【重磅】发改委等部门联合发文，招投标进入“AI +”时代

以下为发改法规〔2026〕195号原文

《国家发展改革委等部门关于加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见》

各省、自治区、直辖市、新疆生产建设兵团发展改革委、工业和信息化主管部门、住房城乡建设厅（委、局）、交通运输厅（局、委）、水利（水务）厅（局）、农业农村厅（局、委）、商务主管部门、国资委、招标投标指导协调部门、公共资源交易平台整合工作牵头部门，各省、自治区、直辖市通信管理局，各中央企业：

为贯彻落实党中央、国务院关于深化招标投标改革部署要求，按照《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》有关安排，推动招标投标和人工智能深度融合、促进招标投标市场规范健康发展，现提出如下意见。

一、总体目标

围绕招标投标交易全过程和管理重点环节，按照政府引导、多方参与、场景牵引、安全可控的原则，积极稳妥推进人工智能在招标投标领域的应用，改进招标投标范式，提升服务和监管的数智化水平，为保障公共资源公平高效配置、规范招标投标市场秩序提供有力支撑。

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；2027年底，更多重点场景在全国范围内推广应用，形成一批模型训练、场景应用、机制保障等方面的经验做法，有效促进招标投标市场规范健康发展。

二、加快推进场景应用

（一）“人工智能+”招标

1. 招标策划。辅助招标人对行业趋势、市场供需、资源要素等进行综合研判，准确理解、分析有关项目的投资审批、招标投标、履约验收等信息，生成客观量化的招标需求、技术和商务条件，从源头提高招标的科学合理性。
2. 招标文件编制。在深度理解项目目标、建设内容、招标需求、技术和商务条件等基础上，结合历史交易情况和政策法规要求，智能匹配招标文件范本，推荐适合的资格条件、评标办法和评标标准，辅助招标人编制或自动生成招标文件，提升招标文件的编制质量。
3. 招标文件检测。结合有关政策法规要求，对招标文件开展合规性、合理性、错敏词等多维度检测，自动识别各类违法违规和排斥限制竞争等问题，提示判断依据和修改建议，辅助招标人对招标文件进行智慧纠偏。鼓励实行招标文件“先体检、再发布”。

（二）“人工智能+”投标

1. 投标策划。全方位捕捉各类项目招标信息，结合投标人特点推送适合的项目信息，自动提取并解析项目招标计划、招标公告和招标文件等资料中的关键要素，智能生成招标需求图谱，对重要内容进行提示。结合历史交易和同类项目等情况，辅助分析评估参与项目竞争的经济性，提高投标效率。
2. 投标合规自查。深度解析项目招标需求和招标文件要求，结合投标人的特点和优势，辅助投标人确定技术方案和报价区间。对投标人编制的投标文件，对照招标文件进行响应性比对，自动提示投标文件中的违法违规、错误缺漏等问题，辅助投标人针对性修改完善。对可能低于成本价的投标进行风险提示，减少恶意低价竞标等情况。

（三）“人工智能+”开标和评标

1. 开标。打造类人化的数字开标人，调度项目开标活动全流程，自动完成宣读开标纪律、公布投标人名单、标书解密、唱标、结果确认等工作。智能判断开标异常情况并进行提示，辅助招标人实时高效处理。
2. 专家抽取。综合解析项目特点和评标要点，根据评标专家的专业分类、地域分布、回避规则等条件，结合远程异地评标等要求，自动生成与项目相适应的专家抽取方案，提高所抽取专家与项目的匹配度，保障专家抽取的科学性和公正性。
3. 智能辅助评标。打造类人化的评审推理能力，掌握不同专业评标专家的知识结构体系，按照项目类型建立综合评审指标体系，结合具体项目推荐或匹配评审点，全面提取招标投标文件要素，深度解析招标文件内容和投标文件响应度，辅助专家开展评审或生成结果供专家参考，提升评标的公正性。

（四）“人工智能+”定标

1. 评标报告核验。打造评标报告智能审核能力，辅助招标人核查评标报告的数据准确性、逻辑关联性、内容合规性等，自动预警客观评审因素评分不一致、分值计算错误、专家打分偏离度过大等问题，提示评标专家进行复核确认并修改完善。
2. 辅助定标决策。基于招标需求、供应链管理、历史交易情况等，结合有关行业、信用、税务、司法等平台系统数据，对中标候选人进行多维立体画像。引入数字人答辩等方式，辅助招标人对中标候选人进行综合比对分析并作出定标决策，实现定标全过程记录和可追溯。
3. 中标合同签订。在招标投标文件资料中自动提取中标合同的主要签约要素，参考有关示范文本并结合项目专用合同条款生成合同，实现合同的在线签订和存档。结合政策法规要求、历史交易情况等，对中标合同的关键权利义务条款进行风险提示，减少“阴阳合同”、随意篡改等问题。

（五）“人工智能+”现场管理

1. 场所调度。对交易场所进行全方位智能化管理，高效调配场所工位资源和人员力量，动态监测交易场所中的各类人员和活动情况，提高交易设施的智能化水平，打造无人值守的智慧交易环境。加强交易场所之间的协同联动和资源互补，提升跨区域交易服务的便利化水平。
2. 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，对招标投标交易各环节进行无感化数字见证，全面、准确记录交易全过程。强化异常行为分析预警，对涉嫌违法违规活动及时提醒劝阻，加强问题线索报告，为有关部门执纪执法提供支撑。
3. 档案管理。构建招标投标交易档案智能化管理体系，结合智能见证管理实现交易文件的智能填报、交易数据的链上存证。对招标投标交易资料进行智能命名与归类，自动生成档案索引与摘要，提供智能检索与查询服务。充分挖掘交易档案在政策绩效评估、围串标分析、争议纠纷解决、降本增效等方面的作用，提升交易档案的综合利用效能。
4. 智慧问答。搭建招标投标领域专业问答引擎，针对各类政策法规、业务知识、操作流程等，提供多模态交互式咨询服务，实现操作智能引导、范本智能推荐、异常预警问答、异议投诉咨询等功能，提高招标投标交易服务的便捷性。

（六）“人工智能+”监管

1. 专家管理。构建评标专家全生命周期智能管理体系，结合专业能力、履职考核、信用评价、教育培训等情况，对评标专家进行多维立体画像并辅助开展动态考核，提升对评标专家的综合管理能力。结合具体行业实际，赋能全国评标专家“一网管理”，推动优质专家资源共享共用。
2. 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主体画像，穿透式发现企业特征信息雷同，主体关系、投标行为、中标概率异常，专家打分倾向等隐蔽性问题。对投标文件、工程量清单、报价清单等进行深度扫描，通过技术方案语义相似性分析、商务标关键报价特征比对等，挖掘疑似围串标问题线索，为有关部门执纪执法提供参考。
3. 信用管理。打造招标投标智慧信用管理能力，实现信用信息的客观记录、自动归集、共享应用、动态调整。打造招标投标智慧信用评价模型，多维立体勾勒主体信用画像，精准高效开展信用评价、信息推送和预警提醒。
4. 协同监管。打造贯通项目标前、标中、标后的分析预警模型，加强全过程数据采集、治理和运用，通过数据碰撞和比对分析，自动识别应招未招、转包违法分包、人员违规变更、进度严重滞后、低中高结等问题。加强招标投标“行刑纪”贯通衔接，实现对问题线索预警转办、协同查处、结果反馈的智能化闭环管理，增强对复杂案件的深度解析与处理能力，推动形成行政执法、刑事司法、纪检监察“一网共治”的智慧监管格局。
5. 投诉处理。打造招标投标智能化投诉处理能力，辅助行政监督部门分析投诉书，结合政策法规、历史案例和调查取证情况等，形成初步审查意见，分类给出处理建议，辅助生成投诉处理决定书，提升投诉处理效率。对恶意投诉进行智能筛查和处理，提高恶意投诉的防治力度。

三、规范部署实施

（七）科学组织推进

各地要根据实践需求和技术基础，科学确定实施路径。对于提高交易效率、适合市场化推进的场景，要积极培育人工智能应用服务商。

对于保障交易公平公正、提升监管质效的场景，要注重发挥政府主导作用，加强统筹规划和集约建设，地市应当在省级层面统筹指导下开展部署应用，县级及以下原则上应当复用上级的模型资源。

（八）强化系统集成

各地要持续深化公共资源交易平台整合共享，在统一制度规则和技术标准的基础上有序开展集约化改造，提升招标投标交易流程和有关平台系统的标准化水平，强化有关平台系统互联互通，提高模型部署应用效率。

（九）夯实数据基础

各地要加强招标投标数据治理，强化数据清洗和标注，加快构建涵盖招标投标政策法规和全流程各环节的高质量数据集和知识库，依托政务数据共享机制，推进高质量数据集的共建共享和生成数据的归集治理，更好支撑模型训练和应用。

（十）持续迭代优化

各地要建立人工智能模型常态化升级机制，及时更新数据集和知识库，运用招标投标专业数据进行针对性训练，不断优化模型算法，提升模型精准度。

要建立用户评价反馈机制，及时收集、处理用户需求，完善应用功能，以用户反馈驱动模型迭代优化。

（十一）健全应用机制

各地要加强人工智能应用与招标投标全流程各环节的衔接，健全模型生成内容的转化应用机制，保障模型充分发挥作用。坚持技术的辅助性定位，模型生成的结论不替代招标人、招标代理机构、投标人、评标专家等的自主判断，不改变使用主体的法定责任。

（十二）提升安全水平

严格落实人工智能模型安全管理要求，强化模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全能力建设，严格开展算法、模型备案和安全审核。

构建数据、算力、算法和系统安全防护体系，确保模型安全可靠，有效防范和应对模型黑箱、幻觉和算法歧视等风险。

四、加强组织保障

各省级发展改革部门要切实发挥指导协调和牵头抓总作用，加大组织实施力度，积极协调解决数据和算力需求，联合有关部门尽快确定应用场景和实施路径，分类推动落实，健全应用保障机制；要加强与高校、科研院所、人工智能企业合作，充分发挥人工智能企业的作用，促进产学研转化；要强化人才队伍建设，加强跨领域人才培养。

国家发展改革委将会同有关部门加强统筹协调，做好宣传引导和风险管控，指导各地、各中央企业因地制宜深化探索应用，完善配套制度规则，推进标准体系建设，及时总结推广典型经验做法。

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