招采公告

清华科技园(珠海)二期2A、2C区精装修设计、力合仲恺创新基地项目6#、7#楼精装修设计招标公告

发布时间:2020-11-23 浏览次数:1056

一、 项目名称

标段一:清华科技园(珠海)二期2A2C区精装修设计

标段二:力合仲恺创新基地项目6#7#楼精装修设计

二、项目概况

1、标段一珠海项目:精装修面积21376㎡(包括入口大堂、电梯厅、卫生间、走道等公共区域以及24#接待中心),其中精装修设计面积约10000㎡。

2、标段二仲恺项目:精装修面积约28000㎡(包括6号楼入口大堂、门厅(展厅)、候梯厅、茶水间、卫生间及走道等公共区域;7号楼入口门厅、候梯厅、走道等公共区域以及宿舍间),其中精装修设计面积约11000㎡。

三、招标范围

方案设计、施工图设计、施工现场服务和编制设计概算。

四、计价方式

固定总价包干。

五、工期

1、30日历天完成方案设计,提供方案设计阶段的所有设计资料。

2、30日历天完成方案修改确定,完成施工招标图(含机电设计图)。

3、40日历天完成全部深化设计阶段的施工图、大样节点。

六、投标报名资格要求

1、企业资格要求:

1)投标人要求具有独立法人资格。

2)投标人须具备建筑装饰工程设计专项甲级资质或建筑工程甲级资质。

3)投标人企业注册资本应不少于1000万元人民币,且成立时间不少于三年。

4)近三年(2017111日至报名截止日),至少完成3个精装修面积不少于20000㎡或精装修设计面积不少于10000㎡的写字楼、酒店、展厅或类似的公建项目的设计业绩。(含方案和施工图全过程设计,须提供合同文件及施工图等证明文件)。

5)不接受联合体投标。

2、团队资格要求:

1)拟派的项目负责人应具备高级工程师或高级室内建筑师资格,近三年(2017111日至报名截止日)应主持完成不少于3个精装修面积不少于20000㎡或精装修设计面积不少于10000㎡的写字楼、酒店、展厅或类似公建项目设计业绩(含方案和施工图全过程设计)。

2)拟派的主创设计师要求室内设计相关专业毕业,工作经验不少于 10年,近三年(2017111日至报名截止日)至少完成3个精装修设计面积不少于10000㎡的写字楼、酒店或展示中心等类似公建项目设计业绩(至少含方案,以上已完工业绩中至少有1个项目地点为深圳或广州,招标过程中可供招标人考察参观)。

3)团队成员须有水,电气,暖通专业工程师,所有团队成员须提供近1年的社保证明。

七、提交材料  

序号

资料

要求

备注

1

目录

按以下顺序放置在同一个PDF文件中

必选项

2

法定代表人资格证明书及授权委托书

盖公章扫描件

必选项

3

授权人身份证、联系电话、邮箱

盖公章扫描件

必选项

4

分管投标副总身份证复印件及联系电话

盖公章扫描件

必选项

5

营业执照

注册资本应不少于1000万元人民币,且成立时间不少于三年

格式详见附件1

6

报名单位资质文件

建筑装饰工程设计专项甲级资质或建筑工程甲级资质

格式详见附件1

7

报名单位设计业绩

提供近三年(2017111日至报名截止日),至少完成3个精装修面积不少于20000㎡或精装修设计面积不少于10000㎡的写字楼、酒店、展厅或类似的公建项目的设计业绩(含方案和施工图全过程设计,提供含合同封面、签署日期页、合作范围、面积、业态、金额、施工图盖章蓝图及报名人认为的其他证明文件,原件备查)

格式详见附件2

8

项目负责人资格证书及业绩

提供拟派的项目负责人高级工程师或高级室内建筑师资格证书,近三年(2017111日至报名截止日)主持完成不少于3个精装修面积不少于20000㎡或精装修设计面积不少于10000㎡的写字楼、酒店、展厅或类似公建项目设计业绩(含方案和施工图全过程设计,提供合同封面、签署日期页、合作范围、面积、业态、金额、施工图盖章蓝图、担任项目负责人证明文件及报名人认为的其他证明文件,原件备查)。

格式详见附件3

9

项目主创设计师资格证书及业绩

提供拟派的主创设计师毕业证书,近三年(2017111日至报名截止日)至少完成3个精装修设计面积不少于10000㎡的写字楼、酒店或展示中心等类似公建项目设计业绩(至少含方案,以上已完工业绩中至少有1个项目地点为深圳或广州,招标过程中可供招标人考察参观),提供合同封面、签署日期页、合作范围、面积、业态、金额、竣工验收报告、担任项目主创证明文件及报名人认为的其他证明文件,原件备查)。

格式详见附件4

10

拟派本项目的设计团队名单

专业包括但不限于装饰、水、暖、电等,且提供所有团队成员近1年社保证明。

格式详见附件5

11

业绩考察

在所提供的业绩中选择1~2个已完工的优质项目及该项目的项目经理供我司考察。

考察时间后续通知

备注:

1、投标报名人需对上述提交资料的真实性负责,严禁弄虚作假,否则招标人有权取消其报名资格以及后续的中标资格,并投标报名人将承担相关法律法规和招标文件规定的法律责任和违约责任。

2、上述内容报名单位必须提供且每页盖公章,若资料有任何缺漏或未盖公章,将取消报名资格。

3PDF格式文件需根据资料名录制作书签,以便我司审核资料。


八、报名时间和联系方式

请于2020 11 30 1200之前将规定资料发送至:

1、邮箱:lining@leaguer.com.cn,并电话知会。

2、联系人:李宁;联系电话:0755-2692665413620965693


附件:投标报名表格(点击下载)

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      近日,零次方正式发布“全模态”具身数据全链路解决方案,旨在解决具身智能模型训练普遍存在的“数据模态缺失、数据采集流程繁琐、任务数据管理繁杂、模型训练推理部署门槛高”等难题。方案涵盖了“全模态”数据采集设备、数据采集与管理平台、模型训练、模型推理方案。▲ 解决方案图示面向未来3-5年具身数据需求设计  零次方的全模态数据架构具备双重核心优势:  维度兼容性:全模态数据高维数据可自然降维生成任意子模态数据集(如剥离力触觉获得纯视觉-关节数据),兼容现存所有算法范式的训练需求。  价值持续性:预设传感器冗余通道,集成工具标注对齐多模态数据流,为正在演进的VLA、跨模态对齐、物理因果推理、世界模型等等未来3-5年可能涌现的具身模型提供燃料。  这种前瞻性设计能兼容当下技术生态、支撑长期算法进化的“高维数据基座”。此外,零次方的“全模态”数采人形机器人 ZERITH-H1,兼顾零次方的全模态数据架构设计,实现全模态数据采集与落地。“全模态”数采人形机器人ZERITH-H1  “拟人”身体架构,“超人”活动范围:ZERITH-H1采用高度拟人化的上肢结构设计,其关节自由度布局严格参照人体工学,并显著扩展了关节活动范围。特别设计的升降柱式构造有效抬升机身,大幅消除腿部空间占用,最终实现超越成年男性的灵活操作空间。  高维度“全模态”传感器设计:为应对具身智能模型训练普遍存在的“数据模态缺失”问题,零次方机器人在Zerith-H1设计阶段即整合了各种模态的传感器,可实现对二维视觉信息、三维空间信息、关节信息、力触觉信息、声音信息的“完整”模态信息采集。  特别的是,针对于力触觉感知部分,ZERITH-H1搭载了触觉夹爪,集成了高分辨率视触觉传感器,实现对抓取力触觉的精准感知。零次方在视触觉传感器方面技术积累深厚,源于清华AI&Robot实验室。实验室曾提出过超越人类触觉感知水平的超光谱视触觉传感方案,相关视触觉成果多次获ICRA、IROS Best Paper Finalists、多次在T-RO、Soft Robotics、T-MECH上发表相关研究。  低延迟、高动态响应的遥操系统:为了进一步满足实时同步操作的需求,零次方将机器人与采集者通讯延迟无限推进至零延迟,实现“孪生式”映射同步感知;同时整体设备连续运行时间超过4小时,满足长时间不间断的数据采集需求。VR APP快速构建物理世界与虚构世界交互通道  基于主流vr设备自研ZERITH-VR APP,实现遥操作设备与机器人本体、具身数据管理平台超低数据传输延时。同时通过“一键式”设备连接、“引导式”数据采集工作流,帮助用户快速掌握复杂任务数据采集能力,确保数据收集质量、提升数据采集效率。具身数据采集管理平台将采集的多元化数据,转为即用型训练燃料  针对数据采集任务多样、采集流程繁杂、数据管理及可视化等需求,零次方自研具身数据管理平台用于数据全流程管理,依托自身开发模型的经历,通过数万次的数据采集与测试,不断测试数据管理平台易用性,现正式对外推出具有:对具身任务数据分类、清洗、标注、检索等模块化高易用性的具身数据采集管理平台。集成高效训练与部署工具链让训练与场景落地更迅捷、更简易化  同时,为让用户可快速、便捷式将数据集应用于模型训练,零次方数据平台设计兼容主流开源算法框架的标准化接口(如ACT、Diffusion Policy、DP3等);数据接口兼容对基座模型(Pi0、GROOT、ZERITH-V0等)的后训练(LORA、Fine tuning、RL等),提供符合许可证要求的快速训练接入能力。在模型训练过程,零次方深度集成AI训练工具Swanlab,实现对模型训练的全过程记录、实时监控、数据可视化与批量实验分析,帮助用户科学调参、管理历史训练实验数据,高效迭代自己的具身智能模型。  在模型推理上,机器人最高可选500TOPS算力主机,集成易用部署的框架,优化推理效果,实现丝滑动作执行,真实可见的在场景中的落地效果。  整体而言,零次方的“全模态”具身数据全链路解决方案,通过创新的ZERITH-H1硬件采集平台、易用的VR操控与数据管理软件,以及深度集成的训练推理工具链,在业内率先构建了一个“从数据到动作”的完整闭环。  它直击机器人智能化训练中数据模态缺失、采集繁琐、管理复杂、训练部署门槛高的核心痛点,以高维、兼容、可持续的数据基座,为当下及未来的具身智能模型研发提供了强大的基础设施支撑。  转载自Zerith零次方