仿真环境下多智能体对抗的感知及决策服务延期公告
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仿真环境下多智能体对抗的感知及决策服务延期公告
| 项目名称 | 仿真环境下多智能体对抗的感知及决策服务 | 项目编号 | ZJLAB-FS-BX* |
|---|---|---|---|
| 公告开始日期 | * | 公告截止日期 | * |
| 采购单位 | 之江实验室 | 付款方式 | 合同签订后支付30%，验收合格后支付70% |
| 联系人 | 中标后在我参与的项目中查看 | 联系电话 | 中标后在我参与的项目中查看 |
| 签约时间要求 | 无 | 到货时间要求 | 无 |
| 预 算 | *.0 | ||
| 收货地址 | 无 | ||
| 供应商资质要求 | 符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商基本条件 | ||
| 采购商品 | 采购数量 | 计量单位 | 所属分类 |
|---|---|---|---|
| 仿真环境下多智能体对抗的感知及决策服务 | 1 | 项 | 行业应用软件开发服务 |
| 品牌 | 无 |
|---|---|
| 型号 | 无 |
| 品牌2 | 无 |
| 型号 | 无 |
| 品牌3 | 无 |
| 型号 | 无 |
| 预算 | *.0 |
| 技术参数及配置要求 | （一）具体需求内容、技术及服务要求：1.仿真环境与模型训练框架调研（1）调研至少2个主流空战仿真环境和1个图像识别算法训练框架；（2）分别产出调研报告，组内分享，团队验收。2.仿真环境应用与数据采集（1）根据调研结果评估得到适合的仿真环境，并基于此环境进行AI与人，以及AI与AI的对抗，并进行数据采集。要求收集不少于1w帧的视频数据，以及对应的飞行轨迹。3.算法设计与工程实现（1）基于上述仿真环境采集得到的数据，以及真实飞行数据，进行适当标注，训练得到目标识别与轨迹预测算法模块；其中目标识别可识别不少于5种飞机，准确率95%以上；轨迹预测算法可生成未来10帧的飞行轨迹；上述算法的推理时间要求不超过100ms。（2）根据目标识别与轨迹预测算法模块，生成两个demo。要求demo时长不少于3分钟，且画面连续，用红框圈出检测目标的位置，并标识飞机类型。轨迹预测的demo也需清晰标识出预测轨迹与真实飞行轨迹。4.构建支持多智能体对抗的大模型指挥官（1）基于开源大模型,并用提示词工程及指令微调等方法，实现大模型在DCS World仿真环境下对抗场指挥操作，包括但不限于调用目标识别及轨迹预测算法。要求实现智能体四对四对抗，并可打赢AI内置算法。（二）质保及售后服务要求：1.保障交付成果（算法、平台软件、模型）满足任务场景应用需求。2.提供采购服务相关的交付成果后续的相关技术支持与故障修复。（三）验收标准：仿真环境下多智能体对抗的感知及决策服务的预期效果及评判标准如下：1.仿真环境与模型训练框架调研作为服务的前期调研：？完成不少于2种仿真环境框架调研，例如DCS World，flightgear等。要求产出调研报告，报告包含框架的优缺点分析、框架整体描述、API服务、算力要求以及数据格式。产出的报告需进行团队验收？完成YOLO框架调研，产出调研报告， (略) 络结构、特征提取方法、损失函数设计。产出的报告需进行团队验收2.仿真环境应用与数据采集？选择调研的某个仿真环境运行，并实现AI与人，以及AI与AI的对抗，并进行数据采集与标注。要求收集不少于*帧的视频数据，以及对应的飞行轨迹。要求标注不少于1千张飞机图像，用于目标识别。？要求对其中任意一个仿真环境实现API调用，产出的报告需进行团队验收3.目标识别算法与轨迹预测算法的设计与实现？基于YOLO框架及仿真环境生成的数据，设计目标识别算模型与轨迹预测算法模型；其中目标识别可识别不少于5种飞机，准确率90%以上；轨迹预测算法可生成未来10帧的飞行轨迹。？根据目标识别与轨迹预测算法模块，生成两个demo。要求demo时长不少于3分钟，且画面连续，用红框圈出检测目标的位置，并标识飞机类型。轨迹预测的demo也需清晰标识出预测轨迹与真实飞行轨迹。？摄像机为移动机位，轨迹预测需考虑摄像机的相对位移4.构建支持多智能体对抗的大模型指挥官？采集模拟仿真环境数据，并进行数据对齐？基于GLM、Lemma等开源模型，采用提示词工程及指令微调等方法，实现大模型在仿真环境下对多智能体对抗的控制？调用包括但不限于目标识别及轨迹预测等算法？实现智能体四对四对抗，并可打赢DCS World内置算法，其中大模型负责对四个智能体的战术指挥，对单机的控制操作可由内置AI算法或规则完成。（四）付款方式：签订合同后支付30%预付款；验收合格后支付70%尾款。（五）服务期：合同签订之后5个月内完成 |
| 售后服务 | 1.保障交付成果（算法、平台软件、模型）满足任务场景应用需求。2.提供采购服务相关的交付成果后续的相关技术支持与故障修复。; |
| 项目名称 | 仿真环境下多智能体对抗的感知及决策服务 | 项目编号 | ZJLAB-FS-BX* |
|---|---|---|---|
| 公告开始日期 | * | 公告截止日期 | * |
| 采购单位 | 之江实验室 | 付款方式 | 合同签订后支付30%，验收合格后支付70% |
| 联系人 | 中标后在我参与的项目中查看 | 联系电话 | 中标后在我参与的项目中查看 |
| 签约时间要求 | 无 | 到货时间要求 | 无 |
| 预 算 | *.0 | ||
| 收货地址 | 无 | ||
| 供应商资质要求 | 符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商基本条件 | ||
| 采购商品 | 采购数量 | 计量单位 | 所属分类 |
|---|---|---|---|
| 仿真环境下多智能体对抗的感知及决策服务 | 1 | 项 | 行业应用软件开发服务 |
| 品牌 | 无 |
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| 型号 | 无 |
| 品牌2 | 无 |
| 型号 | 无 |
| 品牌3 | 无 |
| 型号 | 无 |
| 预算 | *.0 |
| 技术参数及配置要求 | （一）具体需求内容、技术及服务要求：1.仿真环境与模型训练框架调研（1）调研至少2个主流空战仿真环境和1个图像识别算法训练框架；（2）分别产出调研报告，组内分享，团队验收。2.仿真环境应用与数据采集（1）根据调研结果评估得到适合的仿真环境，并基于此环境进行AI与人，以及AI与AI的对抗，并进行数据采集。要求收集不少于1w帧的视频数据，以及对应的飞行轨迹。3.算法设计与工程实现（1）基于上述仿真环境采集得到的数据，以及真实飞行数据，进行适当标注，训练得到目标识别与轨迹预测算法模块；其中目标识别可识别不少于5种飞机，准确率95%以上；轨迹预测算法可生成未来10帧的飞行轨迹；上述算法的推理时间要求不超过100ms。（2）根据目标识别与轨迹预测算法模块，生成两个demo。要求demo时长不少于3分钟，且画面连续，用红框圈出检测目标的位置，并标识飞机类型。轨迹预测的demo也需清晰标识出预测轨迹与真实飞行轨迹。4.构建支持多智能体对抗的大模型指挥官（1）基于开源大模型,并用提示词工程及指令微调等方法，实现大模型在DCS World仿真环境下对抗场指挥操作，包括但不限于调用目标识别及轨迹预测算法。要求实现智能体四对四对抗，并可打赢AI内置算法。（二）质保及售后服务要求：1.保障交付成果（算法、平台软件、模型）满足任务场景应用需求。2.提供采购服务相关的交付成果后续的相关技术支持与故障修复。（三）验收标准：仿真环境下多智能体对抗的感知及决策服务的预期效果及评判标准如下：1.仿真环境与模型训练框架调研作为服务的前期调研：？完成不少于2种仿真环境框架调研，例如DCS World，flightgear等。要求产出调研报告，报告包含框架的优缺点分析、框架整体描述、API服务、算力要求以及数据格式。产出的报告需进行团队验收？完成YOLO框架调研，产出调研报告， (略) 络结构、特征提取方法、损失函数设计。产出的报告需进行团队验收2.仿真环境应用与数据采集？选择调研的某个仿真环境运行，并实现AI与人，以及AI与AI的对抗，并进行数据采集与标注。要求收集不少于*帧的视频数据，以及对应的飞行轨迹。要求标注不少于1千张飞机图像，用于目标识别。？要求对其中任意一个仿真环境实现API调用，产出的报告需进行团队验收3.目标识别算法与轨迹预测算法的设计与实现？基于YOLO框架及仿真环境生成的数据，设计目标识别算模型与轨迹预测算法模型；其中目标识别可识别不少于5种飞机，准确率90%以上；轨迹预测算法可生成未来10帧的飞行轨迹。？根据目标识别与轨迹预测算法模块，生成两个demo。要求demo时长不少于3分钟，且画面连续，用红框圈出检测目标的位置，并标识飞机类型。轨迹预测的demo也需清晰标识出预测轨迹与真实飞行轨迹。？摄像机为移动机位，轨迹预测需考虑摄像机的相对位移4.构建支持多智能体对抗的大模型指挥官？采集模拟仿真环境数据，并进行数据对齐？基于GLM、Lemma等开源模型，采用提示词工程及指令微调等方法，实现大模型在仿真环境下对多智能体对抗的控制？调用包括但不限于目标识别及轨迹预测等算法？实现智能体四对四对抗，并可打赢DCS World内置算法，其中大模型负责对四个智能体的战术指挥，对单机的控制操作可由内置AI算法或规则完成。（四）付款方式：签订合同后支付30%预付款；验收合格后支付70%尾款。（五）服务期：合同签订之后5个月内完成 |
| 售后服务 | 1.保障交付成果（算法、平台软件、模型）满足任务场景应用需求。2.提供采购服务相关的交付成果后续的相关技术支持与故障修复。; |
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