控制能力，系统盘组成RAID1。 高速存储盘: 每节点配置高速存储盘≥3×3.84TB NVMe SSD。 ★加速卡: 每节点配置≥6张国产通用型人工智能加速卡，每节点加速卡数量及型号应保持一致，支持人工智能训练、推理及通用并行计算。每张加速卡独立显存容量≥64GB，采用HBM高带宽显存，显存带宽≥1.8TB/s。加速卡支持FP32、BF16、FP16、INT8等人工智能计算精度;其中BF16/FP16非稀疏峰值计算能力≥330 TFLOPS，INT8非稀疏峰值计算能力≥660 TOPS。(投标文件应明确所投加速卡品牌、型号及制造厂商，并提供制造厂商官网、正式技术资料、产品数据手册、测试报告等有效证明材料，证明上述关键性能指标。) 网络适配器: 每节点配置≥2张400Gb/s网络适配器，支持RDMA，并与所投高速网络技术路线相匹配;每节点配置≥1张双端口25Gb网络适配器;每节点配置≥1张双端口千兆网络适配器。 电源: 每台配置≥4×2700W电源，支持2+2冗余，并满足本节点满配运行的供电需求。	建议正偏离评分项： 内存：≥512GB 第一档，≥768GB 第二档 加速卡：≥7卡/台 第一档，≥8卡/台 第二档
2	登录节点	台	1	服务器形态: 机架式服务器，高度≤2U; ★处理器: 配置≥2颗国产服务器处理器，每颗CPU物理核心数≥32核、主频≥2.5GHz、三级缓存≥64MB，支持SM3/SM4国密算法能力。 内存: 配置≥4×64GB DDR5 RDIMM内存; 系统盘: 系统盘≥2×480GB SSD并采用RAID1，配置硬件RAID控制器或具备同等磁盘冗余保护能力; 高速存储: 配置高速存储≥2×3.84TB NVMe SSD; 网络适配器: 配置≥1张400Gb/s网络适配器，支持RDMA，并与所投高速网络技术路线相匹配;配置≥1张双端口25Gb网络适配器;配置≥1张双端口千兆网络适配器。 电源: 配置≥2×1300W电源，支持1+1冗余。	/

4.2 存储基础设施

序号	名称	单位	数量	技术指标	备注
1	分布式存储	套	1	架构: 采用Scale-Out分布式集群存储架构，支持全局统一命名空间和容量、性能横向扩展;支持POSIX、NFS、SMB、S3、FTP、iSCSI等访问方式。 协议互通: 支持集群中同一个命名空间同时设置多个文件和对象协议访问方式，用对象S3协议方式写入的数据，可以通过文件协议方式访问;或用文件协议方式写入的数据，可以通过对象S3协议方式访问，互通访问性能损耗小于5%。(提供具有CNAS认可标识的测试报告并加盖制造厂商公章) 安全性: 为保证系统安全性和稳定性，投标人应承诺核心存储软件应满足国产化、自主安全可控要求，软件来源合法、清晰，具备持续维护、漏洞修复和版本升级能力。自主研发软件应提供软件著作权等有效证明材料;采用第三方或开源组件的，应确保授权合法、安全可控，并由供应商对相关组件的安全性、兼容性和持续维护承担责任。 数据保护: 提供WORM功能，可按照单个目录开启WORM功能。提供文件/目录回收站功能，支持自定义回收站文件保留期限、被删除文件快速批量检索与恢复。 性能与管理: 支持QoS、高速缓存或等效加速、I/O性能监控、在线扩容及软件升级等能力。 冗余策略: 在同一存储资源池中，可以为每个文件目录和对象桶设定不同的副本数或纠删码(EC)数据冗余策略，并具备磁盘、节点故障保护和自动数据重构能力。纠删码冗余最大支持N+4，纠删码块大小最小支持4K，根据数据本身的重要性实现差异化保护。(提供软件截图证明) 扩展能力: 系统支持存储池无均衡扩展，将扩容新存储资源池作为原存储资源池的扩展池，通过指定扩展水位，新写入业务数据可在存储池之间自动完成扩展切换，无需进行数据均衡。系统内一个存储池支持设置多个扩展池。(提供软件截图证明) 复制功能: 提供集群异步复制功能，支持根据目录与对象桶自定义同步策略，支持设置目的端不跟随源端同步删除操作。(提供软件截图证明) ★节点配置: 分布式存储系统共配置≥3台存储节点，各节点配置应保持一致。每节点配置≥2颗国产服务器处理器，单颗物理核心数≥32核、主频≥2.5GHz; ▲内存: 每节点配置DDR5 RDIMM内存，总容量≥128GB。 系统盘: 每节点配置系统盘:≥2×480GB SSD，配置硬件RAID控制器或服务器原生RAID控制能力，系统盘组成RAID1。 ▲高速盘: 每节点配置高速盘:≥4×3.84TB NVMe SSD ★数据盘: 每节点配置数据盘:企业级SATA HDD不少于10块，单盘容量≥24TB、转速≥7.2K。 扩展上限: 每节点最大支持扩展至不少于32块3.5英寸HDD数据盘及4块NVMe SSD高速缓存盘，扩容后应满足供电、散热及正常运行要求 网络适配器: 每节点配置≥1张400Gb/s网络适配器，支持RDMA，并与所投高速网络技术路线相匹配;每节点配置≥1张双端口25Gb网络适配器;每节点配置≥1张双端口千兆网络适配器。 电源: 每节点配置≥2个热插拔冗余电源。	建议正偏离评分项： 数据盘数量：≥14 第一档，≥18 第二档

4.3 网络基础设施

序号	名称	单位	数量	技术指标	备注
1	400G网络交换机	台	1	★形态: 机架式高速网络交换设备，支持400Gb/s RDMA高速互联，可采用InfiniBand或RoCEv2技术路线;整机提供≥64个400Gb/s等效高速接口。 性能: 交换架构应满足全部配置高速端口线速转发需求，不因交换机内部交换能力形成明显性能瓶颈;支持本项目多节点、多卡并行通信和高速存储访问。 技术路线: 所投高速网络应采用统一技术路线进行端到端组网。采用InfiniBand方案的，应具备相应Fabric管理及RDMA通信能力;采用RoCEv2方案的，应支持PFC、ECN、QoS及相应拥塞控制机制。 扩展性: 应满足本项目两台训推节点实际配置全部加速卡参与跨节点分布式训练，以及分布式存储高速访问需求。满足采购人后续计算及存储节点扩展能力，采购人能使用全部端口并不再需要支付额外费用。 配件: 足额提供不少于10条400G服务器连接链路所需模块、光纤及组件，服务器端单链路高速网络能力≥400Gb/s，满足本期设备连接并预留扩展能力。	/
2	25G网络交换机	台	1	功能: 支持堆叠、M-LAG或等效跨设备冗余机制，以及VLAN、链路聚合、QoS等网络功能。 接口: 每台提供≥48个25G SFP28接口、≥8个100G QSFP28上行接口，并配置≥24个25G光模块。 性能: 单台交换容量≥4.8Tbps，包转发率≥2000Mpps。 协议: 支持IPv4/IPv6、VLAN、链路聚合、静态及动态路由、QoS等功能，支持设备虚拟化或跨设备链路聚合等冗余组网能力。	/
3	千兆网络交换机	台	1	接口: 提供≥48个千兆自适应电接口，预留≥4个1G/10G SFP+接口并配置所需模块。	/

4.4 集群管理系统与人工智能训练推理平台

序号	名称	单位	数量	技术指标	备注
1	集群管理系统	套	1	▲适配性: 集群管理系统应与所投人工智能算力硬件实现深度适配，支持服务器、交换机和本项目实际交付的人工智能加速卡等资源统一纳管;支持加速卡运行监控，包括利用率、显存、温度、功耗、运行状态等信息。(提供硬件厂商公开资料或者兼容性认证等证明材料，提供产品功能截图) 资产管理: 支持服务器、存储、交换机等资产批量导入、导出、编辑和变更记录。 拓扑展示: 支持以拓扑方式展示高速网络设备、服务器及链路连接关系、运行状态和告警信息。 监控: 支持计算、网络及关键基础软件服务状态监控，并支持资源利用率、容量、作业、网络等关键指标可视化。 告警: 支持统一告警管理，包括告警分级、检索、聚合和历史记录导出。 资源管理: 支持用户、项目、队列、资源配额和优先级管理。 调度: 支持加速卡整卡隔离和调度;如所投硬件自身支持虚拟化、切分或共享能力，应能够统一纳管，并支持在Notebook和容器任务中调度和监控。	/
2	人工智能训练推理平台	套	1	▲适配性: 人工智能训练推理平台应与所投人工智能算力硬件实现深度适配，支持Kubernetes等主流资源调度环境，可统一申请和调度CPU、内存、加速卡、存储等资源，并提供Notebook、容器镜像及运行环境管理，支持PyTorch Distributed/DDP等主流分布式训练和大模型参数高效微调。(提供硬件厂商公开资料或者兼容性认证等证明材料，提供产品功能截图) API服务: 支持对平台部署的模型推理服务提供统一访问入口，支持OpenAI兼容API或标准REST API调用方式，支持API Key等访问认证机制;支持按照用户、应用或API Key配置可访问的模型服务及相应访问权限。 负载均衡: 支持同一模型配置多个后端推理服务实例，支持轮询、加权或等效负载均衡策略;支持配置调用优先级、并发上限或流量控制策略;支持后端模型服务健康检查、故障熔断和故障实例自动摘除，可用实例继续提供服务;模型服务网关支持多实例或其他等效高可用部署方式。 监控统计: 支持按照模型服务、用户或API Key对模型调用情况进行监控和统计，包括调用次数、失败次数、QPS、调用时延及Token使用量等主要指标;支持模型服务运行状态、调用日志及网关关键管理操作查询和审计。 虚拟化: 支持加速卡虚拟切分(VGPU)和NVIDIA多实例 GPU(MIG)技术，可定义实例数量，调度GPU实例，并在Notebook、容器实例进行使用和监控。 资产管理: 支持模型、数据集、镜像、训练结果等AI资产及版本关联管理。 部署: 支持训练完成的模型以容器或模型服务方式部署，并纳入平台统一模型服务管理。 任务管理: 支持训练任务创建、停止和历史任务查询。 审计: 支持集群用户、资源、作业、镜像、模型等关键操作日志和审计。 扩展: 支持后续扩展本地或其他合规算力资源，并纳入统一管理。	/
3	软件许可	项	1	集群管理系统与人工智能训练推理平台许可应覆盖本项目实际节点、CPU、加速卡、用户及实例规模，已采购功能的使用权不得因质保或维护期届满而失效。	(备注:集群管理系统与人工智能训练推理平台可以实现在同一套系统中)

4.5 通用应用基础设施

序号	名称	单位	数量	技术指标	备注
1	应用节点	台	1	服务器形态: 机架式服务器，高度≤2U; ★处理器: 配置≥2颗C86国产服务器处理器，每颗CPU物理核心数≥32核、主频≥2.5GHz、三级缓存≥64MB，支持SM3/SM4国密算法能力。 ▲内存: 配置≥16×32GB DDR5 RDIMM内存，总内存≥512GB; 系统盘: 系统盘:配置≥2块480GB SSD，配置硬件RAID控制器或服务器原生RAID控制能力，系统盘组成RAID1。 ▲高速存储盘: 高速存储盘≥6×3.84TB SATA SSD; ▲高速缓存盘: 高速缓存盘≥4×3.84TB NVMe SSD; 网络适配器: 配置≥2张双端口25Gb网络适配器;配置≥1张四端口千兆网络适配器 电源: 配置≥2×2000W电源，支持1+1冗余。 管理: 提供独立网管接口，提供商业版原厂管理软件，提供统一门户，计算服务运营能力，包括资源服务申请、资源审批、配额管理、数据管理、权限管理、分级管理、计费功能及集群自动化运维、集群运营状况分析等功能(提供截图功能)。 兼容性: 所投节点应与采购人在建设的超融合平台的软件版本、虚拟化环境、网络及存储架构兼容，能够加入现有资源池并纳入统一管理。	/

4.6 系统集成、兼容性及代表性AI工作负载要求

序号	名称	单位	数量	技术指标	备注
1	系统总体集成与兼容	项	1	★整体交付: 本项目按照整体系统进行建设和交付。投标供应商应确保服务器、人工智能加速卡、分布式存储、高速网、业务网、操作系统、驱动、计算库、通信库、PyTorch、Kubernetes整体兼容性。投标文件应明确本次所投主要软硬件版本及兼容关系。(兼容性可提供硬件制造厂商官方网站或正式发布的技术资料、兼容性列表、产品手册、版本说明、测试报告等有效材料予以证明;公开资料无法覆盖的集成关系，可提供制造厂商说明并加盖公章。项目最终兼容性和稳定性以实际安装部署及验收测试结果为准。)	/
2	通用大模型支持	项	1	平台应具备国内主流公开权重大语言模型的本地运行和训练能力，应能够完成约27B参数规模Transformer大语言模型的权重加载、多卡推理及LoRA等参数高效微调。	/
3	视觉及多模态模型兼容	项	1	支持基于PyTorch等主流人工智能框架的Transformer/ViT类视觉模型及视觉语言模型运行，具备模型加载、推理及训练或微调能力。	/
4	多卡及跨节点训练	项	1	单台训推节点应支持实际配置的全部人工智能加速卡参与同一训练或推理任务;两台训推节点应通过高速网络支持全部实际配置加速卡参与跨节点分布式任务，并具备扩展至双机16卡分布式训练的能力。	/
5	原厂质保及统一运维	项	1	★质保: 训推节点、登录节点、应用服务器、分布式存储及网络设备应为全新正品，提供自项目终验合格之日起不少于60个月的原厂质保和技术支持，包括硬件故障免费保修服务、系统软件免费升级服务和原厂季度巡检服务，原厂服务权益可通过设备序列号、服务编号或原厂渠道核验。(提供原厂针对本项目的服务承诺函并加盖公章)	(说明:建议仅备注的条款设置正偏离加分项，其他参数不设置正偏离加分。)

5. 服务要求

中标供应商应负责本项目计算、存储、网络、通用应用基础设施、基础软件、集群管理系统及人工智能训练推理平台的安装部署、集成联调、兼容性适配、性能调优、代表性AI工作负载适配、培训和运维保障，确保各组成部分形成完整、稳定、可用的整体系统，并负责项目实施和运行过程中跨设备、跨软件问题的统一协调处理。

序号	名称	单位	数量	服务要求	备注
1	安装及系统集成	项	1	提供设备原厂工程师初次现场安装、培训、验收服务，完成计算、存储、网络设备安装部署，以及操作系统、驱动、基础软件、集群管理系统、人工智能训练推理平台安装配置，完成全系统集成联调。	/
2	软硬件优化	项	1	完成服务器、加速卡、存储、网络、操作系统、驱动、AI框架、Kubernetes及相关软件之间的兼容性适配和性能调优。	/
3	培训及技术移交	项	1	完成系统管理员、人工智能平台使用人员及相关业务人员培训，提供操作手册、管理手册、部署配置、模型运行说明和必要的技术资料。	/
4	运维服务	项	1	提供统一运维服务窗口、定期巡检、故障处理、版本维护和跨厂商协调服务，对全系统运行问题统一受理并负责闭环处理。	/

6. 验收标准方法

项目验收以采购文件、合同、投标文件及实际交付配置为依据，以软硬件整体兼容、系统稳定运行及代表性人工智能工作负载能够在实际交付环境正常完成为主要判定标准。模型验收重点验证环境部署、权重加载、训练、推理及服务调用链路。

• 6.1 到货验收
  核验设备及软件的品牌、型号、数量、配置、序列号、软件授权、配套部件及原厂质保信息，与合同、投标文件和交货清单一致。
• 6.2 硬件及基础环境验收
  核验服务器、人工智能加速卡、存储、网络及基础软件的安装部署和实际配置。人工智能加速卡应能够正常识别和监控;训推节点连续负载测试不少于72小时，期间系统运行稳定，无影响正常使用的硬件故障。
• 6.3 分布式存储验收
  核验存储节点、容量、数据保护、POSIX访问及主要管理功能。在采购文件约定的节点配置、数据保护策略和高速网络条件下，采用IOR、FIO或等效工具开展多客户端持续聚合顺序读写测试，实测性能不得低于采购文件最低要求及投标承诺值。
• 6.4 高速网络验收
  核验高速交换设备、网络适配器、模块及链路配置，验证实际交付的网络端到端RDMA通信正常，并测试链路带宽、时延及稳定性。
• 6.5 多卡及跨节点计算验收
  按照实际交付加速卡数量完成单节点全部加速卡及双节点全部加速卡的集合通信和分布式训练测试，验证PyTorch Distributed/DDP等分布式任务能够正常运行，并记录通信性能、训练吞吐和资源利用情况。
• 6.6 代表性人工智能工作负载验收
  使用约定的公开权重大语言模型，在实际交付环境完成权重加载、多卡推理及LoRA等参数高效微调，并验证模型保存和重新加载功能;同时选取典型视觉或多模态模型完成模型加载、推理及训练或微调测试，验证人工智能软硬件栈整体兼容性。
• 6.7 平台软件及应用承载验收
  验证集群资源纳管、用户及配额管理、Notebook及容器环境、任务调度、模型和数据资产管理、模型部署等合同约定功能。模型服务网关应完成统一API访问、身份认证、权限控制、负载均衡、健康检查及故障切换测试。
  通用应用节点应能够正常加入采购人指定的超融合资源池并纳入统一管理，其计算、内存、存储和网络资源能够正常识别和使用。
• 6.8 系统兼容性验收
  核验实际交付的服务器、人工智能加速卡、操作系统、驱动、计算库、通信库、PyTorch、Kubernetes、分布式存储、高速网络、集群管理系统及人工智能训练推理平台的型号、版本及兼容关系，与投标文件承诺一致。通过加速卡调用、存储挂载访问、RDMA通信、资源调度及PyTorch任务运行等关键链路进行实际验证，不得存在影响系统正常运行的软硬件版本或兼容性问题。

四、 交货清单

序号	名称	单位	数量	备注
1	训推服务器	台	2
2	登录服务器	台	1
3	分布式存储系统	套	1
4	400G网络交换机	台	1
5	25G网络交换机	台	1
6	千兆网交换机	台	1
7	集群管理系统	套	1
8	人工智能训练推理平台	套	1
9	应用服务器	台	1
10	项目实施及技术服务	项	1

五、 供应商资格条件及商务要求

★一、交付时间、地点和方式

1. 交货时间: 合同签订后90天内完成设备到货、安装、基础平台部署、系统集成并达到初验及试运行条件;初验后进入不少于30天试运行，试运行完成并具备终验条件后组织终验。
2. 交货地点: 甲方指定机房。
3. 交货方式: 由乙方负责运输、搬运、上架、安装、布线、系统部署、集成调试并交付甲方使用。

二、产品包装和运输要求

1. 乙方负责将物资运抵合同约定的甲方指定地点或其他同意的地点。
   • ☑ 以上所发生的用应当包括在合同总价中。
2. 物资交付前，乙方应当对运输、搬卸和交接过程中的丢失或损坏等问题负责。

★三、售后服务

1. 质量保证期: 自项目最终验收合格之日起，产品质保不低于60个月。在免费保质期内，出现物资质量问题，甲方提出后，乙方应当在 1 小时内响应， 4 小时内到达现场提供相关的维修、更换等服务。投标供应商对提供的物资在质保期内，因产品质量而导致的缺陷，应当免费提供包修、包换、包退服务，因此导致的损失采购单位有权向中标供应商追偿。
2. 超出质保期后，每年硬件维保费不超过合同的硬件部分价格10%，每年软件维保费不超过合同的软件部分价格8%。
3. 投标供应商应当承诺提供该物资的技术培训、技术支持、维修巡检、软件维护、模型运行环境维护和系统兼容性支持服务，服务内容包括 5年原厂质保、定期巡检服务及相关技术培训，并在投标文件中提供相应书面方案。根据项目情况，提供产品建档计划等。
4. 硬件是否回收: 否。
5. 日常维护及服务标准: 7×24小时技术支持;重大问题1小时内响应，4小时内到达现场;每季度至少进行一次核心系统巡检并形成巡检报告。

(备注:根据本项目实际情况，“售后服务”章节中建议设置硬件质保期加分项，其他条款不设置加分项)

★四、知识产权和保密要求

1. 投标供应商应当保证采购单位在使用该物资或其任何一部分时，不受第三方侵权指控。同时，投标供应商不得向第三方泄露采购机构提供的技术文件等材料。
2. 供应商既有知识产权及第三方、开源模型相关权利归原权利人。除受第三方许可限制的内容外，平台上基于医院数据形成的医院专属模型增量权重或适配参数、医院专属数据集版本、训练配置、定制技术文档及合同约定的定制成果归采购人所有;受第三方许可限制无法转移所有权的，供应商应确保采购人依法取得长期使用、部署及持续训练的权利。

★五、物资编目编码、打码贴签要求

本项目对物资的编目编码、打码贴签要求，投标供应商应当予以明确响应，相关费用包含在报价中。

★六、付款及结算方式

分阶段付款：

1. 第一阶段: 中标供应商完成全部硬件到货、安装，计算、存储和网络基础集成完成并通过阶段验收后，提交设备签收单、配置核验单、阶段验收报告等结算材料，采购单位支付 70% 货款。
2. 第二阶段: 中标供应商完成全部软件部署、系统集成、接口联调、大模型训练推理测试、多卡训练测试及不少于30天试运行并通过最终验收后，提交终验报告、测试报告、技术档案等结算材料，采购单位支付合同金额 25% 货款。
3. 剩余款项: 剩余 5% 按照本文件“质量保证金”条款执行。

七、合同履约要求

1. 投标报价应完整包含本项目设备、软件许可、5年原厂质保、光模块及线缆、安装集成、接口实施、代表性模型训练推理验证、培训、测试、试运行及验收等完成合同目标所需全部费用。投标文件应提供分项报价明细。对实现合同约定功能所必需但未单独列价的内容，视为已包含在投标总价中，不得另行收费。
2. 中标供应商应按照经采购人确认的项目计划组织实施，并设置设备到货、硬件安装、基础平台部署、系统集成、AI工作负载测试、试运行和终验等关键节点。
3. 投标供应商应明确主要软硬件产品的制造厂商、型号、版本、数量、配置、服务内容及技术性能。中标后原则上按投标方案供货，确需调整的，应经采购人书面同意，且技术性能和服务不得降低。
4. 中标供应商应提交完整项目技术资料，包括设备及软件清单、网络及存储配置、软硬件版本及兼容性矩阵、系统配置、测试验收资料和运维文档。
5. 中标供应商应对项目整体交付质量承担责任，对原厂提供的产品和服务承担统一协调责任。
6. 项目实施、升级、故障处理涉及医院数据的，应遵守医院网络安全、数据安全和保密管理制度。

★八、履约保证金

1. 履约保证金为合同金额的 5%，中标供应商应当在签订合同前 15 日内缴纳履约保证金。
2. 若中标供应商未按时交付物资或物资履约验收不合格，采购单位有权终止合同，并没收中标供应商履约保证金。
3. 履约保证金在合同最终支付结算(中标供应商交付全部物资且经采购单位全部验收合格)时，无息返还。
4. 中标供应商应当向采购单位支付合同项下的违约金或赔偿金时，采购单位有权从履约保证金中予以扣除。

★九、质量保证金

1. 物资验收合格并交付甲方后：
   • 乙方应当按合同金额的 5% (不超过5%)作为质量保证金。
   • 质量保证金从最终结算资金中扣留。
2. 质量保证金在质保期满且无质量问题时全额无息退还。本合同约定的质保期满，采购单位接到中标供应商质量保证金返还申请后，应当于30日内核实质量情况，办理质量保证金返还。

十、备品备件要求

1. 投标供应商应提供服务器、存储、交换机及关键配套设备生命周期内主要备品备件和易损件清单，明确供应周期、质保期后维修及备件价格优惠条件。
2. 对影响集群运行的关键部件，应具备稳定的备件供应渠道和快速更换能力。
3. 涉及固态硬盘、机械硬盘等存储介质更换时，提供硬盘不返还服务。

六、 评审要求

• 采购方式: 公开招标，选取一家供应商。

七、 注意事项

1. 采购项目具体情况以最终发布的采购公告和采购文件为准。
2. 供应商应当在需求公示截至日期前，通过军队采购平台反馈意见建议，相关材料加盖公章，以PDF或JPG格式上传。