一、项目基本信息项目名称： 贵州广播电视台制播系统设备更新项目媒资系统 项目编号： QXTD-2026030039 采购预算： 5100000 元最高限价： 5100000 元
二、公示期限（不少于2个工作日）时间： 2026年10月09日 至 2026年10月12日
三、其他补充事宜采购预算确定依据： 贵州省本级政府采购计划书[2026]20348号
四、项目联系人（公示期限内，优先反馈给代理机构）1、采购人信息采购单位名称： 贵州广播电视台 项目联系人： 杨老师 联系电话： 0851-85376262 2、代理机构代理全称： 贵州黔信通达信息咨询服务有限公司 联系人： 蒋伟、赵丽霞、聂欣垚 联系方式： 0851-83838053
五、附件附件信息：需求公示10.9.pdf贵州广播电视台制播系统设备更新项目媒资系统项目需求公示
一、项目名称：贵州广播电视台制播系统设备更新项目媒资系统
二、项目编号：QXTD-2026030039
三、采购方式：公开招标
四、采购内容：贵州广播电视台制播系统设备更新项目媒资系统
五、采购预算：5100000.00元最高限价：5100000.00元
六、供应商资格要求1、满足《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定，具体详见招标文件。2、落实政府采购政策需满足的资格要求：本项目为不专门面向中小企业采购。3、本项目的特定资格要求：无。本项目不接受联合体投标。
七、服务要求
一、项目情况贵州广播电视台智慧云媒资系统自2020年建成以来稳定运行，有效支撑了日常节目生产与分发。但随着超高清产业发展及信创推进，系统在存储、处理及应用层面面临瓶颈：一是近线存储容量饱和，无法满足4K素材增长需求；二是转码集群不支持AVS2/HEVC等新标准硬件加速，4K/HDR文件转码耗时长且部分格式无法处理；三是媒资应用智能化不足且核心组件未适配信创环境，缺乏跨模态检索能力，存在安全隐患。本项目严格依据初步设计批复，通过采购近线存储设备、超高清视频转码器及媒资应用服务器（含配套软件），实施三项建设内容以解决上述问题：新增蓝光近线存储设备构建超高清海量存储体系；部署支持新一代编码标准的超高清视频转码器集群提升视音频处理能力；新增媒资应用服务器及配套软件平台，引入大模型与跨模态检索能力并完成关键服务信创适配。
二、项目目标通过本次建设，达成以下核心成效：存储保障：新增存储容量满足不低于1万小时4K（500Mbps）及2万小时高清（50Mbps）视频长期安全归档要求，确保超高清核心资产完整可溯。生产效能：具备AVS2/HEVC等新一代编码标准硬件加速能力，实现4K/HDR高码率文件全流程兼容转码，满足超高清节目常态化高效生产时效要求。智能提升：关键服务完成全栈信创适配并实现跨模态智能检索，在保障系统自主可控与安全集成的前提下，显著提升媒资编目效率与资产复用价值。
三、技术要求（1）蓝光盘库：配置媒资归档软件，支持容器化和物理机多种部署方式，与现有系统中归档服务器统一管理，满足对现有蓝光盘库及新增蓝光盘库的归档管理、迁移。在数据继承过程中，无需回迁原蓝光盘库中的资源，即可实现对原有蓝光盘库资源的无缝承接。归档软件具备同时支持管理蓝光盘库和数据流磁带库的存储管理，支持数据流磁带自动迁移数据到蓝光盘库；支持按在线、近线分级存储，按自动归档策略执行，自动归档到蓝光盘库；支持右键发起手动单条/批量归档；支持近线高码率资源打点下载；支持蓝光盘库素材回迁到媒资库存储路径下；分级存储服务支持视音频文件的分段回调，提高资源回迁效率；支持LTO数据流磁带；支持LTFS磁带文件系统；支持蓝光盘库等多种存储介质，保证资源存储的多样性需求和安全性需求。（2）超高清视频转码器通过逻辑映射方式完整继承现有系统中的全部原始媒体文件及其关联元数据，保留现有系统成熟的转码模板、参数配置及任务调度机制，继续支撑日常高/低码流代理文件生成等基础服务；针对超高清4K节目生产需求，对接高性能转码集群，支持按需调用。提供包括但不限于4K/HDR、AVS2、HEVC、ProRes、XAVC等新一代编码格式的硬解硬编能力。整个处理流程支持动态任务队列与多级优先级调度，可根据节目类型、时效要求及资源紧急度，自动分配算力资源。封装格式包括但不限于：DVD，VCD，FLV，AIFF，DPX，HLS、XAVCCLIP，GIF，AVIMP4、MXF，3GP，TS，PS，ES，RealMedia，WinMedia，QuickTime_Mov，MKV，P2Clip，WEBM，HDV，R3D，BRAW，GXFLXF，MAV70，VSR2000，MSS，Omneon，SAF，1TP，MKV，WAVE等。视频编解码格式包括但不限于：H.265/H.264/H.263，AVS2，MPEG2_I，MPEG2_IBP，MPEG1，MPEG4，D10，DV25，DV50，DVCPROHD100，DnxHD，DnxHR，AVC_Intra_HD，XAVCHD-Intra，XAVC4K-Intra，P2U4K-Intra，ProRes422，ProResRAW，REDCODE，BlackmagicRAWCodec，QuickTimeVideo，XAVCHD，XAVC4K，XAVC8KIntra，FlvVideo，Windows_Media，VP8，VP9，YUV，RGB，DPX，GIA，VCM，LOSSLESS，MPEG2HDV、HEVC、GIF等。音频编解码格式包括但不限于：PCM，S48，MP1/2/3，AAC，AC3，EAC3，DolbyE，DTS，WMA，FlvAudio，QuickTimeAudio，Mpeg4Audio，DRA，AMRNB，AMRWB，WindowsMediaAudio，RealMediaAudio，Opus等。HDR转换包括但不限于：支持HLG、HDR10等常见格式的HDR格式转换；支持HDR转换为SDR709。对现有媒资系统AI预处理进行能力扩充，增加≥10路传输、转码、视音频滤镜、技审、视频指纹、响度控制、图片转换、文档转换等AI预处理功能。（3）媒资应用服务器：1）语料库建设①语料库标准建设构建一套统
一、规范、具备可实施性的媒资语料库标准体系。覆盖视音频、图片、文稿、字幕、元数据等全媒体资源类型，贯穿语料的采集、清洗、标注、质检、存储、管理、共享与安全管控的全生命周期。系统性解决当前存在的媒资标注不统
一、语料复用难、系统互操作性差、AI训练数据质量不稳定以及内容安全与版权合规缺乏统一规范等关键问题。具备良好的扩展性与兼容性，既能支撑AI编目、智能检索、内容审核、智能拆条、知识图谱构建等典型应用场景，又能与现有智慧媒资系统、行业编目规范及国家/广电相关标准实现有效对接。通过建立结构清晰、层次分明、操作性强的标准框架，为全媒体语料的规范化治理与智能化应用提供系统性支撑。提供包括但不限于以下标准的正式标准文件、行业技术规范或企业标准：基础通用标准媒资语料相关术语、定义、缩略语；媒资语料分类、层级、编码规则；体系架构、总体框架、引用标准；与国家/广电行业元数据标准对接规范。语料资源分类与表示标准视音频语料：声道、分辨率、时长、码率、场景、镜头等；文本语料：新闻稿、旁白、字幕、标题、关键词等；图片语料：主体、场景、人物、事件、时间、地点；多模态语料：视频、音频、文档、图片、元数据联合表示规范。标准规范与质量标准（核心）人脸标注、人物身份、嘉宾库、主持人库标准；语音转写、断句、口语脱敏、方言标注规则；场景标签、事件标签、主题标签、组织机构标签；字幕时间戳对齐、关键词抽取、实体标注规范；标注质量校验、抽检、一致性、准确率要求。数据处理与加工标准语料采集、去重、降噪、修复、格式标准化；人脸模糊、声音变声、隐私信息去除；版权标注、可商用范围、使用权限分级；数据增强、数据均衡、训练集/验证集/测试集划分。存储、管理与共享标准媒资语料库元数据结构、存储格式、文件命名规范；语料版本管理、增量更新、溯源机制；语料库接口标准、数据交换格式；跨平台语料共享使用流程。安全、合规与评价标准内容安全审核标准、敏感信息标注与屏蔽规则；个人信息保护、隐私合规、数据留存期限；语料库完整性、准确性、时效性、丰富度评价指标；安全审计、访问权限、日志留存、脱敏审计。标准配套工具模板包括且不限于标注任务说明书模板（含示例）；质量抽检与一致性校验表；元数据字段定义表（含数据类型、取值范围、必填项等）；数据交换格式模板；权限分级与操作日志记录模板。语料质量评估与闭环优化机制包括且不限于可量化的质量评价指标体系（如准确率、覆盖率、一致性、时效性）；标注错误反馈与修正流程；定期复核与迭代更新机制。系统对接与现有媒资系统、AI训练平台、内容生产工具等的接口对接规范；支持标准落地的元数据映射方案和数据同步策略；与国家/广电行业标准的兼容对照表。其他系统建设要求为保证语料库使用的安全性及高效性，本系统的实施承建方应提供实施指南与培训材料。包括但不限于标准应用操作手册；典型场景使用案例；面向标注员、审核员、系统管理员的培训课件与考核标准。②媒体语料库提供直观可视化的媒体语料库管理平台。可设定AI标注的置信度，支持对AI语料数据的人工审核流程，确保语料质量。支持标签的编辑、删除，并支持自定义标签体系，将AI生成的标签映射到业务所需的分类标准中。提供严格的权限管理体系，控制不同角色对语料数据的访问和操作范围。依托自动化AI处理流水线，对存量及新增的非结构化媒体文件进行深度智能分析。通过标准化AI服务接口，实现人脸识别、物体识别、场景理解、OCR文字提取、语音转文本（ASR）等多模态内容解析，并为识别结果生成精确到帧/秒的时间戳标签。所有原始识别数据经统一清洗、去重、标准化和语义融合后，以结构化语料单元的形式组织存储，每个单元包含媒体资源标识、时间定位、实体类型、属性值及其上下文关系。由此构建出高精度、可追溯、持续演进的媒体语料库，不仅完整保留原始语义信息，还支持跨模态关联与知识图谱扩展，为智能检索、内容推荐、舆情分析等上层应用提供坚实的数据基底。继承现有媒资系统的视频结构化成果支持已有的“节目－片段－场景－镜头”四层结构，支持现有媒资系统的关键帧的引用。AI标注任务可基于这些预定义的片段和镜头单元进行精细化标注，使生成的语料数据带有完整的层级结构和时间信息，避免重复计算和处理资源的浪费。语料库初始标注数据基于媒资系统现有编目结果生成语料库支持从现有媒资系统中继承已有人脸识别、语音识别、OCR识别、标签和内容摘要等编目数据，并将其作为语料库的基础标注数据。后续的深度学习模型将在这基础上进行补充、修正和精细化扩展。语料库标注与媒资编目元数据实现双向实时同步语料库中经过人工审核确认的高质量标注数据（如新增的场景标签、地标标签等），支持按需写回智慧媒资系统的对应元数据字段，优化媒资系统的编目质量。媒资系统中后续新增或修正的编目数据，支持被语料库获取并用于更新语料标注，保持语料库与编目原数据的一致性。利用媒资系统的AI能力进行检索与分析使用支持利用媒资系统的AI能力进行语料检索，包括人脸检索、图片检索、跨模态检索、全文检索等AI能力，而且语料库资料的切分、标注也可以利用现有媒资系统的AI分析能力。未来AI能力的扩展，也支持同时给媒资智能编目和语料库模块使用。权限控制系统提供用户权限管理能力，能够根据角色对操作权限进行精细化控制：普通用户仅可查看语料内容及其关联的媒资片段；高权限用户则可对标注数据执行编辑、删除等操作。系统在设计上支持与现有媒资平台对接，可在保持自身权限模型完整性的前提下，与媒资系统的用户身份和权限体系无缝集成，确保跨系统协作时的安全性与一致性。多层级语料数据模型内置可扩展的语料数据模型，明确定义语料各层级的实体关系及属性规范。模型须支持嵌套结构、多值属性及自定义扩展字段，以适应不同业务场景下语料粒度的差异化需求。跨模态对齐存储机制针对视频、音频、文本、图像等多模态语料，系统须提供