7.11-12 郑州 | 拆解AI评标逻辑,零代码玩转AI,现场打造你的＂中标智能体＂训练营

前言：从2025年4月新闻说起“合肥公共资源交易创新引入“青天大模型”

第一讲 政策破局：AI赋能招投标变革趋势与风控

一、AI监管逻辑

（一）AI监管下的投标新规则

1、2026年招投标AI新政发改法规〔2026〕195号核心要点

从“人查”到“数防”：2026年底全覆盖时间红线

2、对投标企业的实际影响：不是技术竞赛，是合规门槛

3、195号文要求的20个运用场景中三大重要场景解读

（二）AI如何识别围标串标——12个关键特征

1、硬件层：机器码、CPU序列号、硬盘序列号

2、文件层：文档作者、最后保存者、创建时间、内嵌字体、PDF元数据

3、内容层：错别字雷同、清单组价异常一致、印章像素比对

4、关系层：股权穿透、社保缴纳、资金流水

案例分析：某建筑企业因“作者名称未改”被判定串标的真实教训

二、风险识别与合规红线

（一）AI的辅助性定位

1、模型生成的结论不替代专家自主判断，不改变使用主体的法定责任

2、采购人和评审专家的权责不可让渡：自由裁量权、回避义务、终身负责制不受影响

（二）安全与规范要求

防范模型黑箱、幻觉和算法歧视风险

数据安全：构建数据、算力、算法、系统四重防护体系

第二讲 投标实务：AI工具运用与评委视角解读

一、工具选型与基础操作

（一）主流AI工具对比与选型建议

1、DeepSeek：长文本、招标文件解析、技术方案生成

2、豆包：本地化、多模态

3、垂直领域模型介绍：钛投标、星火投标、链企等

选型建议：不同预算、不同技术能力企业的工具组合方案

（二）AI使用规范与风险提示

1、企业数据脱敏

2、AI生成内容的合规校验原则

二、像专家一样思考——穿透评标全过程的标书决胜逻辑

（一）评标现场的"内部视角"

1、评标前的"公平防线"：专家是如何抽选的？远程异地评标环境下，专家如何互动？

2、AI介入后的评标新常态：专家如何看待AI辅助结果？是参考还是盲从？

3、专家的"第一眼"：在几百页标书中，专家最先看什么？

4、评审时间压力：如何让专家在最短时间内找到得分点？

（二）初步评审（资格/符合性审查）——不能输在起跑线上

1、否决投标高频"雷区"盘点

（1）安全生产许可证过期、项目经理有在建项目等细节失误。

（2）投标保证金形式不符合要求（如要求从基本账户汇出却由分公司代缴）。

2、AI辅助审查的新挑战：AI如何自动比对响应性？哪些错误会被AI"秒杀"？

专家经验谈：面对细微偏差，专家是倾向于"澄清"还是"否决"？什么情况下可以澄清？

（三）详细评审（技术/商务）——得分点的精准卡位

1、技术标评审"潜规则"

（1）方案匹配度：专家如何逐项对比技术方案与招标文件需求的偏离？

（2）形式也是内容：目录导航如何设计才能让专家一秒定位？图表结合的逻辑与排版美学。

（3）应对AI初筛：如何让标书既满足AI的语义识别，又打动专家的专业判断？

（4）避免"无效内卷"：为什么标书写300页反而可能扣分？重点突出比堆砌更重要。

2、商务标评审"新动向"

（1）综合评估法下，价格分的计算逻辑与基准价的测算技巧。

（2）AI如何识别不平衡报价？专家如何结合AI提示进行判断？

三、最新评审模式解读与案例分析

（一）评定分离的政策背景与核心逻辑

1、政策演进：从2011年深圳试点到2025年国家层面确立。

2、评定分离的"三段式"流程解析

（1）评标阶段（专家负责）：专家评审推荐不排序的中标候选人（通常2-3名）

案例：南阳市评标环节"四重过滤"——大数据分析雷同性、AI智能评标、暗标清标、专家综合评审。

（2）核查阶段（定标委员会负责）：定标委员会对中标候选人进行核验，包括实地考察、电话质询、函询等方式。

案例：商丘市聚焦信用核查和履约能力两个方面五项核查内容。

（3）定标阶段（招标人决策）：招标人依据定标要素自主确定中标人。严禁通过抽签、摇号等排除有效竞争的方式定标。

（二）定标环节的核心关注点

1、定标要素：

报价合理性、履约能力、类似业绩、信用评价、考察结果等。

2、核查重点：

核查环节包括"三重把关"——实地核查、AI大数据智能筛选、定标委员会综合研判。

3、随机法应用：

商丘市"核查随机法"项目比例达93.02%，突出信用核查和履约能力

（三）案例解读

1、评定分离异议案——"选取前5名"的争议与澄清

（1）案情背景：福鼎新能源动力电池结构件生产基地项目，投标人提出异议称"定标委员会未严格按照招标文件执行，仅选取了投标报价得分最靠前的5家投标人作为定标候选人，严重偏离招标文件本意"。

（2）争议焦点：招标文件规定"选取前5名"——是指得分最高的5家，还是所有得分前5名次段内的投标人？

2、暗标无效投标案——格式不合规导致"一票否决"

1、案情背景：某大型施工企业参与河北省某政府采购项目，技术方案内容扎实、亮点突出，但开标后被判定为无效投标。

2、原因分析：投标文件暗标分册图表标题中使用了企业标准色，违反了河北省"暗标文件不得有任何可识别标识"的规定。

结束：现场交流

引言：如果评标席上坐的是AI，你的标书还能中标吗？

第一讲 AI核心术语“黑话”

一、模型图谱： 国内外主流模型（Claude、GPT、DeepSeek、千问、豆包）的特长与选型；

二、核心概念：Token、多模态、OCR等基础知识介绍；

第二讲 小龙虾操作实战+小组演练

（一）全网项目信息自动抓取发微信

1. 场景痛点：每天手动查询招标网站信息，效率低；

2. 实操演示：利用小龙虾的深度搜索能力，自动爬取指定区域的招标公告、招标文件、中标候选人等信息；重要信息自动发送到手机上；

（二）招标文件风险评审（拒绝漏读废标项）

1. 场景痛点：几百页PDF找不到重点，容易遗漏隐性废标陷阱，读完花了很长时间；

2. 实操演示：上传招标文件，按你的要求解析文件，风险点一目了然；

（三） 技术标极速生成

1. 场景痛点：从报名到开标就2天时间，技术标来不及写；

2. 实操演示：上传招标文件，AI 自动生成技术标初稿；

（四）开标数据分析

1. 场景痛点：几百家报价，有图片、有PDF，人工统计要1个小时，还容易出错，基准值计算太复杂；

2. 实操演示：开标智能体搭建，1分钟计算报价

（五）AI组价

1. 场景痛点：繁琐、重复劳动多、效率低下

2. 实操演示：利用AI组价做基础工作，人工作为辅助。

（六）文件雷同检查

1. 场景痛点：多份投标方案、在同一台电脑操作，留下痕迹

2. 实操演示：一键清理文件属性与痕迹，降低雷同判定风险，辅助合规自查

（七）AI成本测算

1. 场景痛点：手动填写人材机、消耗量没痕迹，中标了还要测算一次

2. 实操演示：AI组价的原理，数据库的搭建

（八）AI写联系函

1. 场景痛点：政府或者甲方发文，半天写不出来，写的漏洞很多；

2. 实操演示：上传函件，商务函件自动生成；

第三讲 AI零基础开发+小组演练+答疑

（一）开发软件和AI模型的选择

场景痛点：国内外模型和开发工具那么多，不会写代码

实操演示：介绍常用的AI开发工具、AI智能体、AI大模型，一句代码不会写，只要你懂业务，照样开发出比市面更好的产品。

（二）零基础开发标书编写系统

1. 场景痛点：公司的业绩、资质经常需要找来找去，又不会写技术标

2. 实操演示：不写一句代码，打字就能上手开发系统。

（三）零基础开发报价分析系统

1. 场景痛点：不知道该如何报价，报高了扣分，报低了亏钱

2. 实操演示：不写一句代码，打字描述即可生成工具。

第四讲 模拟演练

1. 分组任务：每组抽取一个项目场景（分享）；

2. 工具应用：利用“小龙虾”建自己的智能体助手，零代码工具的应用；

3. 产出交付：小龙虾智能体、网页、或者应用。

4. 交流：针对各组的产品进行交流。