招采星解读《关于加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见》

 

八部委点名要搞“AI招投标”，这题招采星早就做完了

2026年2月10，八部委那个关于《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）的文件一下来，行业群里就炸了。大家都在讨论大模型怎么落地、NLP怎么审标，甚至有人觉得这是个遥远的“施工图”。

说实话，拿到文件的时候，我们技术团队的第一反应不是“要赶工了”，而是有一种“作业被老师当作范文朗读”的既视感。

文件里提到的那些痛点——效率低、围标难查、编制繁琐，正是招采星这几年在泥坑里摸爬滚打，一个个填平的坑。当行业还在因为“AI能不能用、敢不敢用”争论不休时，我们已经把这套东西跑通了。

为什么我们敢说自己走在了红头文件前面？

一、 别谈虚的，先解决“写”和“审”的烂摊子

文件里说要推“智能辅助编制”。在这个圈子混久了都知道，写标书和审标书是最折磨人的。

以前大家怎么干？Ctrl+C加Ctrl+V，稍微不注意就留下了带有指向性的排斥条款，埋下废标的雷。招采星现在的系统里，这根本不是问题。我们没搞那些花里胡哨的概念，就是把合规规则“喂”给了系统。你起草的时候，AI就在后台盯着，有没有歧视条款、有没有挖坑，一键就能查出来 。

至于供应商，我们正在测试的基于NLP（自然语言处理）的引擎，就是要解决“填空题”做错的问题。导入素材，AI结合本地模板库帮你填商务条款。这不叫“黑科技”，这叫把人从机械劳动里解放出来 。

二、 评标室里的“隐形助手”：把专家从几十万字里救出来

这次文件里重点提了“智能辅助评标”。说白了，就是要把专家从海量的垃圾时间里解放出来。

以前评个标，动不动几百页、几十万字的标书，专家哪怕是铁打的，看到最后也得眼花。这时候，“智能清标”就显本事了。在招采星的系统里，这玩意儿就是个没有感情的“找茬机器”。标书传上去，几秒钟的工夫，谁和谁的由于“复制粘贴”导致的段落雷同，谁和谁的报价规律出现异常曲线，系统直接给你标红挂出来 。

还有那个最耗时间的“资格审查”。营业执照过没过期？资质等级够不够？这种硬指标，人眼看多了容易漏，但我们用 DeepSeek大模型 在本地算力上一跑，准确率直接干到了98% 。

甚至连打分这种事，AI也能搭把手。它能根据规则给出客观分的预估，专家只需要复核一下就行 。这效率提升的可不是一点半点，那是数量级的差别。

三、 大家都怕AI胡说八道，所以我们把DeepSeek“关”进了本地服务器

这是我们最想聊的技术底牌。

懂行的都知道，这里面有个巨大的悖论：谁敢把核心的标底、商业机密传到公有云的大模型上去跑？

大多数招采系统厂商卡在这一步不敢动。但招采星做了一个很大胆的架构创新——“SaaS的皮，本地AI的骨”。

我们没有直接调云端接口，而是把现在的当红炸子鸡 DeepSeek大模型，直接部署到了本地的华为泰山服务器上，底层跑的是国产OpenEuler系统 。

这意味着什么？意味着所有敏感数据的流转全在内网，“可用不可见”，国企和政府最担心的安全问题，我们从物理层面上解决了 。

四、 抓“围标”这事，光靠人眼真不行

监管最头疼的是什么？是围标串标。以前靠专家肉眼看，哪能看出谁和谁的文档创建时间一样？谁和谁的IP地址撞了？

我们引入DeepSeek机器学习模型，就是为了干这个。它不光看表面的文字雷同，它还去扒元数据，去穿透股权关系，去分析历史抱团行为 。那些看起来毫无瓜葛的两家公司，在AI的“显微镜”下，潜在的关联关系根本藏不住。

这才是真正的穿透式监管。

五、 为什么是我们？

说到底，AI这东西，光有算法不行，得有“料”喂它。

AI的智商取决于数据质量。招采星不是半路出家的和尚，我们在电子招采这个行业干了14年，服务了4000多家企业 。什么是“实质性响应”？什么是隐蔽的排他条款？这些行业里的弯弯绕绕，通用大模型不懂，但被我们海量业务场景“喂”出来的AI懂。

而且，我们坚持SaaS版**“零投入、零部署、零维护”** 。国家鼓励中小企业数字化，如果不把门槛降到地板上，那都是空话。我们要做的，就是让哪怕最小的供应商，也能用上最顶尖的AI工具。

写在最后

这次发改委的文件，与其说是政策风向标，不如说是行业的分水岭。招投标从“电子化”向“数智化”的跨越，已经不是选修课，而是必修课。

我们很高兴看到政策终于跟上了技术的步伐。如果你想找一套完全这就已经把政策要求落地了的系统，招采星已经在终点等你了。