AI评标来了,招标人先准备一份机器底稿

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2026 年 2 月，国家发展改革委等 8 部门发布《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）。

这份文件的力度不小。它不是泛泛说“鼓励 AI”，而是把招标投标交易全过程拆成 20 个重点场景：招标策划、招标文件编制、招标文件检测、投标合规自查、开标、专家抽取、智能辅助评标、辅助定标决策、围串标识别、投诉处理等，都在里面。标书代写

时间表也很清楚：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要在部分省市实现全覆盖应用；2027 年底，更多重点场景在**范围内推广。标书代写

很多人看到这里，第一反应是评标会不会被 AI 替代。标书代写

我更关心另一个问题：AI 介入以后，项目出争议时，谁能把当时的判断过程说清楚

政策文本对“智能辅助评标”的定位很克制：辅助专家开展评审，或者生成结果供专家参考。标书代写

“辅助”和“参考”这两个词很重要。

它们说明，AI 不是新的评标主体。评标专家的判断责任没有消失，招标人和代理机构的组织责任也没有消失。系统可以提取要素、比对响应度、提示异常，但不能把“我采纳了什么、为什么采纳、哪些地方没采纳”替人说完。标书代写

这也是未来争议最容易发生的位置。

如果投标人质疑评审结果，项目方只拿得出一句“系统辅助判断”，这句话大概率不够。真正有用的是：系统读取了哪些版本的招标文件和投标文件，设置了哪些评审指标，输出了哪些提示，专家如何复核，最终报告为什么采纳或排除了某项建议。标书代写

没有这些底稿，AI 越参与，解释成本越高。

文件中特别提到，招标文件检测可以对合规性、合理性、错敏词等进行多维度检测，识别违法违规和排斥限制竞争等问题，并提示判断依据和修改建议，鼓励实行招标文件“先体检、再发布”。

这句话对招标人很有冲击。

过去，招标文件里的倾向性条款、资格条件设置、评分标准不清，很多时候是在投诉、异议或审计阶段才被翻出来。AI 检测普及后，招标文件发布前就可能已经被系统提示过一次。

问题来了：系统提示了，项目方没改，后来又被投诉，怎么解释

这不是说系统提示一定正确。AI 也可能误判，可能把行业必要条件识别成限制竞争，也可能漏掉真正的问题。但只要项目方使用了检测工具，就应当留下处理记录：哪些提示被采纳，哪些提示被排除，排除理由是什么，谁确认。

“没有看到”会变得越来越难说。

政策不只管招标人，也写到了投标合规自查。

投标人可以用 AI 解析招标需求、比对响应性、提示违法违规和错误缺漏，对可能低于成本价的投标进行风险提示。这对投标效率当然是好事，尤其是多项目并行、材料版本多、商务技术标分工复杂的企业。

但投标文件的形成过程也会因此变得更复杂。标书代写

一个投标报价为什么这么低某项技术响应为什么选择“满足”而不是“偏离”AI 是否提示过成本风险投标团队是否覆盖了提示这些问题一旦进入争议、投诉、审计或内部追责，都会变成事实问题。

我在做传统项目争议时有一个很深的感受：最后能说服人的，往往不是事后写得漂亮的解释，而是当时留下的材料。投标文件、招标文件、服务承诺、往来函件、会议纪要、现场记录，哪个版本在前，谁确认在后，决定了很多判断空间。标书代写

AI 介入后，这套材料清单要扩一格。

如果企业已经开始在招投标环节使用 AI，我建议先别急着追求“全自动”。先把底稿做出来。

第一，输入材料。

包括招标文件、补遗文件、投标文件、历史交易数据、政策法规库、企业资质材料等。至少要能说明系统当时读到的是哪一版文件。标书代写

第二，系统信息。

不用把商业秘密全部摊开，但项目底稿里应当记录工具名称、系统版本、调用时间、主要功能模块、人工设置的关键参数。否则未来很难复现同一次判断。

第三，输出建议。

系统提示了哪些风险、哪些缺漏、哪些疑似排斥限制竞争条款、哪些低价风险，应当保留原始输出。不要只保留被人工整理后的“干净版”。

第四，人工处理。

谁复核，采纳了什么，排除了什么，理由是什么，最终写进招标文件、评标报告或投标文件的内容是什么。这里最怕只有签名，没有理由。标书代写

这四件东西不复杂，但需要项目一开始就设计。等投诉来了再补，通常补不齐。

招投标是高度程序化的领域。AI 的价值，恰恰在于把一些过去靠人工经验和抽样检查的环节，变成更高频、更细颗粒度的检测。

但程序化不等于无人负责。

招标文件检测发现疑似限制竞争条款，不代表该条款当然违法；智能辅助评标提示某投标文件响应不足，也不代表专家可以不看原文；围串标识别模型标出异常关系，也不等于可以跳过调查核实。标书代写

反过来也一样。

人工复核不能变成一句“经核查无误”。法律上真正有价值的复核，应该能看出复核对象、复核理由和复核结论。尤其在重大建设工程、公共**交易和国资项目里，AI 底稿未来很可能**时服务于投诉处理、审计检查、内部追责和诉讼仲裁。

把它当成证据材料准备，比把它当成技术日志准备，更稳。

第一，给项目设一张 AI 使用清单。

哪些环节允许用 AI，哪些材料可以上传，哪些必须脱敏，哪些输出不得直接采用。清单越早写，越能减少项目组临时发挥。

第二，统一底稿模板。

招标文件检测、投标合规自查、智能辅助评标、围串标识别，应当有不同模板。模板不求复杂，但要覆盖输入、输出、人工处理、异常说明。标书代写

第三，设置争议响应口径。

一旦发生异议、投诉或质疑，谁负责导出系统记录，谁负责解释技术输出，谁负责把技术记录翻译成法律和项目语言。这个动作最好在项目启动时分工，不要等到期限只剩两天。

AI 进入招投标，当然会提高效率。

但在招投标领域，效率从来不是唯一目标。公平、透明、可追溯，才是这套制度能站住的基础。

未来的好项目，不一定是 AI 用得最多的项目。

更可能是 AI 用过以后，还能把每一步说清楚的项目。

作者简介： 陈石律师，****事务所副主任、高级合伙人、****工程部主任，****协会常务理事、****委员会仲裁员，聚焦建筑房地产、投融资、并购重组及商事争议解决。曾获多家法律媒体与专业机构认可，荣登 LegalOne 2025 中国区建工及房地产实务先锋 45 强、律新社 2025 年度管理合伙人 20 佳（华东），入选《商法》The A-List 法律精英，获评 ALB China 区域市场十五佳长三角地区律师新星，并获律新社 2024 年度并购领域品牌之星。长期为万科、华润置地、信达地产、保利置业、招商蛇口、中海地产等企业提供法律服务，承办"首宗百亿地王""**第一高楼""**第一高楼"等代表性项目，累计服务项目投资额超千亿。近年来持续推动 AI 与法律实务融合，强调以结构化方法打通技术逻辑、法律判断与商业场景；著有《赋能法律人：AI 底层思维与应用范式》，并在多地开展相关主题讲座与分享。四**法师 AI 夜校（legalAGI.cn）发起人。