为更加科学合理地测定采购项目预算，现对我校机械与汽车工程学院的多机实时在环模拟驾驶实验平台采购项目进行公开询价。欢迎有资质和能力的潜在供应商针对本项目参与报价。现将有关事项公告如下：
一、询价内容
序号 | 设备名称 | 具体配置与主要技术参数指标 | 数量 | 单位 | 付款方式 | 备注 |
1 | 多机实时在环模拟驾驶实验平台 | 设备具体配置与主要技术参数指标可详见附件 | 1 | 套 | 付款方式：(1)签订采购合同后，采购人在收到中标人提交的合同总金额30%的预付款保证金及50%预付款银行保函(合计合同金额的80%)后10个工作日内，支付合同总金额的80%;(2)设备最终验收通过，中标人提供合同金额100%的增值税专用发票后10个工作日内，支付合同总金额的20%。预付款保证金在设备最终验收通过后无息返还。 |
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二、报价要求
1.各潜在供应商报价应包括完成本项目所需的全部费用,报价应以人民币为单位，并逐页加盖单位公章；
2.报价文件应包括：
（1）项目报价单及技术参数响应情况表；
（2）有效期内单位营业执照复印件；
（3）法定代表人身份证复印件；
（4）潜在供应商联系人及联系电话。
三、报价文件提交时间及方式
公告时间：五个工作日（2026年9月14日至2026年9月18日）
报价方式：潜在供应商可以向以下任一部门予以报价。请将报价文件密封并加盖公章后直接送达或邮寄方式提交，或通过邮箱方式予以报价。
提交报价截止时间：2026年9月18日17:00:00(北京时间)；
联系地址：福建省福州市闽侯县上街镇学府南路69号（350118）
联系人：1.机械与汽车工程学院：李老师0591-62185079邮箱：342850193@qq.com
2. 经费主管部门：曾老师0591-22863085 邮箱：yjsc@fjut.edu.cn
3. 实验室建设与设备管理处：吴峻平0591-62185137 邮箱：sscglk@fjut.edu.cn
四、备注
1.本次公开询价仅用于编制项目预算的参考目的，不涉及后续招标、合同签订等采购程序，且不构成任何形式的邀约或承诺。供应商参与本次询价不代表其获得未来采购活动的优先权，采购方亦不因此承担任何法律责任；
2.本次公开询价仅为参考，具体采购项目情况以相关采购公告和采购文件为准。
特此公告！
福建理工大学机械与汽车工程学院
2026年9月14日
附件：
多机实时在环模拟驾驶实验平台技术参数与配置
1、智能网联汽车模拟驾驶系统
1.1 大规模智能网联汽车模拟驾驶仿真子系统
1.1.1仿真资源库模块
(1) 车辆库：提供多种测试车辆类型，轿车、SUV、MPV、大巴、VAN、卡车等，可定义其车辆参数、物理属性、动力学属性等；
(2) 场景库：可将标准场景文件导入平台进行仿真测试，包括自然驾驶场景、危险工况场景、法律规范场景、参数重组场景等多种类型；
(3) AI交通行为库：行人、机动车、非机动车等多种交通参与者，提供不少于20种交通参与者模型，可自定义行驶路径、行为模式、运动状态等参数，实现复杂的交通博弈行为；
1.1.2、仿真测试功能模块
(1) 支持不少于1000个交通节点的仿真模拟；
(2) 支持不少于100个任务的高并发测试；
(3) 配套驾驶模拟器，支持通过驾驶模拟器实时控制场景中的交通参与者与测试车辆进行交互，在实时博弈的过程中制造更多挑战性场景；
1.1.3、仿真评估功能模块
(1) 提供批量测试评估报告，从安全性、合规性、舒适性、通畅性等维度对仿真结果进行评估；
(2) 提供仿真过程中测试车辆、交通参与者的位置、速度、加速度、朝向角、停车次数等日志数据；
(3) 支持批量运行仿真测试的统计报告自动生成；
1.1.4、仿真渲染功能模块
(1) 高保真写实风格渲染；
(2) 支持不同天气/光线的环境渲染，包括雨、雪、雾、夜间、黄昏、白天等常见环境；
(3) 支持多视角回放渲染，包括主视角、俯视角、驾驶员视角、自由视角；
(4) 可同时渲染传感器感知状态以及测试车辆的路径信息和相关驾驶指标。
1.2 自动驾驶数据可视化系统
1.2.1自动驾驶数字化系统
(1) 实时仿真展示：能够实时展示自动驾驶汽车仿真过程中的车辆行驶轨迹、环境条件、传感器数据等信息，能够看到仿真场景的实时演变；
(2) 多维数据展示：可以展示多种数据，包括车辆速度、转向角度、传感器数据、道路状况等多维信息，全面了解仿真过程；
(3) 交互性：具备交互功能，可以通过触摸屏或其他交互方式与展示系统进行互动，如调整场景、改变仿真参数等；
(4) 场景切换：支持多种场景的展示，用户可以切换不同的仿真场景，比如城市道路、高速公路、复杂交叉口等，以展示不同场景下自动驾驶汽车的表现；
(5) 数据分析工具：系统可能提供数据分析工具，用于分析仿真过程中产生的数据，帮助用户理解和评估自动驾驶系统的性能；
(6) 实时监控：实时监控仿真过程中的各项指标，包括车辆状态、环境变化等，以及警告系统或异常情况的展示；
(7) 可视化效果：具备良好的可视化效果，包括高清晰度图像、动画效果等，能够清晰地看到仿真过程中的细节；
(8) 报告生成：能够生成仿真结果的报告，包括关键数据、分析结果、建议改进等，以便进行进一步的评估和决策；
1.2.2 可视化展示屏
屏幕尺寸：100英寸；屏幕分辨率：8K (7680 x 4320)；屏幕类型：QLED或OLED；HDR支持：HDR10+；刷新率：120Hz；响应时间：4ms；处理器：四核处理器；内存：2GB；存储空间：32GB；配置可移动支架。
1.3 智能网联汽车驾驶模拟座舱
(1) 支持驾驶模拟系统场景仿真显示需求，能够模拟实际驾驶中的视景效果、仪表显示效果等；
(2) 支持仿真软件搭建各种驾驶环境，设置高保真的主车、智能周车、智能行人等交通参与者；
(3) 操纵系统有方向盘、油门、刹车踏板、档位等组成，具备真实的力反馈效果，能够模拟真车手感和力感；
(4) 能够采集驾驶员输入的信号和操作，并能够与虚拟仿真环境交互；
(5) 支持系统核心控制软件、座舱模拟、视景仿真的模块化组装和选配；
(6) 支持被测对象，包含各种雷达、控制器在仿实物环境下的虚拟研发、测试和技术验证；
(7) 尺寸：1人位半封闭式座舱，钣金金属材质，长度1.5m-1.8m，宽度1.5m-1.8m，高度1.3m-1.5m；实际制作中可根据甲方场地等信息进行调整；支持LOGO定制等功能。
(8) 可安装进出座舱安全性设备，具有扶手、安全带等配件。
(9) 三联屏显示屏：3块32寸液晶显示器，三屏拼接形成驾驶视角，总显示面积不低于1920mm*400mm，单屏分辨率不低于1366*768
(10) 座椅，黑色真皮座椅，支持高低调节，三档调节，具备减震及柔软度，硬度多重调节，靠背调节等功能。
(11) 显示屏支架定制设计，根据屏幕需求，专属定制，更符合人体工程学，方边拆卸，安装，固定等。
1.4 自动驾驶资源管理子系统
1.4.1 任务管理系统
(1) 支持仿真任务的批量新建、编辑、保存、导入导出，可根据测试场景需求对任务目录进行命名存储；
(2) 支持测试任务的快速检索，可根据任务类型、名称、场景元素等属性进行任务搜索。
1.4.2 用户管理系统
(1) 注册：新用户可以通过填写必要信息进行注册，包括用户名、密码、联系信息等。
(2) 登录：注册用户可以通过输入用户名和密码登录系统。
(3) 权限管理：管理员可以为不同用户分配不同的权限，例如只能查看数据、编辑数据或者删除数据等。
(4) 信息管理：管理员可以查看和编辑用户的个人信息，例如用户名、密码、联系信息等。
(5) 日志记录：系统会记录用户的操作日志，包括登录、操作记录等，以便管理员跟踪用户活动。
(6) 密码重置：用户可以通过系统进行密码重置，以确保账户安全。
(7) 组管理：管理员可以将用户分组管理，方便对不同用户组进行权限管理。
(8) 通知：系统可以向用户发送通知，例如重要更新、系统故障通知等。
(9) 数据备份和恢复：系统可以定期备份用户数据，并提供数据恢复功能，以防数据丢失。
2、智能运动控制实验系统
2.1 人形机器人
2.1.1 机械尺寸
(1) 高宽厚（站立）：1320×450×200mm（±30mm）；
(2) 高宽厚（折叠）：690×450×300mm（±30mm）；
(3) 带电池重量：≥35kg；
(4) 总自由度（关节电机）：≥41；
(5) 单腿自由度：≥6；
(6) 腰部自由度：≥3；
(7) 单手臂自由度：≥7；
(8) 灵巧手单手自由度：≥6，带触觉，单只手触觉传感器数量≥17；
(9) 关节输出轴承：工业级交叉滚子轴承；
(10) 关节电机：低惯量高速内转子永磁同步电机；
(11) 膝关节最大扭矩：≥120N.m；
(12) 手臂最大负载：≥3Kg；
(13) 小腿+大腿长度：600±50mm；
(14) 手臂臂展：450±50mm；
(15) 关节运动空间：腰关节范围不小于：Z±155°、X±45°、Y±30°；膝关节范围不小于：0-165°；髋关节范围不小于：P±154°、R-30～+170°、Y±158°；腕关节范围不小于：P±92.5°、Y±92.5°；
(16) 智能电池（快拆）：≥9000mAh；
(17) 充电器：54V 5A；
(18) 配备手持式遥控器；
(19) 续航时间：≥2h。
(20) 2.1.2 电气特性
(21) (1)关节编码器：双编码器；
(22) (2)散热系统：局部风冷散热；
(23) (3)供电方式：≥13串锂电池；
(24) (4)基础算力：≥8 核 CPU；
(25) (5)感知传感器：至少包含深度相机+3D激光雷达；
(26) (6)全关节中空内走线；
(27) (7)至少配备4麦克风阵列、5w扬声器、WiFi6、蓝牙5.2。
2.2 轮式四足机器人
2.2.1 本体技术参数
(1) 整体要求：平台需要支持对四足机器人步态算法开发，支持二次开发，实现基于MATLAB/Simulink编程。需要提供四足机器人底层关节控制、关节状态反馈等工具箱，能自动代码生成以及部署。（提供工具箱截图证明）
(2) 整机重量（带电池）：不大于16kg；
(3) 长宽高（站立时）：≥（700±10）×（310±10）×（400±10） mm；
(4) 长宽高（趴下时）：≥（760±10）×（310±10）×（200±10） mm；
(5) 最大爬坡角度:≥40°；
(6) 最大攀爬落差高度:≥16cm；
(7) 静态站立最大负载能力：≥20kg（持续时间≥10分钟），
(8) 行走时最大负载能力：≥8kg；
(9) 最大运动速度：≥3.7m/s；
(10) 机器狗配备足端力传感器，数量≥4个；
(11) 腿和机身连接处具备全向柔性缓冲结构，可有效吸收全向冲击；
(12) 支持智能OTA升级；
(13) 具备安卓&苹果端APP，具备APP图传、遥控、机器狗状态查看等功能；
(14) 步态要求
1) 提供运动能力包括：踏步、行走、奔跑左右运动、原地转弯等功能，能走弧线，走圆形；
2) 提供高阶步态包括：上下台阶、斜坡等等，以及支持行走和跑步等多种步态开发；
3) 提供多种展示动作，包括向前跳、开心、握手、扑人、坐下、伸懒腰、作揖、多种创意舞蹈等。
(15) ▲关节模组外径不低于80mm，采用外转子电机；（投标时需提供实物图片证明，提供尺寸佐证关节模组外径不低于80mm）
(16) 关节运动范围：机身关节：范围不小于-48°~+48°；大腿关节：范围不小于-200°~+90°；小腿关节：范围不小于-156°~-48°。
(17) 膝关节电机附近内置热管辅助散热系统；
(18) 膝关节内走线，小腿和大腿关节之间无外置线缆；
(19) 配备4G及以上通信；
(20) 内置WiFi6双频无线模组，支持2.4G以及5.8G wifi ,且同时支持STA和AP 两种模式；
(21) 内置蓝牙5.2模组；
(22) 配备无线矢量定位及控制系统，无需使用遥控器控制机器狗即可实现机器狗位于人的侧向余光视线内伴随；
(23) 下巴处配置1台超广角4D激光雷达：不低于FOV360°× 90°,扫描距离≤30m；近处盲区不低于0.05m；可实现探物避障，配备麦克风、扬声器、照明灯，具备系统状态指示功能，实时反馈机器人状态；
(24) 内置语音识别模块，具备语音交互功能；
(25) 广角摄像头具有不低于1080P高清拍摄能力，通光孔径F2.2，支持人体跟踪识别等算法开发；
(26) 电池容量不低于15000mAh，额定能量不低于432Wh；
(27) 支持拓展无线或触点自主充电功能；
(28) 提供接口：至少包含1个USB3.0-Type A接口、2个USB3.0-Type C接口（可转HDMI输出）、2个千兆以太网口、1个百兆以太网口、1个M8航插接口；XT30U-F电源口：2路12V1A输出；1路5V2A输出；1路BAT电源输出(投标时需提供接口图片证明，并逐个标注以上模块的位置）。
2.2.2实时仿真与控制系统
1) 硬件系统，处理器不低于四核64位Cortex-A55处理器,主频不低于2.0 GHz； LPDDR4内存 不低于4GB； 内部存储不低于64GB eMMC；
2) 软件系统：采用MBD的开发方式；运行于Windows的操作系统之上，系统支持MATLAB/Simulink软件和软件工具箱；IO模块库集成于MATLAB/Simulink环境中，提供IO模块的配置；实时代码生成组件ARM Target集成于MATLAB/Simulink环境中，实现由MATLAB/Simulink模型自动生成ARM架构Cortex-A55处理器目标代码；提供RS232、RS485、TCP、UDP等通讯接口的Simulink工具箱
2.3 智脑系统
(1) 外观尺寸≥600*1000*1160MMH，黑色；
(2) 显示屏分辨率：≥1080*1920；
(3) 显示屏尺寸：≥390*700mm。
2.4 软件功能要求
(1) 支持智能 OTA 升级；
(2) 支持二次开发；
(3) 遥控器按键功能
① 切换模式/功能：至少包含调试模式、零力矩模式、阻尼模式、锁定站立、落座模式、躺卧站立、蹲站切换；
② 交互功能：至少包含挥手、握手、转身挥手；
③ 走跑运控：至少包含慢速跑、快速跑、前倾补尝、后倾补尝；
④ 常规运控：至少包含持续踏步、站立、低速模式、高速模式、偏移补偿。
(4) 智脑系统
① 具身智能开发平台：系统应支持面向人形机器人及移动机器人的具身智能算法开发、训练、仿真、部署与验证，包含强化学习、模仿学习、运动控制、遥操作、数据采集、策略训练、策略推理部署等完整流程；平台内嵌openbrain 系统，具备机器人模型加载、正逆运动学计算、轨迹规划、控制接口调用、仿真验证及真实机器人部署联调能力，并且可以实时显示当前系统的运行状态，实时显示任务的执行状态。
② 强化学习开发工具链：系统应包含主流具身智能强化学习开发工具链，至少支持Isaac Lab、Isaac Sim、MuJoCo、PyTorch 等环境或框架，可用于机器人行走、跑步、上下楼梯、跌倒恢复、全身协调控制、上肢操作等策略训练；支持自定义奖励函数、环境参数随机化、并行仿真训练、策略导出与真机部署。
③ G1 策略支持：系统应支持 G1 机器人 AMP 策略开发、训练、测试与部署，支持基于动作先验或运动数据的强化学习训练流程；系统应支持 G1 MIMIC / Tracking 策略开发，能够基于参考动作、全身轨迹或人体运动数据进行模仿学习、动作跟踪、策略验证与部署。
④ G1 遥操作与数据采集：系统应支持 G1 Teleopit 遥操作能力，可通过远程操控方式完成机器人上肢、全身或指定关节控制；应支持 G1 全身数采，采集关节状态、末端位姿、IMU、足端接触、控制指令、传感器数据等信息；应支持 G1 上半身 XR 数采，可结合 XR 设备采集人体上肢、头部或手部运动数据，并用于动作复现、模仿学习和策略训练。
⑤ G1 运动能力：系统应支持 G1 走跑控制策略，包括平地行走、速度切换、转向、跑步或快走等能力；应支持跌倒恢复策略，用于机器人失稳、跌倒后的自主恢复研究；应支持 G1 上下楼梯能力，可用于复杂地形下的步态规划、运动控制和强化学习策略验证。
⑥ 平台支持openbrain 系统中的机器人控制、运动学、轨迹生成、部署脚本和算法模块协同工作，支持正向运动学、逆向运动学、轨迹规划、关节空间控制、末端空间控制、机器人状态读取、策略调用及部署验证等功能，便于开展从算法开发到机器人执行的闭环实验。
⑦ 语言模型与具身环境结合：系统应支持将大语言模型与机器人具身环境结合，研究自然语言指令到机器人任务规划、动作序列和物理执行的映射；支持聊天式任务下发、动作调用、工具调用、多模态交互等能力。
⑧ 传统运动控制研究：系统应支持研究具身智能体的传统机器人运动控制方法，包括关节空间控制、任务空间控制、轨迹跟踪等，可与强化学习策略进行对比、融合或混合部署。
⑨ 多机器人协作算法：系统应支持研究多机器人协作的具身智能算法，包括激光SLAM、动态任务分配、多机器人路径规划、协同避障、队形控制和多机器人任务调度等，可应用于物流仓储、智能导览、巡检运维、柔性制造等场景。
⑩ 工业与能源场景应用：系统应支持部署协作机器人、移动机器人及多模态机器人，模拟工业4.0 场景下的柔性制造、人机协同装配、智能搬运、产线巡检等任务；应支持开发基于具身感知的能源管理系统，例如智能电网、变电站、园区能源系统中的机器人巡检、异常识别、设备状态感知与任务调度。
(5) 支持实验内容
① 机械臂运动学正逆解控制实验；
② 机械臂运动学轨迹规划实验；
③ ROS2远程控制运动实验；
④ ROS2激光雷达定位导航实验；
⑤ ROS2遥控控制运动实验；
⑥ 双臂遥操作实验；
⑦ 手眼标定实验；
⑧ 目标识别实验；
⑨ 道路识别实验；
⑩ 机械臂单臂强化学习仿真实验；
⑪ 机械臂双臂强化学习仿真实验；
⑫ 基于视觉和机械臂的抓取实验；
⑬ 深度强化学习训练与仿真实验；
⑭ 深度强化学习部署及验证实验；
⑮ 全身运动控制训练与仿真实验；
⑯ 全身运动控制部署及验证实验；
⑰ 模仿搬运实验。
(6) 具身智能类脑系统软件资源包
① 提供详细的产品介绍、实验指导书，在教学中加强学生实践技能的构建，掌握相关项目的实际开发和实施过程，培养学员的专业能力、方法能力、社会能力等综合职业能力；
② 为丰富学生视野，便于做创新项目、课程设计、毕业设计，提供其它多类教学/科研产品资源包作为学习参考资料。
1)串联机器人方向（基于MATLAB/SIMULINK编程）：提供六轴串联机械臂仿真，正运动学、逆运动学、零力拖动程序；
▲2)串联机器人方向（基于MATLAB/SIMULINK编程）：提供双臂平台正逆解控制、关节空间轨迹规划程序；（投标文件中提供程序截图证明）
3)智能机器人方向：提供大狗机器人单腿、整机械狗运动控制程序；（投标文件中提供程序截图证明）
4)智能机器人方向：提供下肢外骨骼机器人步态控制、零力拖动、主动柔顺程序；
▲5)提供手机端教学资源，有控制与仿真、智能控制、移动底盘等课程，有不少于10期学者讲坛板块，有论文专利分享板块，有机器人爱好者社群板块。在学习中心可以查看累计学习课时、今日学习时长、连续学习天数等信息。（投标时提供演示视频，要求能完整体现以上信息）
3、模拟驾驶智能体实验系统
(1) 机器人尺寸≥539*478mm（长*宽）
(2) 机器人高度≥1500mm
(3) 机器人外观亲和力强，具有头部显示屏，并可以展示多种表情。
(4) 考虑便于部署，同时站立稳固不易推倒，机器人重量介于50kg至100kg。
(5) 机器人配置高精度激光雷达，采用基于激光雷达SLAM技术，实现自主导航行走。最大运行速度≥1.0m/s，可实现原地转弯。可根据实际现场环境定制机器人定点巡航、多点连续巡航任务。
(6) 机器人在自主巡航中可安全避开动态、静态障碍物。
(7) 机器人结合激光雷达传感器、超声波传感器、红外传感器、深度相机等实现安全避障，保障周围人员和设备的安全。机器人具有急停按钮。同时底盘具有多色指示灯，实时显示机器人状态并提醒周围人员。
(8) 机器人一次充电的续航时间≥5小时，具有手动充电和自动充电模式。机器人与配套的充电桩配合，低电量时可实现自动充电。
(9) 机器人头部配置≥5个摄像头，实现360°完整覆盖。
(10) 机器人摄像头可覆盖≥210°视野范围，且可通过后台控制机器人摄像头视角。
(11) 机器人集成摄像头分辨率为≥1920*1080。
(12) 机器人内部配置视频硬盘刻录机，配置≥4TB硬盘，实现视频实时录像与保存。
(13) 机器人配置≥360°全向麦克风阵列，收集周围环境声音。
(14) 机器人充电时，应面向使用者，以便教学展示。
(15) 机器人集成≥27寸的触摸屏 ，可通过触摸方式查询信息，查询结果在此屏幕显示。同时，可支持文字、图片、视频形式的教学内容展示，播放内容支持自定义。
(16) 机器人结合内置的麦克风、喇叭，可实现自动语音交互和信息查询功能。语音识别准确率≥95%。
(17) 机器人实现教学指南等业务的咨询服务，支持自定义业务问答库，支持配置和更新。对于学生关心的热点问题、关联问题，在界面上自动提示。
(18) 操作者可使用远程遥控终端控制机器人移动。
(19) 操作者可使用远程遥控终端控制摄像头视角观察现场情况。
(20) 操作者可使用远程遥控终端与机器人现场实现音视频对讲。
(21) 机器人设有单独翻译模块，支持实时中英文翻译，并能够通过文本显示出来。
(22) 带路指引：具备带路指引功能，可在教室实训室进行目的地带路。
(23) 语音控制：可通过语音控制机器人前往起点和返回充电。
(24) 充电效率：充电电流最大可达≥10A，快速充电。
(25) 支持二次开发：具备标准API接口，可对机器人进行二次开发，实现部分功能的添加。
4、智能驾驶模型训练实验系统
(1) CPU：配置不低于2颗国产C86架构CPU，单颗CPU核心不低于48，线程数不低于96，主频不低于2.6GHz，支持超线程，CPU需入围安全可靠测评，且测评等级不低于Ⅱ级；
内存：配置不低于384G DDR5 ECC内存，单根内存不低于64G。
(2) 系统盘：配置不低于2块480G SSD；
(3) 缓存盘：配置不低于2块3.84TB SSD；
(4) 阵列卡：配置不低于一张4G RAID卡，支持RAID 0/1/5/10；
(5) 显卡：配置不低于8张4090 24G，最大支持8张双宽全长全高显卡；
(6) 网卡：配置不低于4个千兆网口；
(7) 电源：配置不低于4个3000W电源模块，支持3+1/2+2冗余；
(8) 机箱：标准4U机箱，配置导轨；
(9) 配置智能驾驶模型训练实验软件，需满足以下要求：
① Notebook服务：提供一站式开发环境服务，提供TensorFlow、PyTorch等开发框架，提供JupyterLab等开发工具，支持服务实例的暂停和重启，支持开发环境自定义；提供截图；
② 数据集管理：本地添加本地数据集，支持页面查看数据文件。支持将个人数据集共享至平台，可配置共享范围。支持对平台共享数据进行克隆；共享数据支持只读使用，不产生数据副本；可克隆生成个人数据副本，拥有全部操作权限；提供截图；
③ 算法管理：支持将个人模型算法添加至平台，并共享给平台其他用户，可配置共享范围；
④ 模型训练：支持基于docker容器的模型训练功能。对TensorFlow、PyTorch等框架提供在线模型编辑功能，用户可自定义训练使用的框架版本，容器数量，GPU数量，内存，GPU型号等资源，并且可以实时查看训练日志，监控各容器内资源使用状况；
⑤ 对TensorFlow和Pytorch等框架下的训练任务提供Horovod训练模式，支持通过Horovod进行大规模Ring All Reduce训练；提供截图；
⑥ 支持基于Horovod的弹性计算及训练过程的自动掉点恢复，以提高训练效率及任务稳定性；支持定义任务的最小进程比例，任务进程可在指定范围内进行自动扩缩，在活跃进程小于最小比例时自动暂停；提供截图；
⑦ 在线推理：支持基于docker容器的在线推理功能。支持TensorFlow、PyTorch等框架，用户可自定义推理使用的框架版本，模型路径，模型输出层及前后处理脚本。集成图像分类，目标检测、语义分割等推理应用类型，可进行数据批量推理，显示原始图片、推理结果及必要标注信息；提供截图；
⑧ 超参调优：支持基于容器的分布式超参数自动调优功能。支持多参数同时调优，分布式调优等功能。用户可自定义调参任务的调优参数类型、调参范围，使用的框架版本、容器数量、GPU数量、内存、GPU型号等内容，并可以实时查看调参曲线输出，监控各容器内资源使用状况；提供截图；
⑨ 支持公有镜像管理，用户可以订阅平台公有的容器镜像资源进行使用；管理员可以向公有镜像库上传镜像资源；
⑩ 支持私有镜像管理，将私有镜像分享至公有镜像库，供其他用户订阅和使用。支持本地镜像上传和自定义；提供截图；
⑪ 支持用户自定义镜像，包括在线固化，本地上传，从DockerHub拉取，基于Dockerfile在线制作等模式。提供镜像制作进度和日志查询功能；
⑫ 支持镜像推送，支持用户将自定义镜像或订阅镜像推送至训练、调优、推理等图形化流程进行使用。用户推送的镜像仅对自身生效，不影响平台其他用户；提供截图；
⑬ 支持用户自定义容器的服务端口，支持web页面访问端口对应的服务，提供软件功能截图证明材料。
⑭ 支持界面化开启或关闭Socket端口，支持socket端口池管理，可定义内外网端口段、外网访问地址等信息；提供截图；
⑮ 支持创建多容器实例任务，可通过页面对容器组提交批量执行脚本，以支持分布式训练或服务部署；支持配置容器环境变量和启动脚本，在容器运行时默认执行，避免资源闲置；支持自定义容器挂载路径；提供截图；
⑯ 数据分享用户可在分享中心分享和订阅数据集、模型、代码和文档等内容。用户可获得订阅内容的访问权限，其中数据集和模型可在编辑训练任务时直接访问；提供截图；
⑰ 多调度兼容：支持Slurm、K8S等作为调度引擎，适配不同的业务场景；
多加速器兼容：支持在同一调度器中，同时管理、调度和监控业界主流NVDIA GPU和DCU、MLU等国产加速器；