今年，招投標領域將迎來巨變！

文/識局智庫研究組

春節前夕，國家發展改革委、工業和信息化部、住房城鄉建設部等8部門聯合印發了一份重要政策文件——《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）。

文件要求，2026年底，招標文件檢測、智能輔助評標、圍串標識別等重點場景在部分省市實現全覆蓋應用；2027年底，更多重點場景在全國范圍內推廣應用，形成一批模型訓練、場景應用、機制保障等方面的經驗做法，有效促進招標投標市場規范健康發展。

這份文件的出臺，標志著“人工智能+”正式挺進招標投標這一關系萬億公共資源配置的核心地帶。

這不僅僅是一次技術升級，更是一場對招投標范式的系統性重構。

01

回顧過去二十年的招投標信息化建設，核心邏輯始終是“流程電子化”——把線下的表格、公章、會議室搬到線上，解決的是“透明化”和“便利性”問題。

而此次《意見》的出臺，將AI從單純的效率工具提升為重塑市場規則的底層驅動，標志著行業邁入“數智化重構”的新階段。

《意見》明確提出“改進招標投標范式”的目標。這種“范式之變”集中體現在對傳統治理模式的顛覆上：

在招標環節，AI通過“招標文件檢測”能夠自動識別各類違法違規和排斥限制競爭的問題，實現“先體檢、再發布”，從源頭減少“量體裁衣”式的蘿卜招標；

在評標環節，“智能輔助評標”打造類人化的評審推理能力，壓縮專家的自由裁量空間，防范傾向性打分；

在監管環節，“圍串標識別”構建“主體+行為”全覆蓋的綜合預警體系，穿透式挖掘各類隱蔽性問題。

這種變革的本質，是構建一套不受主觀意志干擾的“技術理性”。這套理性不僅能判斷“對不對”，還能通過數據碰撞洞察“該不該”，從源頭上壓縮“關系標”“人情標”的生存空間。

正如二十屆中央紀委五次全會明確將招標投標列為重點整治的腐敗領域，AI正在成為“不敢腐、不能腐、不想腐”機制建設中的技術利劍。

02

《意見》最大的亮點在于提出了覆蓋招標、投標、開標、評標、定標、現場管理、監管全過程的20個重點場景。這不僅是技術應用的清單，更是一張針對招投標領域長期頑疾的“作戰地圖”。

將這20個場景進行歸類，可以清晰地看到政策設計者的治理思路：

這套“場景矩陣”最獨到的價值，在于其對“隱蔽性問題”的穿透式打擊能力。

傳統的監管手段往往難以發現圍標串標中的隱性聯系，如借用資質、專家打分的傾向性默契等。

而《意見》提出的“圍串標識別”場景，要求通過多維數據碰撞和主體畫像，穿透式發現企業特征信息雷同、主體關系異常、專家打分傾向等隱蔽性問題。這種從“基于證據的事后追查”向“基于風險的事前預警”的轉變，是AI賦能監管的最大價值所在。

03

令人關注的是，文件特別強調：堅持技術的輔助性定位，模型生成的結論不替代招標人、招標代理機構、投標人、評標專家等的自主判斷，不改變使用主體的法定責任。

這一條款的深意在于，它正視了“算法黑箱”與“責任歸屬”這一對核心矛盾。在公共資源配置領域，公共利益高于一切。如果直接將決策權完全讓渡給AI，一旦出現由“算法幻覺”導致的歧視性條款或錯誤評分，將引發責任追溯的真空。

實踐中，AI應用的風險已經引起業界高度關注。

中國政府采購報的專題文章就指出，當前人機協同面臨四大風險：

責任邊界模糊風險。當AI輔助評審出現問題時，評審專家可能以“AI已判定”為由規避獨立判斷責任；

算法黑箱風險。交易各方無法知曉AI決策邏輯，難以信任模型給出的評審結果；

機器幻覺風險。AI可能憑空捏造政策條款或錯誤解讀投標要求；

人才與能力適配風險。采購人員缺乏AI技術相關知識，無法準確解讀AI決策結果。

因此，《意見》明確“人類主導、AI輔助”的紅線，是對技術局限性的清醒認知，也是對公權力運行底線的一種堅守。

未來，如何建立算法審計機制、如何確保AI決策的可解釋性和可追溯性，將成為政策落地的關鍵配套。

04

《意見》的實施路徑中隱含著一個深層次的制度變革——以技術統一倒推市場統一。

文件要求各地“持續深化公共資源交易平臺整合共享”、“強化有關平臺系統互聯互通”，并明確提出“地市應當在省級層面統籌指導下開展部署應用，縣級及以下原則上應當復用上級的模型資源”。

這一部署實質上是在用算力和算法打破行政壁壘。

長期以來，地方保護、部門保護是阻礙全國統一大市場建設的頑疾。通過推廣AI應用，評標專家的抽取將打破地域限制（遠程異地評標），招標文件的編制將遵循統一的知識庫和合規標準，信用評價和監管數據將在全國層面流動。

這不僅是為了提高效率，更是為了構建一個“全國一盤棋”的要素流動格局。

05

總的來看，八部門的這份《意見》并非孤立的技術政策，而是國家治理現代化在公共資源配置領域的一次深度探索。它力圖通過人工智能技術，重構政府、市場、專家、代理機構之間的信任關系。

AI技術正在讓監管從“事后追責”轉向“事前預警”，從“人防人控”轉向“技防技控”。隨著2026年底重點場景在部分省市的全覆蓋，以及2027年底的全國推廣應用，一個更加公平、高效、廉潔的招標投標市場環境值得期待。

當然，挑戰依然存在：各地數字化基礎的不均衡可能加劇“數字鴻溝”；高質量數據集的缺乏可能導致模型訓練偏差；復合型人才的短缺將是短期瓶頸。

但可以確定的是，“人工智能+”在招投標領域的正式進場，開啟的不僅是一場技術應用的革新，更是一場以技術理性守護市場信心的治理革命。

當算法開始讀懂招標文件中的“弦外之音”，當數據透視讓圍標串標無所遁形，從樂觀的角度看，那個靠“關系”、拼“門路”的時代，終究將成為歷史。