招投标行业迎来AI监管革命！国家八部门首次出台明确AI应用场景清单，从招标策划到围标识别，20个关键环节全面智能化。文件直击行业四大顽疾：量身定做招标、隐蔽串标、评标偏差、数据孤岛。本文深度拆解政策如何用AI的确定性对抗人为操作的不确定性，揭示智能评标、数字见证等创新场景背后的监管逻辑与落地挑战。
今年 2 月 10 日，国家发改委等八部门联合印发了一份文件：《关于加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见》（发改法规〔2026〕195 号）。
它不是”鼓励探索 AI”的指导意见——这类文件在过去几年里发过好几份了。而该篇是第一次把”AI 用在招投标的哪些环节”列了一个完整的场景清单，还附了一张有时间节点的推进表。
正文之前，说清楚这篇的定位：不讲故事，不造情绪。就是把一份政策文件拆开了，说清楚它想解决什么、给了什么方案、边界在哪里。
一、政策想解决什么
195 号文不是凭空冒出来的。它要解决的是几个招投标行业长期存在、行业内的人都心知肚明的老问题。
第一个问题是招标文件的“量身定做”。一份招标文件动辄几百页，靠人工审查，漏掉几个指向特定供应商的条款是非常普遍的事。不是审查人不负责，是人真的看不完、记不住全部条款。某些地方的招标文件被设计成”刚好”指向某家企业，同行看出来了但拿不出证据，监管部门也管不过来。
第二个问题是围标串标的隐蔽性。传统监管手段以事后举报为主，但围标串标涉及的关联关系——同一 IP 地址报名、报价规律异常、文件元数据一致——靠人是很难”看出来”的。查处率低，意味着违规成本低，反过来又刺激了更多围标串标行为。
第三个问题是评标的主观差异。同一位评审专家在早上的标和下午的标，给分标准很难完全一致。不同的专家对同一份标书的技术方案打分，差 20 分、30 分也是常有的事。法规层面虽然设定了”异常偏差”的纠偏机制，但触发条件比较严格，日常评标中大量存在评分一致性难以保证的情况。
第四个问题是各地标准不统一造成的数据孤岛。不同省份的电子招投标系统各自独立，数据格式不互通，评标规则有差异。同一个投标人，在这个省是甲级资质，那个省可能不认。这跟”全国统一大市场”的国家战略是矛盾的。
195 号文对这几个问题提出的思路可以用一句话概括：用 AI 的一致性，来弥补人力的不确定性和多变性。
二、核心内容：6 大环节 × 20 个场景
文件最大的看点，是把招投标全流程拆成了 6 个大环节，在每个环节里点出了 AI 可以介入的具体场景，一共 20 个。下面这张表是文件内容的速览，后面逐个环节展开说。
招标环节：从”人找问题”到”规则先审”
先说传统做法的问题。一份招标文件，几百页，含技术规格、商务条款、评分标准，还经常夹杂十几个附件。人工审查的常规做法是：先通读一遍，再拿法规清单逐条对照。一个负责任的审查人看一份文件少说要一个下午。
问题在于，歧视性条款从来不是写在明面上的。”品牌指向”、”技术参数限死”、”业绩要求只认某行业某规模”，这些往往藏在几十页的技术规范里。不是审查人不尽责——是人的注意力在长时间阅读中一定会衰减，而挑毛病需要的是持续的高强度的警觉。
195 号文在这个环节放了 3 个场景：招标策划、招标文件编制、招标文件检测。
招标策划，原文的表述是：辅助招标人对行业趋势、市场供需、资源要素等进行综合研判，生成客观量化的招标需求、技术和商务条件，从源头提高招标的科学合理性。这个场景的目标很明确——让招标人在发标之前对”我到底要什么”有更清晰的认识。传统的招标策划依赖个人经验，项目负责人凭感觉写需求的情况并不少见。AI 介入之后，原来靠人的经验判断的部分，可以增加一层数据支撑来减少偏差，但能做到什么程度，取决于历史项目数据的完整度。
招标文件编制，原文的表述是：在理解项目目标、建设内容等基础上，结合历史交易情况和法规要求，智能匹配招标文件范本，推荐适合的资格条件、评标办法和评标标准，辅助招标人编制或自动生成招标文件。跟招标策划的区别在于——策划是在”要不要招、怎么招”这个层面给建议，编制是在”具体怎么写文件”这个层面给工具。目前的技术条件下，AI 要做”智能匹配范本”和”推荐资格条件”是比较成熟的——招标文件本身有大量模板化的内容，这部分 AI 生成的价值很直接。真正的难点在于”自动生成”一份完整的、经得起检验的招标文件——这需要在行业知识和法规理解上达到足够的深度，目前离完全自动化的目标还有距离。
招标文件检测，原文的表述是：对招标文件开展合规性、合理性、错敏词等多维度检测，自动识别各类违法违规和排斥限制竞争等问题，提示判断依据和修改建议。文件中还有一句值得注意的话——”鼓励实行招标文件先体检、再发布”。这句话的措辞是”鼓励”，不是”要求”。也就是说，在文件层面，招标文件在发布前先过一遍 AI 检测，目前还是引导性的。但从政策意图看，趋势是明确的——文件的合规性检测从”人看”变成”机检”，只是时间问题。
招标文件检测的落地确定性是最高的。歧视性条款的判定逻辑在招投标法规里有相对明确的规则边界——”不得指定品牌”、”不得设置不合理的业绩门槛”——这些是可编码、可规则化的。规则引擎加模型识别，属于已有的技术路线，不需要从零搞研发。
但这里有一个没明说的问题：谁来驱动检测？如果是招标代理机构主动做——那是自律，效果有限。如果是交易中心强制要求——标前文件必须过 AI 检测才能挂网——那才能形成闭环。195 号文没有在这个问题上给出明确的设计，留给了各地实施细则。
投标环节：对称设计背后的博弈逻辑
招标文件做检测，投标文件同样要做自查。这是文件设计上值得留意的一处——招投标双方各设一道 AI 质检门，招标文件”先体检再发布”，投标文件”先自检再提交”，这种对称性不是巧合。
投标环节的 2 个场景是：投标策划、投标合规自查。
投标策划，原文的表述是：全方位捕捉各类项目招标信息，结合投标人特点推送适合的项目信息，自动提取并解析项目招标计划、招标公告等资料中的关键要素，智能生成招标需求图谱，结合历史交易和同类项目等情况，辅助分析评估参与项目竞争的经济性，提高投标效率。这个场景的关键词是”经济性”——不是简单的”这个标适合不适合你”，而是”参与这个标的经济账算不算得过来”。企业怎么选标、怎么定价、怎么分配投标资源，这些决策目前靠的是市场部或销售团队的经验判断。AI 辅助的价值在于数据支撑——历史中标价格、竞争对手报价分布、同类项目利润率——这些数据如果能有效汇聚和分析，就能把投标决策从”拍脑袋”往”算数据”方向推进一步。但数据积累仍然是瓶颈。
投标合规自查，原文的表述是：对照招标文件进行响应性比对，自动提示投标文件中的违法违规、错误缺漏等问题，辅助投标人针对性修改完善，对可能低于成本价的投标进行风险提示，减少恶意低价竞标。合规自查对投标企业来说是看得见摸得着的价值。投标文件被废标的原因，很大一部分是”非实质性响应”类的低级错误——格式不对、缺页、关键信息漏填、签字盖章位置不对。这些事情审查难吗？不难。但投标团队在交标截止前往往处于高压状态，因紧张而遗漏的情况是常态。AI 自动扫一遍，这些硬伤在提交前被堵住，效率上是有确定收益的。文件提到的”低于成本价投标风险提示”是另一个信号——低价竞争是招投标领域的顽疾，通过 AI 做成本价预估和预警，理论上是一个干预手段，但对数据质量的要求远高于简单的格式检查。
开评标环节：最受关注，也最复杂
这是关注度最高的环节，也是争议最多的。国家发改委法规司相关负责人曾公开表示：“评标是招投标全流程的核心环节，也是投诉质疑的集中爆发点。”
3 个场景：开标、专家抽取、智能辅助评标。
开标，原文的表述是：打造类人化的数字开标人，调度项目开标活动全流程，自动完成宣读开标纪律、公布投标人名单、标书解密、唱标、结果确认等工作，智能判断开标异常情况并进行提示。这个场景本质上是一个”自动化流程机器人”的升级版——把开标过程中那些固定步骤（宣读纪律、解密、唱标）交给 AI 来执行。技术门槛不高，因为开标流程本身是高度标准化的，每一步做什么、什么顺序，都有明确的规定。把数字开标人理解成一个”能说会看会操作的 AI 主持人”就对了。异常判断是这里面最实用的功能——比如解密失败、投标人名单与签到记录不一致等，AI 实时提示比等人发现再处理要快得多。
专家抽取，原文的表述是：综合解析项目特点和评标要点，根据评标专家的专业分类、地域分布、回避规则等条件，结合远程异地评标等要求，自动生成与项目相适应的专家抽取方案，提高所抽取专家与项目的匹配度。传统做法是系统随机抽取，但”随机”不等于”安全”，熟人仍然可以通过系统漏洞或人为操作找到突破口。AI 介入的核心逻辑不是”更随机”，而是”更匹配、更隐蔽”——抽取规则中加入更多维度的参数，包括专业方向、地域分布、回避规则等，让抽取结果既更贴合项目需要，也更难被预测。不过这个功能要发挥作用，前提是数据基础扎实——专家库的标签体系、专业分类是否足够精细，是否覆盖了足够的专家画像维度，这决定了匹配度提升的效果有多大。文件里还特别提到了”远程异地评标”——跨区域抽取专家本身就是防范围标串标的有效手段，AI 在这个背景下做匹配调度，要比人工操作高效得多。
智能辅助评标，这是真正的核心场景，也是争议的源头。
原文的表述是：打造类人化的评审推理能力，掌握不同专业评标专家的知识结构体系，按照项目类型建立综合评审指标体系，结合具体项目推荐或匹配评审点，全面提取招标投标文件要素，深度解析招标文件内容和投标文件响应度，辅助专家开展评审或生成结果供专家参考，提升评标的公正性。
拆开来看，智能辅助评标做的几件事是：提取标书里的关键要素（资质、业绩、技术方案等）、深度解析投标文件的响应度（这个标书写的是否真正回应了招标文件的要求）、辅助专家打分或生成评分建议。
目前的主流设计思路是：先让 AI 把所有投标文件的客观项筛一遍——资质条件、业绩真实性、技术参数符合性，这些有明确审查标准的维度，由 AI 先行判断。AI 把判断结果和关键证据打包，交给专家复核。专家不用再逐页翻标书找数据，只需要审核 AI 提取的完整性、判断逻辑的合理性，然后下最终结论。
195 号文在这一点上写得比较谨慎：AI 结论不替代人的自主判断，谁使用谁负责。这个表述的意思是：AI 可以做第一道筛选，但判定权和连带责任都留在人这边。综合评审指标体系怎么建、评审点怎么推荐，这些都需要大量的专业领域知识做基础，短期内不太可能做到”全自动”。
实际运行中可能遇到的问题也很现实：AI 和专家判断出现分歧时，以谁为准？AI 误判后怎么申诉和修正？同一个标在不同 AI 系统下会不会得出不同结论？这些都是开评标环节走起来之后一定会碰到的问题，目前文件没有给出答案。政策的完善有滞后性——可以理解为先把场景框架推开，具体问题留待实践中逐步解决。
定标环节：辅助决策，但目前涉及面有限
3 个场景：评标报告核验、辅助定标决策、中标合同签订。
评标报告核验，原文的表述是：打造评标报告智能审核能力，辅助招标人核查评标报告的数据准确性、逻辑关联性、内容合规性等，自动预警客观评审因素评分不一致、分值计算错误、专家打分偏离度过大等问题。这个场景解决的问题很具体——评标报告写错了怎么办。一份评标报告动辄几十页，人工核对的数据点非常多，分值加总错误、评分不一致等疏漏时有发生。AI 做核验的判定逻辑非常清晰——数据对不对、分数加总有没有错、专家打分偏离度在不在合理范围——这些都是有明确规则边界的工作，技术落地的确定性强。
辅助定标决策，原文的表述是：基于招标需求、供应链管理、历史交易情况等，结合有关行业、信用、税务、司法等平台系统数据，对中标候选人进行多维立体画像，引入数字人答辩等方式，辅助招标人对中标候选人进行综合比对分析并作出定标决策，实现定标全过程记录和可追溯。这个场景的想象力空间比较大——如果数据源够广，中标候选人的画像可以做得非常丰富，不只是评标报告里的那些信息，还包括信用记录、司法纠纷、历史履约情况等。但这也正是它的瓶颈所在——数据打通本身是大工程，短期内不太可能实现。目前来看，”全过程记录和可追溯”是最容易实现的部分——定标环节的每个决策节点留痕，这在系统层面做起来相对简单。
中标合同签订，原文的表述是：在招标投标文件资料中自动提取中标合同的主要签约要素，参考有关示范文本并结合项目专用合同条款生成合同，实现合同的在线签订和存档，结合政策法规要求对关键权利义务条款进行风险提示，减少”阴阳合同”、随意篡改等问题。从”辅助定标决策”到”中标合同签订”，文件把定标环节的 AI 化一直延伸到了合同签完的那一刻。自动提取签约要素、参考示范文本生成合同、风险提示——这些比起前面几个场景来更加工具化，但”减少阴阳合同”这个目标，说明政策层面关注的不只是效率，还有合同层面的合规性。
定标环节整体关注度偏低。核心原因是：定标决策涉及面窄，能接触到这个环节的人群相对有限，法规层面的争议也不像评标环节那么突出。但这不意味着它不重要——定标是招投标全链路的最后一道关，这个环节的 AI 化做扎实了，全链条才算真正闭环。
现场管理：最”隐形”但最先看到效果的环节
4 个场景：场所调度、见证管理、档案管理、智慧问答。
这些场景都围绕交易中心日常运营的自动化和智能化。没有招标检测和围串标识别那样”抓眼球”，但它们可能是 20 个场景里最先落地、阻力最小的一批。
场所调度——原文说的是高效调配场所工位资源和人员力量，打造无人值守的智慧交易环境。说白了就是开标室、评标室的智能排期和调度，跟影院的智能选座系统本质上是一个逻辑。
见证管理——原文说的是”智能研判—动态干预—链上存证”的闭环见证体系，对交易全过程进行无感化数字见证。整个开评标过程被完整记录下来，出了争议能回放、有据可查。
档案管理——交易资料的智能命名与归类、自动生成档案索引与摘要、智能检索查询，以及”充分挖掘交易档案在围串标分析、争议纠纷解决、降本增效等方面的作用”——这里的信号是：档案不只是”存着”，还要”用起来”。
智慧问答——原文说的是搭建招标投标领域专业问答引擎，提供多模态交互式咨询服务，实现操作智能引导、范本智能推荐、异常预警问答、异议投诉咨询等功能。交易中心每天接到大量咨询电话，问题重复度非常高——”CA 锁怎么续期”、”开标时间怎么查”、”标书格式要求在哪里看”。AI 问答系统替代大部分人工客服，是比较成熟的落地场景，政务热线领域已有大量案例验证。这类投资不大、见效快的项目，在整体 AI 化推进中往往能起到”由点带面”的示范效应。
监管环节：五个场景，核心在一个方向
监管环节是 20 个场景里场景数最多的——5 个场景：专家管理、围串标识别、信用管理、协同监管、投诉处理。
五个场景围绕一个核心方向：事中事后监管的数据化和智能化。其中重点在围串标识别。
专家管理——原文说的是构建评标专家全生命周期智能管理体系，对评标专家进行多维立体画像并辅助开展动态考核，赋能全国评标专家”一网管理”。专家合规管理、回避检测、画像考核，都是这个政策框架下的具体应用方向。
围串标识别——原文的表述很详细：构建”主体+行为”全覆盖的综合预警体系，通过多维数据碰撞和主体画像，穿透式发现企业特征信息雷同，主体关系、投标行为、中标概率异常，专家打分倾向等隐蔽性问题。对投标文件、工程量清单、报价清单等进行深度扫描，通过技术方案语义相似性分析、商务标关键报价特征比对等，挖掘疑似围串标问题线索。
传统围串标监管以”事后举报”为主——项目出了问题、有人举报了、监管部门才去查。查处率低、时效差、取证难。AI 介入的底层逻辑是数据交叉比对，几个维度：
报名行为异常：同一 IP 地址报名多个标段、多个投标人在同一设备上操作
报价规律异常：报价偏离度集中在某个区间内循环、不同投标人报价离散度过低
文件元数据一致：不同投标文件的技术方案文案风格高度一致、文档属性指向同一来源
人员关联图谱：社保记录交叉、企业股权穿透、历史合作关系
这四个维度中的任何一个单独拿出来，都不能作为围串标的认定依据。但它们叠加在一起，形成的高风险信号足以触发预警，然后由监管部门做人工核实。需要注意文件的措辞：”预警”不是”认定”，最终判断权在监管部门。AI 围标识别本质上是一个”疑点发现”工具，而不是”自动定罪”系统。
信用管理——信用信息的自动归集、共享应用、动态调整，以及多维立体信用画像和精准预警提醒。
协同监管——原文说的是贯通项目标前、标中、标后的分析预警模型，自动识别应招未招、转包违法分包、人员违规变更、进度严重滞后、低中高结等问题。同时明确提出了”行刑纪”贯通衔接——行政执法、刑事司法、纪检监察”一网共治”的智慧监管格局。这一段是 20 个场景里”穿透力”最强的一个——它把招投标监管从交易环节本身延伸到了项目履约环节，而且是多部门协同的。
投诉处理——辅助行政监督部门分析投诉书，结合政策法规和调查取证情况，形成初步审查意见，分类给出处理建议，辅助生成投诉处理决定书，并对恶意投诉进行智能筛查和处理。
20 个场景覆盖了招投标全生命周期，但不同场景的优先级和落地难度差异很大。从”聊胜于无”到”可能改变规则”，跨度不小。这是”文件写了什么”。但”AI 能不能真正做到”和”AI 做到什么程度”，是两个需要分开谈的问题。下面说。
三、时间表意味着什么
文件给了两个时间节点。
第一个是 2026 年底。招标文件检测、智能辅助评标、围串标识别等重点场景在部分省市实现全覆盖。
第二个是 2027 年底。更多重点场景在全国范围内推广应用。
“部分省市”不是”全国”——试点先行是政策推进的常规路径。但具体是哪”部分”省份、覆盖到什么量化程度，文件中没有进一步明确，后续可能需要关注不同地方发布的配套细则。
“全覆盖”这个词的力度值得认真对待。它意味着被选中的试点省市，要在规定的几个场景里把 AI 工具跑起来，成为日常操作流程里的组成部分，而不是偶尔用一下。
按这个规划，从文件发布到今天（4 月底），已经过去了将近 3 个月。距离第一个时间节点还有大约 8 个月。8 个月做”部分省市全覆盖”，这个执行节奏在政务信息化领域属于中等偏快的。2019 年住建部推”全过程工程咨询”，从试点到全国铺开用了将近 3 年。类比下来，195 号文对落地节奏的要求是比较紧凑的。
一个需要关注的实际问题是：各地执行力度大概率不会一样。公共资源交易体系涉及地方利益格局，AI 工具采购、系统改造、数据对接都需要投入。有些地方推进起来比较快，有些地方可能会拖一拖——最终哪部分省市能如期实现全覆盖，哪部分省市会滞后一些，是接下来这个系列会持续关注的变化。
四、几个现实约束
文件写得再完整，现实有现实的逻辑。三个比较突出的约束。
第一个，AI 在不同场景的效果会有明显差距。
像招标文件检测——歧视性、排他性条款的判定有相对成熟的规则库，落地门槛低，效果也相对可控。但围串标识别，涉及的是利益输送、关联交易这类人为隐蔽操作，模型效果高度依赖数据的完整性和质量。不是”上了 AI 就能全部查出来”。
目前的可参考案例是某省的 86 个房建和市政项目试点——样本量不算特别大。这个领域还需要更多实践数据来验证 AI 的识别精度。
第二个，数据开放与数据保护之间的矛盾。
招投标数据涉及企业经营信息、报价策略、专家个人信息，不同省、市之间的系统各自独立、标准不统一。AI 模型的效果，又在很大程度上依赖数据的数量和质量——可以说是严格受到”数据完整度”约束的。
目前各地电子招投标系统之间的数据打通情况，尚未达到一套标准、全面覆盖的程度。195 号文在表述上也是”在确保数据安全的前提下”推进，而不是”全面放开所有数据”。数据怎么安全地流动起来，本身可能比 AI 模型怎么调整更加考验制度设计的水平。
第三个，从业者层面的影响是渐变的，不是突变。
政策提要求、定时间表是一回事，一线从业者的日常工作节奏变化是另一回事。不会出现”某一天 AI 突然接管所有事情”的情况。实际的推进路径大概率是：试点阶段 → 收集反馈 → 持续迭代 → 阶段扩展。
在这个过程中人的角色会逐步变化——比如评审专家从”从头审到尾”变成”审核 AI 的提取结果再下判断”——但这种变化的节奏，大概率会比很多人想的慢一些，也比一些人担心的温和一些。
五、边界承认：有限的预期与开放的未来
195 号文不是一份”颠覆性”的文件。
它没有说”AI 要替代评标专家”。它没有说”招投标行业要变天”。它做的事更务实：把招投标全流程拆成 20 个环节，在每个环节上标了一个”AI 可能帮上忙”的位置。然后给了一张时间表，说好了哪些时间点要做到什么程度。
但走到这个位置，还有三个更根本的问题悬在那里。
第一个问题：AI 辅助评标的数据基础和模型成熟度，在 8 个月内能准备到什么程度？目前各大头部厂商所谓的”建筑领域知识”垂直模型量级够不够——数据规模够不够广、专业术语的覆盖量够不够深，目前能看到的公开信息还不足以做出确定的判断。
第二个问题：监管部门怎么确保 AI 工具的透明性和可追究性？如果某份标书被 AI 判定为”高风险”，投标方有权利知道这个判定是怎么做出的、依据了哪些数据、调用逻辑是怎么运行的。如果 AI 做出了错误判定，投标方的申诉渠道和纠偏机制目前还没有一个清晰的框架标准。
第三个问题：各地落地的质量和一致性会不会出现比较大的差异？招投标体系的运行效率，很大程度上取决于全国的规则一致性。如果这个省用 A 公司的 AI 评标，那个省用 B 公司的模型——投标方面对的规则环境就不是”全国统一”的。195 号文明确了时间表，但具体方案的标准化、质量监控、效果评估等配套问题，目前还没有看到更详细的制度安排。
所以这篇倒不好用”未来已来”来收尾。
更准确的表述应该是：方向已经明确，时间表已经排好，但真正的考验在落地端。未来 8 个月试点地区的执行质量，才是检验这份文件成色的关键。
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