国家发改委、工信部、住建部、交通运输部、水利部、农业农村部、商务部、国务院国资委,联合印发意见
新京报·2026-02-18 09:17

政策核心与目标 - 国家发改委等八部门联合印发《关于加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见》,旨在推动招标投标与人工智能深度融合,改进招标投标范式,提升服务和监管的数智化水平 [1][2] - 总体目标是保障公共资源公平高效配置、规范招标投标市场秩序,为全国统一大市场建设提供支撑 [3] - 设定了明确的阶段性目标:到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应用;到2027年底,更多重点场景在全国范围内推广应用,并形成一批模型训练、场景应用、机制保障等方面的经验做法 [1][3] 人工智能+招标场景 - 招标策划:辅助招标人综合研判行业趋势、市场供需等信息,生成客观量化的招标需求与技术商务条件,从源头提高招标的科学合理性 [4] - 招标文件编制:智能匹配招标文件范本,推荐资格条件、评标办法和标准,辅助或自动生成招标文件,提升编制质量 [4] - 招标文件检测:对招标文件进行合规性、合理性等多维度检测,自动识别违法违规和排斥限制竞争问题,鼓励实行“先体检、再发布” [5] 人工智能+投标场景 - 投标策划:自动捕捉并解析项目招标信息,生成招标需求图谱,辅助投标人评估项目竞争的经济性,提高投标效率 [6] - 投标合规自查:辅助确定技术方案和报价区间,对投标文件进行响应性比对,自动提示违法违规、错误缺漏等问题,并对可能低于成本价的投标进行风险提示 [6] 人工智能+开标与评标场景 - 开标:打造类人化数字开标人,自动完成宣读纪律、唱标等全流程工作,并智能判断和提示开标异常情况 [7] - 专家抽取:根据项目特点、专业分类、回避规则等条件,自动生成专家抽取方案,提高专家与项目的匹配度 [7] - 智能辅助评标:打造类人化评审推理能力,建立综合评审指标体系,深度解析文件内容,辅助专家评审或生成参考结果,提升评标公正性 [7] 人工智能+定标场景 - 评标报告核验:智能审核评标报告的数据准确性、逻辑关联性等,自动预警评分不一致、计算错误等问题 [8] - 辅助定标决策:基于多维度数据对中标候选人进行立体画像,引入数字人答辩等方式辅助综合比对分析,实现定标全过程可追溯 [8] - 中标合同签订:自动提取合同要素并生成合同,实现在线签订和存档,并对关键条款进行风险提示,减少“阴阳合同”等问题 [8] 人工智能+现场管理场景 - 场所调度:对交易场所进行全方位智能化管理,高效调配资源,动态监测人员和活动,打造无人值守的智慧交易环境 [9] - 见证管理:构建“智能研判—动态干预—链上存证”的闭环见证体系,对交易各环节进行无感化数字见证,并强化异常行为分析预警 [9] - 档案管理:构建智能化档案管理体系,实现文件智能填报、数据链上存证、智能检索与查询,并挖掘档案在政策评估、争议解决等方面的作用 [10] - 智慧问答:搭建专业问答引擎,提供多模态交互式咨询服务,实现操作引导、范本推荐、异常预警等功能 [10] 人工智能+监管场景 - 专家管理:构建评标专家全生命周期智能管理体系,进行多维立体画像和动态考核,推动全国评标专家“一网管理”和资源共享 [11] - 围串标识别: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深度扫描,挖掘疑似围串标问题线索 [11] - 信用管理:打造智慧信用管理能力,实现信用信息的自动归集与共享应用,并构建智慧信用评价模型 [11] - 协同监管:打造贯通项目标前、标中、标后的分析预警模型,自动识别应招未招、转包违法分包等问题,推动形成“行刑纪”“一网共治”的智慧监管格局 [12] - 投诉处理:打造智能化投诉处理能力,辅助行政监督部门分析投诉并形成处理建议,提升处理效率,并对恶意投诉进行智能筛查 [12] 部署实施与组织保障 - 科学组织推进:根据场景特点,对于提高交易效率的场景积极培育人工智能应用服务商;对于保障公平公正的场景发挥政府主导作用,加强统筹规划和集约建设 [13] - 强化系统集成:持续深化公共资源交易平台整合共享,在统一标准下有序开展集约化改造,强化平台系统互联互通 [13] - 夯实数据基础:加强招标投标数据治理,构建高质量数据集和知识库,推进数据集的共建共享 [13] - 持续迭代优化:建立模型常态化升级和用户评价反馈机制,以专业数据和用户反馈驱动模型迭代优化 [14] - 健全应用机制:加强人工智能应用与全流程的衔接,坚持技术的辅助性定位,模型生成的结论不替代各主体的自主判断和法定责任 [15] - 提升安全水平:严格落实安全管理要求,强化算法、数据、基础设施等安全能力建设,构建安全防护体系,防范模型黑箱、算法歧视等风险 [15] - 加强组织保障:各省级发展改革部门要发挥牵头抓总作用,协调解决数据和算力需求,确定实施路径;加强与高校、科研院所、人工智能企业合作,强化人才队伍建设;国家发改委将加强统筹协调,指导各地深化探索应用,完善配套制度与标准体系 [16]

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