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智慧城市网 企业关注】传统评标模式长期存在三大核心痛点：
一是评标专家需短时间处理数百至数千页投标文件，工作量大，评审质量参差不齐；
二是评审规则透明度不足，专家主观倾向影响公正性；
三是行业乱象频发，难以保障公平公正的交易环境。为应对评标专家存在专业能力不足、公正性欠缺及错漏评等问题，2024年，国家发展改革委将贵州纳入“人工智能大模型智能评审、招标文件合规检测”试行省份，明确要求通过技术赋能推动公共资源交易向公平公正方向转型，为行业改革提供了政策指引。
解决方案
贵州积极构建“AI辅助+人工复核”的整体解决方案，凭借人工智能技术的突破，对于客观分，系统自动抓取信息并进行比对，再由专家进行复核打分；对于主观分，通过人工智能解析文件、提取投标文件响应内容，由专家复核研判后进行打分。具体措施如下：
1.开展人工智能大模型训练
以贵州房屋建筑及市政工程施工项目为切入点，深化模型训练。完成2.7亿Tokens建筑领域知识预训练，55万问答对、6万张图纸共2.8亿Tokens有监督精调(SFT)和1400万Tokens的强化学习。
2.搭建AI智能辅助评审系统
系统包含客观分评审与主观分评审两部分，客观分依据招标文件范本梳理44个评审点，依托“全省一张网”企业数据自动提取、比对分析并生成结果供专家复核；主观分则按范本要求、行业政策和技术标准规范，梳理354个评审点，通过人工智能解析识别、提取、推理投标文件技术标响应程度，生成评审意见供专家复核。
3.组织专家论证和行业部门确认
组织12位住建行业技术专家，通过模拟实际项目评审，对评审点与实际业务匹配度及AI技术标分析结果展开论证，得到专家肯定。同时邀请发改、住建、水利、交通等部门对智能辅助评标系统功能进行确认，得到各行业部门认可支持。
4.协调招投标项目进行上线试运行
4月15日，贵州实施首个房屋建筑技术标主观分智能评审项目，借助对投标文件的智能识别、推理及分析，助力专家判定合规性与响应度。5月23日，实施首个房屋建筑商务标客观分智能评审项目，协同技术标智能评审，搭建全过程智能辅助评审模式，缩短评审时长、提升质量。
5.对辅助评审系统进行持续优化
多维评估模型效果，强化结构化数据与图形数据的识别能力，完善评审点，以实现对房建范本评审项全覆盖，截止2025年12月8日，已完成房建市政类项目评审共计63个，未来将逐步覆盖交通、水利等行业招投标领域。
创新点
应用创新方面，将人工智能应用于专家评审环节相关工作，充分剖析业务场景后构建结构化评审体系，结合大模型与
大数据技术，建立“业务+模型+数据”的AI智能辅助评审方案，辅助评标，提升评审效率与质量。
技术创新与模式创新方面，针对工程建设项目工程图纸、工程量清单识别困难问题，采用多模态数据识别技术，通过跨模态语义对齐算法实现异构数据统一解析与关联匹配，破解复杂工程数据结构化提取瓶颈。专家在人工智能辅助的基础上进行复核和研判，创新形成“人机协作”的评审模式。
应用成效
经济效益方面，本项目定位为公益性服务项目，虽无直接经济效益，但间接经济效益显著。经测算，单份投标文件约3分钟处理完毕，30家投标人并发评审仅需约1.5小时，大幅提升评审效率。同时，系统能有效减少专家人为因素干扰，保障评标过程的客观公正，为各类企业提供公平竞争的平台，优化营商环境，单项目投标家数平均为12.6家，同比增长57.5%，充分激发了社会创新活力。此外，系统精准的智能抓取与比对分析能力，有助于筛选出最合适的供应商或承包商，确保项目顺利实施，避免资源浪费和项目延误，提高社会资源的整体利用效益，降低市场主体交易成本，促进社会经济的稳定发展，从而节省大量政府投资资金，提高经济效益。
社会效益方面，通过公共资源交易AI智能辅助评审大模型，显著提升评审质量，防范评审风险。人工智能精准提取检查点并标注响应度，专家据此逐条复核，有效防范以往因专家能力或态度导致的错评、漏评的问题。同时，通过人工智能提供建议并监督专家行为，可防范专家不按评标办法评审，通过人机协作弥补专家判断不足，发挥“技术赋能规则”优势。这大幅减少了人为干预，促进公平竞争，重塑招投标生态，提升交易平台公信力。
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