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中海油能源發(fā)展股份有限公司裝備公司人工智能規(guī)劃及建設(shè)服務(wù)專(zhuān)有協(xié)議采購(gòu)技術(shù)要求書(shū)引用技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)編號(hào)：CGBZ121-2021編制人：作業(yè)部經(jīng)理：技術(shù)中心經(jīng)理：總工/技術(shù)主管領(lǐng)導(dǎo)：裝備公司人工智能規(guī)劃及建設(shè)服務(wù)專(zhuān)有協(xié)議1一、需求概況在全球能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型與海洋經(jīng)濟(jì)加速發(fā)展的雙重驅(qū)動(dòng)下，海洋油氣資源開(kāi)發(fā)正面臨數(shù)字化、智能化升級(jí)的戰(zhàn)略機(jī)遇。隨著我國(guó)能源規(guī)劃明確提出深化海洋油氣勘探開(kāi)發(fā)、推進(jìn)數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略部署，海上油氣田設(shè)備設(shè)施的高效管理與數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘已成為保障國(guó)家能源安全、實(shí)現(xiàn)裝備制造智能化目標(biāo)的核心環(huán)節(jié)。設(shè)備設(shè)施預(yù)知性防治一體化系統(tǒng)作為裝備公司核心信息化系統(tǒng)，已形成設(shè)施設(shè)備健康感知、專(zhuān)業(yè)服務(wù)、運(yùn)維協(xié)同、管理決策的新型一體化運(yùn)營(yíng)模式。人工智能是實(shí)現(xiàn)一體化系統(tǒng)智能化的重要技術(shù)組成部分，支撐裝備公司專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的各類(lèi)智能應(yīng)用與工具開(kāi)發(fā)。本次智能化建設(shè)將圍繞裝備公司智能制造、智慧運(yùn)維兩大主線(xiàn)，依托中海油海能智能平臺(tái)已有的大語(yǔ)言模型能力、OCR識(shí)別、語(yǔ)音重寫(xiě)、智能翻譯、智能寫(xiě)作等AI技術(shù)以及AI算力，重點(diǎn)構(gòu)建人工智能數(shù)據(jù)采集預(yù)處理、人工智能應(yīng)用與工具兩大支撐模塊。通過(guò)技術(shù)模塊的有機(jī)融合，為裝備制造、運(yùn)維構(gòu)建自主可控的數(shù)智化能力基座。二、服務(wù)內(nèi)容和范圍服務(wù)需求包括智能化場(chǎng)景需求調(diào)研與分析、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、知識(shí)庫(kù)建設(shè)、智能應(yīng)用（含工具）開(kāi)發(fā)與測(cè)試、運(yùn)維支持服務(wù)五部分工作。表1：需求一覽表序號(hào)型號(hào)/服務(wù)要求數(shù)量及單位（人/天）交貨期交貨地點(diǎn)1智能化場(chǎng)景需求調(diào)研與分析服務(wù)項(xiàng)目經(jīng)理2602025-2028天津AI需求建模工程師5,000AI中臺(tái)應(yīng)用設(shè)計(jì)工程師4,0002數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理服務(wù)項(xiàng)目經(jīng)理350數(shù)據(jù)工程師8,5003知識(shí)庫(kù)建設(shè)服務(wù)項(xiàng)目經(jīng)理350AI算法研究工程師3,520裝備公司人工智能規(guī)劃及建設(shè)服務(wù)專(zhuān)有協(xié)議2數(shù)據(jù)工程師6,9004智能應(yīng)用（含工具）開(kāi)發(fā)與測(cè)試服務(wù)項(xiàng)目經(jīng)理500AI算法研究工程師3,750數(shù)據(jù)工程師5,600AI全棧開(kāi)發(fā)工程師13,860AI算法應(yīng)用驗(yàn)證工程師8,7965運(yùn)維支持服務(wù)項(xiàng)目經(jīng)理250MLOps工程師6,8901智能化場(chǎng)景需求調(diào)研與分析服務(wù)11編制調(diào)研方案基于人工智能規(guī)劃和智能化場(chǎng)景的整體目標(biāo)和實(shí)際項(xiàng)目需求，編制對(duì)應(yīng)項(xiàng)目的調(diào)研方案。明確調(diào)研目的、調(diào)研對(duì)象、調(diào)研前的準(zhǔn)備工作（調(diào)研方式、調(diào)研時(shí)間、調(diào)研工作組織）、調(diào)研過(guò)程說(shuō)明（調(diào)研資料收集清單、分單位需求調(diào)研說(shuō)明、調(diào)研結(jié)果分析和調(diào)研成果確認(rèn)）、調(diào)研風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)策略、調(diào)研工作組織保證以及相關(guān)附件資料。12開(kāi)展調(diào)研工作按照調(diào)研方案規(guī)劃，根據(jù)調(diào)研工作內(nèi)容劃分調(diào)研工作小組，明確成員職責(zé)及分工，協(xié)助開(kāi)展調(diào)研工作。13需求調(diào)研分析根據(jù)調(diào)研結(jié)果，結(jié)合人工智能規(guī)劃和智能化場(chǎng)景的整體設(shè)計(jì)規(guī)劃要求，整理業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)現(xiàn)狀，梳理痛點(diǎn)問(wèn)題及需求，形成優(yōu)化方案及建議，完成需求規(guī)格說(shuō)明書(shū)編制。2數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理服務(wù)21智能數(shù)據(jù)采集設(shè)計(jì)智能數(shù)據(jù)采集服務(wù)包括確定收集數(shù)據(jù)內(nèi)容、確定數(shù)據(jù)渠道、制定收集策略、數(shù)據(jù)收集實(shí)施、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等服務(wù)步驟，形成高可用、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)資源，為后續(xù)分析建模、業(yè)務(wù)決策與智能應(yīng)用落地提供統(tǒng)一、可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。22人工智能數(shù)據(jù)采集裝備公司人工智能規(guī)劃及建設(shè)服務(wù)專(zhuān)有協(xié)議3221智能數(shù)據(jù)采集智能數(shù)據(jù)采集服務(wù)能夠?qū)崿F(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的匯聚，為智能應(yīng)用提供可靠的數(shù)據(jù)來(lái)源。支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)接入、大數(shù)據(jù)平臺(tái)接入、文件導(dǎo)入等多種資源接入方式，滿(mǎn)足不同智能化場(chǎng)景對(duì)數(shù)據(jù)的需求。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)采集：通過(guò)ODBC、JDBC等接口方式采集，可以靈活地適配關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，如Oracle、MySQL、人大金倉(cāng)數(shù)據(jù)庫(kù)等，支持在線(xiàn)鏈接、在線(xiàn)批量提取和日志方式抽取等方式匯聚到數(shù)據(jù)治理運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)資源池中。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)采集：針對(duì)MongoDB等非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)資源采集，通過(guò)多種編程語(yǔ)言的驅(qū)動(dòng)程序提供與MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)交互的API，如Java的MongoDBJavaDriver、Python的PyMongo等，保證非關(guān)系型數(shù)據(jù)的采集。接口類(lèi)型數(shù)據(jù)采集：針對(duì)數(shù)據(jù)源為Web服務(wù)的信息資源，采用接口數(shù)據(jù)采集方式，通過(guò)集成和使用高效的API調(diào)用技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)RestAPI和SOAPAPI等形式的API數(shù)據(jù)接口的快速訪(fǎng)問(wèn)和解析。文件數(shù)據(jù)采集：提供文件傳輸與文件解析功能。支持FTP、OSS和Local（本地文件存儲(chǔ)）等文件傳輸協(xié)議，通過(guò)特征提取算法處理圖像/視頻文件，實(shí)現(xiàn)文檔、圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的自動(dòng)化讀取與語(yǔ)義化存儲(chǔ)。支持多格式文件的智能轉(zhuǎn)換與結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)，確保非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的高效接入。222智能數(shù)據(jù)采集任務(wù)調(diào)度智能數(shù)據(jù)采集任務(wù)調(diào)度模塊，基于ETL工具鏈構(gòu)建，支持任務(wù)參數(shù)配置、周期觸發(fā)、執(zhí)行監(jiān)控及異常處理等全流程管理功能。可根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則自動(dòng)觸發(fā)采集任務(wù)，實(shí)時(shí)監(jiān)控任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)，具備失敗任務(wù)斷點(diǎn)續(xù)傳、重試機(jī)制及優(yōu)先級(jí)調(diào)度等智能特性，確保數(shù)據(jù)采集任務(wù)高效穩(wěn)定運(yùn)行。23人工智能數(shù)據(jù)預(yù)處理提供數(shù)據(jù)治理服務(wù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)采集數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和集成功能，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，使其更適合后續(xù)的分析和挖掘工作，更好的為智能應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支撐。231數(shù)據(jù)預(yù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化為數(shù)據(jù)定義統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式，確保數(shù)據(jù)能夠順利地被語(yǔ)言模型所接受，并符合后續(xù)處理和模型訓(xùn)練的要求，具體包括：