8月27日，由中国人民大学国家发展与战略研究院、中国人民大学智慧治理学院联合承办，中国人民大学公共管理学院、中国人民大学公共资源交易研究中心、广联达科技股份有限公司共同协办的2025中国国际大数据产业博览会智慧政府及公共资源交易治理交流活动在贵阳正式举行。会上，广联达科技股份有限公司副总裁布宁辉作《智能新交易应用新发展——AI技术在工程招投标中实践应用的探索》主题报告，以下内容基于该演讲整理而成。

广联达科技股份有限公司副总裁布宁辉

AI招投标发展势头迅猛，超出我们许多人的预想，一个春节假期，DeepSeek就红遍了世界各地，同样，今年年初我们还在探讨AI应用的理念，方法和思路，到现在8月份许多成熟的应用已经涌现，也有越来越多的创新场景不断给大家的带来惊喜。我们惊喜的发现我们已迈入应用驱动的新阶段，所以，我今天的分享就是围绕着一个“用”字，在用起来这个大背景下，接下来将围绕三个关键问题展开探讨，为何要在招投标中运用AI技术，它能解决哪些实际存在的问题；明确作何用，即AI技术在招投标领域的具体应用场景和发挥的作用；最后讨论如何用，掌握AI技术在招投标中落地实施的方法和策略。 

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为何用

国务院在8月26日发布了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，其中明确提出要加快人工智能在各类公共资源招标投标活动中的应用。“人工智能+”治理能力体现在多个方面，如开创社会治理人机共生新图景、推动市政基础设施智能化改造、促进城乡智能普惠等。我们相信，AI+招投标正逐渐成为行业发展的必然趋势，也必将成为我们行业必须面对的必答题。

从需求侧来看，全流程电子化给招投标带来了高效、方便、快捷，同时也对监管模式提出了新的要求，通过梳理近几年招投标领域的突出问题，我们认为主要集中在下面三方面：

一是招标文件的质量不高的问题，如何在不改变现有模式下提升招标文件质量是摆在行业面前的新问题，这个问题最近几年尤其突出，近几年确实有一些能力不满足业务需求的从业人员在编制招标文件环节出现了一些问题，此外，一些文件编制人员也在侥幸心理的驱动下，存在招标文件量身定制等行为，这都需要引起监管人员的足够重视；

二是治理围串标的老问题，如何及时准确发现投标人的围标串标是减少和杜绝这一顽疾的有效方式，传统的识别手段应用一段时间以后，就会逐渐被不法分子熟悉并规避，如何解决这一难题也是摆在大家面前的一大挑战；

三是评标环节人为因素干扰大，如何管好评委一直都是业内重点关注的问题，传统的监管手段在评标环节起到的作用逐步在减弱，部分评委评审中的不法行为更隐蔽更难以发现，这也为进一步提升评审质量，杜绝评审腐败提出了更高的要求。

我们欣喜地看到，AI技术，尤其是大模型技术的快速发展，为我们解决上述问题提供了新的技术路径。

我们通常接触到的AI多为通用AI，通用AI通常关注算法创新，应用领域广泛，但结果难以保证一致性、重复性和可解释性，适用于发散性、机会驱动型场景，而与之对应的是产业AI，产业AI聚焦收敛性、性能/效率驱动型产业场景，强调算法与产业系统、领域知识、业务流程的深度融合，追求结果的可复制性、可解释性和可持续性。通用AI其本质是发散性的和机会驱动的，它通过挖掘数据中隐藏关系来创造新的可能性，其结果具有概率性。对确定性和可重复性的要求相对较低。但产业环境要求的目标并非探索“可能性”，而是优化确定性——提升质量，降低成本，确保稳定运行。这要求技术应用必须具备高度的可靠性、可复制性和可问责性。通用AI在应用中常常面临“可复制危机”，即不同的工程师使用不同的算法处理相同的数据可能得出迥异的结论，这在产业领域是难以接受的，因为任何微小的偏差都可能导致巨大的经济损失或安全事故。所以招投标领域的AI应用属于严肃应用，就需要充分依托产业AI的模型和平台。

可喜的是，在产业AI赋能招投标方面我们近一年来不断积极创新，打造了诸多样板，我们总结了已经在AI评标应用方面的主要成效，大致可以概括成这几点：首先，消除市场壁垒、改善营商环境，为企业创造了更公平的竞争环境是我们当前主要聚焦于招投标领域的目标，AI技术的介入，实现了新型人机协作的智能评审，这种模式带来了多方面的积极影响。这些影响可以概括为三个提升和三个降低，即规则一致性、评审覆盖面和精准度均得到提升，人为裁量权、评审劳动量和结果错漏率大幅降低。这意味着招投标活动更加规范、全面和准确，减少了人为因素干扰和劳动负担，降低了错误和漏洞的出现概率。AI赋能招投标行业带来诸多显著变化与积极发展。提升评审效率和质量，使招投标过程更加高效、优质；防范评审风险，保障了招投标活动的安全性；增强投标信心，让企业更有底气参与投标。AI赋能招投标行业正朝着高质量发展的方向大步迈进。

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作何用

招投标领域的应用是“严肃应用”，这种应用对产业大模型提出了明确要求，这是确保大模型有效应用的关键因素：

一是消除幻觉，产业大模型需输出真实准确的信息，避免产生与事实不符的内容，这直接关系到决策的正确性。若大模型给出错误的投标分析，可能会导致评审人员做出错误决策，造成巨大损失；

二是稳定输出也是重要的一点，大模型要在不同情况下都能提供稳定、可靠的结果。在招投标的紧张环境中，相关主体依赖大模型的输出制定策略，不稳定的输出会让评审专家和相关服务主体无所适从。

三是可解释可追溯则保证了大模型的透明性和可信度。当结果出现问题时，能够清晰追溯到数据来源和计算过程，查明原因。这对于招投标的公平公正至关重要，监管方可根据可追溯性审查大模型的应用是否合规。

AI交易大模型只有满足这些要求，才能在招投标领域发挥积极作用，为行业带来更高效、公平的交易环境。

广联达早在2015年便专门设立了AI研发团队，持续加大研发投入；2023年广联达启动All in AI战略，加强建筑领域生成式AI的研发投入，致力于建筑行业智能化创新。我司依托自身的行业数据积累，打造了建筑行业AI大模型AecGPT，覆盖建筑行业规划、设计、交易、成本、施工、运维及综合管理等7个领域，AecGPT拥有亿级Tokens行业知识增强，具有自动化、分析决策、辅助生成等专业能力。我们聚焦设计、算量、交易、进度、物资和安全六大L2场景，赋能整个行业发展，今天我们探讨的重点就是交易招投标的应用场景。这里我们强调三点：一是AI应用是构筑于我司产业AI平台之上的，正是这样我们也具备了强大的工程领域能力；二是AI应用是跨越招投标全流程的，涵盖招投开评定各个环节的工具和系统；三是我们面向各个业务主体提供服务，持续通过赋能整体行业确保AI应用落地。

智能招投标的发展需要以AI交易大脑为核心展开，AI交易大脑是招标、投标、评标各阶段展现出强大的应用潜力的基础和强大支撑。招标阶段，聚焦招标策划全流程，核心需求是合规及确保选择高质量的中标单位。通过招标文件AI审查，可提高行管监管效果；招标文件AI推荐能提高文件编制效率；AI模拟沙盘则提高招标方案合理性。投标阶段，重点在投标方案制定与落地，其目标是零废标、提高中标率。AI投标决策可提高决策效率，投文AI推荐提高文件编制效率，AI模拟自评标提高中标概率；评标阶段，AI数字评标专家聚焦场内评标全流程，追求专业高效客观全面。资信标和经济标实现完全的机器评审，AI技术标实现高效全面客观有依据的智能评审。这些AI结合点的应用，为招投标行业带来了巨大变革，能提升效率、质量与公平性，推动行业向智能化方向发展。

我们先从招投标的源头说起，在招标文件审查中，我们尝试应用了AI技术解决人为审批取消后的招标文件合规性审查的问题，我们利用一系列法规规章训练专业的大模型，使之具备专业审查能力，并在四个方面对招标文件进行审查，分别是基础性审查、合规性审查、合理性审查和排他性审查，通过这四方面的审查，系统可以自动发现招标文件中上述问题，针对性的预警，既不用增加审批环节，又实现了招标文件的合规性保障，从目前试应用的项目来看效果很好，能够很好的满足日常监管人员的专业监管需求。

第二个应用场景是围串标检查，在围串标检查中，最大的问题是规则过于单一，被不法分子猜到规则从而予以规避，我们充分利用AI的特点，构建了四层指标体系，通过基础指标、社团指标、核心指标、触发指标四层把控，帮助工作人员完成线索收集、比对、研判等专业工作，发现线索即时预警，全程跟踪形成监管闭环，并生成围串标线索分析报告，做到了全面精准，多维预警，闭环管理，真正实现多维防控，避免规则单一导致的监管失序。

第三个应用是标书评审：一本标书的组成一般包括报价、商务还有技术三个部分。其中报价的自动评标在现有评标模式下已经趋于成熟，我们重点攻克的是资信标和技术标的这个评标难题。资信标它包括响应性评审、资格评审、详细评审等等部分内容。涉及投标函委托书这些文字材料，营业执照、企业资质这些证照材料，人员简历表这些表格形式的内容，以及像过往业绩的这些合同文件。技术标也就是施工组织设计的部分，它是对工程施工方案的一个完整的描述，技术标部分内容较多且图文并茂，包括进度图、布置图和节点图等图形文件。技术标评标对模型的核心要求本质是对专业内容的多模态的理解，长文本的处理以及非矢量PDF的解析。我们主要把这个主观的评审标准细分为专业的评审点，来确保专业大模型输出的稳定无幻觉。

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如何用

要想让AI在招投标领域的应用发挥出最大效能，必须把握产业AI的三个关键点，为其打好坚实基础。首先是高质量数据，数据就如同AI应用这棵大树的根，是一切的根本。我们基于这些高质量的数据去训练模型，就好比吸收良好的养分去滋润树木成长，只有根基打得牢，树木才能成长为参天大树，也就是只有高质量数据作保障，模型才能训练得好，后续的应用才能更加稳定和可靠。其次是高可靠模型，这里以产业模型为基本结构。先有成熟的产业模型作为支撑，再基于产业大模型去训练我们需要的高质量大模型。这就像是一棵树的树干，产业模型是一棵大树的总体枝干，只有这些枝干粗壮茂盛，我们才能确保整个树木健康成长，我们需要的高可靠大模型则是在这个“枝干”上进行细化和完善，从而构建出更适合我们自身需求的模型，确保模型的可靠性和专业性。最后是高价值场景，场景就像是树木的果实。我们要基于实际的建筑场景来准备数据、设计功能。只有将AI应用与具体的场景紧密结合，才能让AI真正发挥出价值，满足实际业务的需求。

要让AI技术在招投标领域顺利落地，需要从系统、模型和制度三个方面提供保障。

首先要有可靠的产业AI大模型，它是一切的基础。数据治理，需要触达大量的高价值的建筑场景的数据。然后通过高成本的投入进行专业化的清洗和管理，为模型的训练提供高质量的养料。

第二个就是产业模型的微调，需要大量的建筑领域的专业人才来梳理业务，沉淀高价值的知识，对产业模型进行高质量的定向训练。

第三是基于效果的知识增强，在训练后的这个模型基础上叠加专业知识，消除模型幻觉，保证在具体的业务环节中的高质量输出结果。

第四就是业务驱动的应用调度。我们需要让产业大模型无缝的对接到专业的软件，在实际场景中实现高质量工具的调度，直接为各应用角色输出可度量、可决策的高价值的结果。有了这个依托，才是AI技术落地的基础和前提。而依托强大的产业AI大模型，我们就可以构建稳定安全的业务系统，进一步发挥AI模型的能力，同时我们还要搭建健全完备的配套制度，使得我们的AI应用在依法合规的规则制度机制下实施。

我们已经具备了坚实的基础。在数据方面，我们依托百万级从业者的经验池，有着20多年行业积累的产业知识库，为AI应用提供了丰富的数据支撑。模型方面，我们基于建筑产业AI大模型AecGPT打造了AI交易大模型，能为招投标工作提供强大的技术支持。并且，我们还实现了与国家标准对接，做到了国产化与自主可控。我们确保全流程实现智能升级，打造专业高效的智能应用生态。我们致力于创造“真智能”，基于百万级从业者经验池，千万级行业知识库，亿级Tokens产业知识增强，自研建筑产业AI大模型AecGPT。我们致力于营造“诚可信”，对接国家标准，推动行业数智化升级，拥抱国产化与技术自主可控。我们致力于推动“更公平”，在交易环节，赋能招投标全流程数字化升级，减少人为干预，让市场发展更加阳光，使交易更加公平。现在，就让我们立即行动起来，共同迎接招投标领域的新未来！