招采公告

清华信息港.龙华园区清洁外委招标信息公示

发布时间:2021-08-27 浏览次数:1170

一、项目名称:清华信息港.龙华清洁外委

二、项目概况:清华信息港位于深圳市龙华新区龙华区与观澜区交汇处,总建筑面积约为5.22万平方米,是龙华清湖片区全新甲级写字楼。

三、招标范围: 清华信息港.龙华园区内的保洁、垃圾处置、定期消杀、晶面处理和化粪池清理等。

四、报价方式:总价包干。

、合同期:一年

六、投标申请人最低资质条件:

1.具有在中华人民共和国境内注册的独立法人资格,持有效的企业营业执照;

2.具有企业有效资质证书(甲级);

3.具有清洁行业会员资格,有专业技术人员;

4.有近二年成功案例;

5.无不良信誉,并在人员、设备、资金等方面具有相应履行合同的能力;

6.本项目不接受联合体投标,中标后不允许分包;

7.投标人需对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投标资格以及后续的中标资格,并投标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。

七、投标限价:共约35万。

八、定标原则:低价中标。

九、招标方式:邀请招标。

十、推荐表(见附件)。

请于截止时间 2021 年9 6 17:00 前将推荐表及相关资质信息原件(复印件需加盖本单位公章)的扫描件发送至

邮箱: lihewuye@leaguer.com.cn并电话知会。

联系人:李雨萱  

联系电话:0755-86700928

合作事项:

招标信息来源:

推荐人姓名:


所属公司及部门:


职务:


联系电话:


司龄(在力合工作年数):


联系邮箱:


推荐单位名称:

推荐单位联系人及联系方式:

推荐理由:(请选择后在对应框内打“√”并说明)

□该单位有良好资质和实力(说明:)

□该单位市场服务口碑良好(说明:)

□本人曾经亲历与该单位的合作(说明:)

□亲戚或朋友所在单位(说明:)

□其它理由(说明: )

本人承诺以上推荐属实,对其真实性负责,同时保证所推荐企业不围标、不串标,自觉遵守招投标工作秩序。如推荐单位在招投标工作有不法行为,或中标后履约较差的,本人负责协调、承担相关责任,如协调无效或造成不良影响的,本人不再推荐。

 

推荐人(签名):

 

推荐时间:

推荐反馈:

经招标小组研究决定,您所推荐的单位因 (理由)

(入选或落选;落标或中标)。

谢谢您的推荐!

深圳力合物业管理有限公司

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力合科创

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    以下内容转载自Zerith零次方如有侵权,请联系删除  点击此处观看产品视频  面向类家庭服务垂直场景(酒店、餐厅等),我们推出了一款轮式人形机器人Zerith-H1,取意Home1。其搭载的垂直场景操作基础模型Zerith-V0,为类家庭服务场景提供智能解决方案。丨为什么要做类家庭服务垂直场景落地?  家庭是通用机器人的终极服务场景,而在奔向家庭这个最复杂泛化、交互性最强的场景途中,我们采取 "垂直场景切入 - 家庭场景延伸" 的梯度推进策略:优先选择与家庭场景高度相似的典型服务业垂直场景(如酒店卧室 / 卫生间、餐厅后厨)作为突破口。这些场景具备三大核心优势:  1.任务聚焦性:操作流程明确(如酒店清洁、餐食备制、桌面整理),降低对于数据与模型泛化处理复杂度;  2.交互轻量化:初期仅需基础人机协作能力,显著低于家庭场景的多模态交互需求;  3.商业闭环快:通过细分领域规模化落地,快速验证技术可行性并积累真实场景数据。丨以自动驾驶为借鉴,验证专项模型可行性  从场景上看,具身智能涵盖任务泛化、对象泛化、背景泛化三大维度。自动驾驶本质上是具身智能的一个子集,已验证 "锁定场景 - 明确任务 - 泛化背景 - 泛化物体" 的垂直落地模式。这提供了可复用的经验 —— 在具身智能领域,同样可通过定义清晰任务边界(如酒店布草整理、餐厅餐桌处理),针对性突破一定范围的物体泛化(各类家具 / 厨具)与背景适应(不同光照、空间布局)的技术瓶颈,打造细分场景专业执行者。  相较自动驾驶的 "零失败容忍" 特性,具身操作允许真实场景中一定程度上的试错操作,所积累的失败数据集可以让算法学会纠正错误操作,形成 "数据采集 - 模型迭代 - 场景验证" 的闭环加速效应。这种特性使机器人能够更早进入真实环境,在动态交互中持续进化决策逻辑。  以类家庭服务垂直场景为切入点,机器人得以逐步攻克复杂度递增的场景,转动从场景数据到多样性数据的往复性飞轮,在真实环境中逐步增强模型能力;也能更早跑入商业小闭环。丨Zerith-V0:面向垂直场景的具身操作基础模型  目前主流机器人操作VLA模型采用"感知 - 动作"直连架构,依赖堆砌海量数据训练提升适应能力,缺少对操作原理的基础认知。而我们提出的Zerith-V0——创新采用"认知-行为"双系统架构,以被操作物体为中心构建空间表征,实现原理驱动式的智能操作。  人类的操作智能本质上是分层递进的:首先通过任务目标激发认知系统回滚知识,搜寻任务相关对象的物理结构组成和功能属性。对象先验和拓扑关系用于指导行为系统产生习得性动作,并实时根据主要对象的状态反馈实现行为调整。  数据层面上,划分为知识数据和行为数据。首先学习操作知识数据上,我们通过大规模的视频动作数据来构建。对于行为数据,我们构建了基于下游场景的动作基元数据集。  模型架构层面上,我们搭建了分层双系统的架构——认知系统构建对操作物体的物理属性与功能语义的理解;行为系统则基于物体空间信息映射,实现运动基元的组合优化。两者通过以操作物体为中心的统一空间表征作为交互中间件,屏蔽背景噪声,提升背景泛化能力,让系统更专注于任务本身。