億邦智庫深度解讀招標投標人工智能應用195號文

【億邦原創】2025年3月至9月，中國物流與采購聯合會采購與供應鏈管理專業委員會舉辦了首屆采購與供應鏈人工智能應用大賽，聚焦AI驅動決策、智能風控、智慧供應鏈、碳管理、數據治理及場景應用六大領域。146個項目參賽，37個入圍決賽，從業務痛點、技術先進性、落地成效、推廣價值四維度評審，評選出金獎8個、銀獎12個、銅獎17個。作為國內首個國家級采購供應鏈AI專項賽事，大賽推動了AI與采購供應鏈深度融合，成為數字化采購AI應用的風向標。

2026年2月10日，國家發展改革委、工業和信息化部、住房城鄉建設部、交通運輸部、水利部、農業農村部、商務部、國務院國資委等八大部委聯合發布“關于加快招標投標領域人工智能推廣應用的實施意見（發改法規〔2026〕195號）”（以下簡稱“195號文”），這是我國招標投標領域首個面向人工智能全場景應用的頂層政策文件。

195號文出臺既是國家“人工智能+”戰略落地的必然要求，也是破解行業長期痛點、提升治理效能、優化營商環境的關鍵舉措，具備極強的現實針對性與戰略引領性。從政策背景看，2025年國務院印發《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，明確將公共資源交易列為重點賦能領域，招標投標作為公共資源配置的核心環節，亟需通過技術革新實現流程再造與規則升級。同時，招標投標領域法治化、規范化改革持續深化，防范權力尋租、遏制圍串標、消除隱性壁壘成為監管核心目標，傳統人工監管與操作模式已難以適配全國統一大市場建設的高標準要求。

Part01 195號文出臺的背景與必要性

從行業痛點看，傳統招標投標全流程高度依賴人工操作，存在三大突出矛盾。

一是效率與成本失衡，招標文件編制、資格審查、清標評標、合同歸檔等環節耗時長、重復性工作多，大型項目評審動輒耗時數天，人力與時間成本居高不下。

二是公平與風險并存，人工評審易受主觀因素影響，資格條件設置、評分尺度把握存在彈性空間，排斥潛在投標人、畸高畸低評分等問題屢禁不止，圍串標行為隱蔽性強、識別難度大，合規風險持續承壓。

三是數據與監管脫節，交易數據分散在各平臺、各環節，難以形成全鏈條穿透式監管，事后核查效率低、追溯難，監管效能與市場需求不匹配。對于央企等大型采購主體而言，工程、物資、服務招標規模大、頻次高、合規要求嚴，傳統模式下集采效率、風險防控、成本管控的矛盾更為突出，亟需智能化工具破解規模化采購與精細化管理的平衡難題。

從治理現代化需求看，人工智能技術在文本解析、數據比對、異常識別、決策輔助等方面的成熟應用，為招標投標領域變革提供了技術可行性。通過AI實現事前招標文件合規檢測、事中智能輔助評標與圍串標識別、事后信用畫像與閉環監管，能夠構建“技術賦能+制度規范”的新型治理體系，推動監管從“人盯人”向“數智管”轉型，從“事后處置”向“事前預警、事中可控”升級。此外，195號文出臺也是落實央國企數字化轉型、提升供應鏈韌性的重要支撐，央企作為國民經濟壓艙石，其招采環節的智能化升級，將帶動全行業數字化水平提升，形成示范效應。

195號文的出臺，是政策導向、行業痛點、技術成熟、主體需求四方共振的結果，既是補齊招標投標領域數智化短板的應急之策，也是推動行業高質量發展的長遠之計，為全國招標投標領域人工智能應用劃定了路線圖與時間表。

Part02 195號文對央國企數字化采購的引領和指導作用

195號文以“政府引導、多方參與、場景牽引、安全可控”為核心原則，構建了“目標—場景—實施—保障”四位一體的政策框架，核心內容可提煉為四大維度，對央國企招標采購工作形成全方位、可落地的精準指導。

在總體目標上，195號文明確分兩步走：

2026年底實現招標文件檢測、智能輔助評標、圍串標識別等重點場景部分省市全覆蓋；

2027年底推動重點場景全國推廣，形成模型、場景、機制三位一體的成熟模式，這一時間表為央國企數智化招采轉型明確了階段性任務與驗收標準。

在場景布局上，文件覆蓋招標、投標、開標評標、定標、現場管理、監管六大方向20個應用場景，實現招標投標全流程、全環節AI賦能，形成“事前策劃編制、事中評審交易、事后監管歸檔”的閉環體系，徹底打破傳統流程的碎片化、人工化瓶頸。

在實施規范上，195號文明確分類推進原則：市場化場景由企業主導、服務商參與，保障公平競爭；監管類場景由政府主導、省級統籌、縣級復用，確保標準統一、安全可控；同時強調AI定位為輔助工具，不替代法定主體責任與自主決策，厘清了技術應用與合規責任的邊界。在安全保障上，文件聚焦算法公平、數據安全、模型可控，防范AI幻覺、算法歧視、黑箱操作等風險，為央企規模化應用筑牢安全底線。

對央國企而言，195號文既是合規指引，也是轉型綱領，指導作用體現在四個核心層面。

一是合規風控精準化，文件明確的招標文件智能檢測、圍串標穿透識別、投訴智能處理等場景，直擊央企招采合規痛點，通過AI自動篩查歧視性條款、識別報價異常、核驗資質真偽，將合規風險前置化解，降低審計、巡視、監管核查風險。

二是采購效率極致化，AI輔助標書編制、智能清標、自動初評、合同智能生成等功能，可大幅壓縮流程耗時，減少人工重復勞動，央企集采項目多、體量大，效率提升將直接轉化為成本節約與項目提速。

三是評審公平標準化，智能輔助評標統一評審尺度，消除專家主觀偏差，實現“機器篩、數據判、專家定”，保障評審結果客觀公正，契合央企陽光采購、公平競爭的核心要求。

四是轉型示范標桿化，文件鼓勵央企帶頭推廣應用，央企作為招投標市場核心主體，其AI招采平臺建設、場景落地、模式創新，將成為行業標桿，助力央企落實數字化轉型與國企改革要求，提升供應鏈管理現代化水平。

Part03 招標投標人工智能應用解決方案

億邦智庫通過調研了解，天源迪科（300047）、新點軟件（688232）、博思軟件（300525）、北京筑龍、端點科技、甄云科技、企企通、商越科技、隆道、一采通等技術服務公司近年來通過自建大模型底座或采用第三方大模型底座（包括開源底座），均研發了覆蓋招標投標及采購商城運營的人工智能解決方案，并在部分央國企做了試點落地，取得了一些好的應用成果和經驗。

天源迪科作為招投標領域AI應用核心服務商，聚焦評標核心環節，推出AI輔助清標、AI輔助初評、AI輔助終評一體化解決方案，精準匹配195號文場景要求，已在部分央企及地方交易平臺成功落地。

AI輔助招標投標：助力全流程降本增效

AI輔助五個環節：（1）招標階段智能生成標準化文件；（2）投標階段自動校驗文件合規性；（3）開標環節實時核驗投標數據；（4）評標過程AI輔助清標與異常檢測；（5）定標階段智能生成評審報告。各功能模塊可獨立部署，靈活適配電子招標平臺或線下場景，通過標準化接口實現與企業ERP、OA系統的快速對接，助力招標全流程降本增效。

AI輔助非招：提升非招全流程智能化管控水平

AI輔助五個環節：（1）采購階段智能生成需求方案；（2）響應環節自動校驗供應商資質；（3）清標過程AI識別報價異常；（4）評審階段智能比選與推薦；（5）成交環節自動生成采購報告。支持頁面嵌入或API對接，可靈活集成至各類采購系統，實現從需求提報到合同簽署的全流程智能化管控，提升采購效率。

AI輔助評標：從全流程電子化到決策智慧化

AI輔助以下四個環節：（1）清標；（2）初評；（3）價格評審；（4）詳評。通過AI技術實現效率提升和成本節約，同時降低人為偏差，增強風險預警能力。其核心價值在于構建數據資產、沉淀行業洞察，并形成可復用的標準化解決方案。隨著技術深化，智能評標將持續推動采購供應鏈的智能化轉型，賦能全產業鏈協同發展。

AI輔助清標：智能文本分析及自動解析，提升評標效率與準確性

系統通過智能文本分析技術，自動解析投標文件核心內容并生成結構化摘要。系統基于預設評審規則庫，智能評估投標單位在資質條件、技術方案、商務條款等方面的符合性，快速輸出清標結論。同時，系統內置異常檢測模型，可自動識別報價異常、條款偏離等風險點，實時生成預警提示，幫助評審人員快速定位問題，顯著提升評標效率與準確性。

AI輔助初評：結構化解析及大模型認知范式，實現多維度智能評標

基于招標文件和投標文件結構化解析的結果，提取出評審項、評審步驟、投標響應內容，再通過語義關聯和邏輯組合構建符合大模型認知范式的Prompt指令集。運用大模型進行多維度的智能評標分析，自動輸出初評結果。

AI輔助價格評審：提取評分標準及報價表，實現價格智能分析

基于招標文件和投標文件結構化解析的結果，提取出投標報價評分標準、各投標單位報價表，再通過語義關聯和邏輯組合構建符合大模型認知范式的Prompt指令集。運用大模型進行多維度的智能評標分析，自動輸出價格評審結果。支持總價比價、單項比價（工程量清單、物資清單）、多輪價格計算評審等多種場景。

AI輔助詳評：提取商務與技術評分，實現結果輸出智能化

基于招標文件和投標文件結構化解析的結果，提取出商務評分、技術評分，以及各投標單位商務響應對應部分、技術響應對應部分，再通過語義關聯和邏輯組合構建符合大模型認知范式的Prompt指令集。運用大模型進行多維度的智能評標分析，自動輸出詳評結果。

Part04 招標投標人工智能應用實踐案例

近年來，國務院國資委出臺了一系列政策，要求央國企要開放人工智能應用場景，要重視人工智能在數字化采購領域的應用落地，多家央企率先推進AI+招標投標應用，形成一批可復制、可推廣的實踐成果，充分驗證了技術落地的可行性與價值。

中煤：AI+采購供應鏈創新體系，促進全集團全業務全流程一體化協同

中國中煤供應鏈平臺立足企業及供應商實際需求，貫穿全鏈條管理環節，達成全集團、全業務、全流程線上一體化協同。依托大數據、物聯網及AI技術，雙向賦能采購方與供應商，構建跨企業供應鏈生態，打通工業互聯與產業互聯網絡，釋放供應鏈網絡價值。夯實供應鏈數字化連接與數據基礎，推動采購方、供應商數據加速上云，持續擴大供應鏈網絡，助力管理與決策智能化升級。

中建云筑：智能詢價和智慧采購，實現全流程智能化升級

云筑AI通過大模型技術構建智能詢價系統，解決了傳統采購中價格數據收集成本高、準確性低、更新維護難等痛點。該系統覆蓋3000種商品價格，聚合多供方報價，提升查價效率6倍，并實現價格數據的標準化管理。在智慧采購方面，大模型持續學習百萬份標書，自動解析招標習慣，覆蓋35個場景，準確率達99.7%，顯著提升了采購流程的效率和精準度。這些應用不僅降低了企業成本，還通過數據驅動優化決策過程，實現采購全流程的智能化升級。

國家電網：光明物資評標大模型，賦能智能招采高效清廉

國家電網打造“光明物資評標大模型”，構建全流程智能招采體系，在輸變電設備、配網物資招標中，AI自動解析投標文件、比對技術參數、識別圍串標行為，單個千頁標書評審時間從30分鐘壓縮至15分鐘，評審效率提升超4倍；國網山東、湖北電力通過智能清標系統，精準識別技術方案雷同、報價異常等問題，人工復核工作量減少60%，風險識別準確率達100%，有效遏制圍串標行為。

中石油云夢澤：AI賦能招采全流程，提質增效更透明

中國石油依托昆侖大模型打造“云夢澤智慧采購平臺”，構建一鍵式全鏈路招采智駕系統，實現標書自動生成、AI評委輔助評審、風險動態預警，在物資采購、工程服務招標中，智能核驗資質業績、排查關聯關系、生成評分建議，評審結果更客觀、依據更扎實，同時搭建AI智能問答助手，實時解答政策流程問題，全面提升招采服務水平。

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