随着数字技术渐进式融入公共治理领域，AI（Artificial Inte-lligence，人工智能）在公共资源交易领域的适用场景持续拓展。作为市场经济体系的重要制度安排，招投标制度承担着优化资源配置与维护市场公平的双重使命。但传统招投标模式往往面临流程冗长、信息不对称、监管时效性不足等问题，亟待通过技术创新实现治理效能跃升。在此背景下，以DeepSeek（杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的AI模型）为代表的AI系统，展现出独特的变革潜力。依托自然语言处理与机器学习技术，AI系统可实现对招标文件的语义解析、投标方案的智能评审及异常行为的实时预警。其强大的数据处理能力可显著压缩人为操作空间，算法模型的客观性亦有助于减少主观偏好干扰，理论上为构建透明、高效的招投标生态提供了技术支撑。然而，技术的双刃剑效应同样不容忽视：“AI+”模式下的招投标面临“AI幻觉”污染、数据安全风险加剧、权责边界模糊、制度供给不足引发竞争失衡等系统性挑战。
笔者立足理论与实践双重视角，系统解构AI与招标体系融合的理论基础与技术路径，总结国内试点经验与创新模式，剖析技术应用中暴露的数据治理、责任认定、公平性缺失等核心问题，试图构建覆盖数据治理、技术规范、监管机制、风险管控的四维治理体系，为规避“AI+”技术异化风险提供制度保障。
理论现状与治理创新
近年来，学术界围绕AI与政府采购融合应用展开了系统性研究，重点聚焦在三大核心领域：一是智能化转型的可行性论证，涵盖技术应用的理论依据与实践价值评估；二是应用场景创新，系统探索智能化工具在采购需求分析、招投标管理、合同履约等全流程中的创新应用模式；三是风险治理机制构建，深入剖析算法决策带来的法律合规风险、数据安全隐忧及伦理挑战。这些研究成果为后续深化技术应用与治理研究提供了理论支撑。
目前，关于AI的理论研究仍存在以下局限性：其一，对区域实践考察的系统性不足，缺乏对地区数智化转型路径的深度解析；其二，对风险的研究多停留于技术参数优化层面，并未提出有针对性的治理策略与政策工具，导致风险防控停留在理论警示阶段而缺乏实践转化；其三，现有成果多集中于单一环节的技术改良，尚未构建覆盖技术研发、应用推广、效能评估的全生命周期治理框架。
针对上述研究的局限性，笔者通过研究杭州、深圳、荆门、钦州四地“AI＋招投标”场景的差异化实践，验证技术落地的可行性边界，为AI技术规模化推广提供实践依据。同时，围绕“AI幻觉”污染、数据安全、权责失配、市场垄断四大风险维度，构建数据溯源、技术验证、责任认定的协同治理方案，创新性提出“试点先行—标准迭代—风险处置”的阶梯式治理路径，为实现技术创新与制度优化的动态平衡提供系统性策略。
“AI+”模式在招投标领域的实践
当前，全国多地展开了基于“AI＋招投标”模式的创新性实践，主要形成了智能评标系统开发、风险预警模型构建、知识图谱赋能决策3类典型模式。笔者选取杭州、深圳、荆门、钦州四地“AI＋招投标”的差异化实践案例，分别从知识图谱驱动、智能流程再造、认知决策强化、数据要素赋能等维度展开分析，以揭示AI技术在政府采购领域的技术扩散规律与系统性治理机制。
杭州政采云：“智采大模型”驱动招投标全流程智能化转型
杭州政采云股份有限公司（以下简称政采云）于2024年12月发布了其自主研发的“智采大模型”。作为数字采购领域的垂类大模型标杆，该模型依托“通用大模型层＋智能体开发平台＋数智应用”3层架构，深度融合RAG（Retrieval-augmented Generation，检索增强生成）技术与知识图谱，显著提升招投标场景的智能化水平。通过精准解析海量政府采购数据与行业知识库，该模型已实现智能搜索、智能推荐、智能客服等核心功能，并创新推出采购文件自动生成工具。其“五位一体”的建设思路更是构建了跨区域、跨主体的统一智能底座，推动招投标从“人工审核”向“智能合约执行”跃迁。未来，政采云拟通过分级准入机制与区块链存证技术，破解中小企业数据贫困问题，进而为全国政府采购市场打造“制度弹性＋技术韧性”的治理范本。
深圳交易集团：全流程智能评审重塑政府采购效率标杆
2025年4月，深圳交易集团在政府采购框架协议采购系统中率先应用AI智能辅助评标系统，实现评审效率与准确率的双重突破。以液晶显示器框架协议采购项目为例，传统人工评审需5名专家耗时7小时完成115份投标文件的资格审查与技术评审，而AI系统仅用时9分46秒，准确率达到了100％。该系统通过20项技术指标交叉验证，深度解析15项招标条款，同步完成16家供应商投标文件的智能比对，生成具备风险预警与数据溯源功能的动态评审报告。由此可见，AI智能辅助评标系统不仅可以大幅压缩评审周期，而且可以通过算法模型消除人为主观因素的干扰，为全国公共资源交易数智化转型提供了“深圳范本”。未来，深圳将进一步扩大AI在公共资源交易领域的应用范围，进而推动“以算力换人力、以智力提能力”的智慧化升级。
荆门掇刀区：DeepSeek大模型驱动政府采购“认知智能”转型
2025年3月，湖北省荆门市掇刀区政府采购平台接入DeepSeek AI模型，成为湖北省首个实现“AI＋大数据”深度融合的电子交易平台。该系统依托全国80余万条政采历史数据，通过自然语言交互与深度学习技术，为采购人提供智能预算分析、文件生成及合规审查服务。具体而言，在采购需求阶段，系统可自动挖掘市场价格波动趋势，规避预算偏差风险；在文件编制阶段，系统可智能填充技术参数与评分标准，使得评标效率均提升90％以上；在审查阶段，系统可通过政策法规与负面清单的智能检测功能，降低法律风险。这一创新平台的应用实现了政府采购从“流程优化”到“认知智能”的跨越，推动交易服务从标准化向精准化、预测化升级，为全省智慧政务建设树立了标杆。
钦州政采中心：AI知识库赋能政府采购智能决策
广西钦州市政府采购中心创新性地构建了“AI＋政府采购”知识库，集成IMA（腾讯推出的面向学习、办公场景，以知识库为核心的AI智能工作台）智能工作台与DeepSeek、混元大模型，实现政府采购全流程智能化辅助。以教学设备采购项目为例，系统在42秒内综合19份法规文件，快速生成包含在线询价、反向竞价等合规路径的建议，并自动提示中小微企业优惠政策，效率较传统人工模式提升了数十倍。与此同时，该知识库依托AI算法实现了法规条款毫秒级匹配，深度整合广西地方性采购政策，提供精准决策依据，并通过持续导入新政与案例库，形成动态进化机制，以适应新型采购需求。
目前，钦州市政府采购中心已实现框架协议跨区域共享、电子合同在线签订等改革。未来，钦州市政府采购中心将进一步拓展AI辅助评审、数据画像分析等功能，推动政府采购从“流程电子化”向“决策智能化”跃迁，进而打造西部地区智慧政务新标杆。
“AI+”模式在招投标领域应用可能存在的风险
随着《国务院办公厅关于创新完善体制机制推动招标投标市场规范健康发展的意见》（国办发〔2024〕21号）等政策文件的出台，智能化转型已成为公共资源交易领域深化改革的必然趋势。当前，深度学习、区块链、自然语言处理等技术已渗透至投标文件解析、资质核验、报价分析等核心环节，推动招投标流程逐渐从“经验驱动型”向“数据驱动型”跃迁。然而，AI系统固有的技术特性与传统招投标治理体系间的适配矛盾逐渐显现。在此阶段，数据闭环中的“AI幻觉”污染、敏感信息保护机制缺失、人机协同责任真空以及算法偏见引发的市场失衡，共同构成了智能化转型道路上的复合型风险矩阵。
“AI幻觉”污染风险
随着大数据时代的到来，深度学习和神经网络等技术已逐渐成为公共资源交易的重要支撑。然而，不准确的数据或虚假信息的引入，可能会导致对训练集的严重污染，进而导致AI在支撑决策过程中产生重大失误。值得关注的是，此类信息污染风险不仅存在于传统的数据采集与存储环节，更有可能产生于实时处理的复杂交易数据中难以规避的系统漏洞。与此同时，深度学习模型的“数据闭环”特性将进一步加剧风险：若训练数据中混入伪造材料，算法会在迭代中持续放大错误特征，从而形成“错进错出”的恶性循环，进而导致更加严重的数据污染。
数据安全风险
AI技术在招投标领域的应用虽然显著提升了招投标的效率与透明度，但其技术特性与现有制度体系之间的结构性矛盾正逐步显现。例如，招标过程中往往会涉及企业资质、技术方案、商务报价等敏感信息的数智化存储与传输，这使得数据泄露的可能性大幅增加。然而，当前智能招投标平台在数据加密、访问权限控制等关键环节的技术防护措施尚有待完善，黑客攻击或内部人员违规操作极易引发大规模信息泄露。此外，算法模型训练所需的海量数据采集，存在过度收集个人隐私或商业秘密的风险，这与《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》的合规要求产生实质性冲突，亟待通过技术规范与法律约束的双重路径加以规制。
权责界定风险
权责边界模糊化是“AI+”模式在招投标领域应用的另一重大隐患。随着AI系统渐进式融入招标中的评标过程，决策模式将由传统的“人类专家主导”转变为“人机协同”模式。然而，现行法律体系尚未明确界定算法决策的法律责任主体，极易导致系统开发商、平台运营方与评审专家三方出现相互推诿责任的情况，进而引发争议纠纷。同时，《中华人民共和国招标投标法》及其实施条例主要基于人工操作场景设计，缺乏对算法决策过程的追溯机制与纠错规则，使得由技术故障引发的纠纷往往难以通过法律途径进行有效解决。
市场垄断风险
随着招投标阶段数智化程度的不断加深，AI推荐系统的数据依赖性因为暗含衍生新型市场不公的风险，即中小企业在数据资源占有上的结构性弱势，极可能导致其持续遭遇算法排斥。由于历史中标数据多源自大型企业，智能推荐模型天然形成对大企业技术方案、服务模式的路径依赖，而中小企业因样本数据稀少难以被准确建模。长此以往，数据贫困将形成恶性循环：中标率下降导致中小企业可贡献的有效数据进一步减少，从而使得算法模型持续强化对大企业特征的识别偏好，最终形成“数据霸权—算法歧视—市场排斥”的闭环，这一问题亟待通过数据权益平衡机制加以矫正。
“AI+”模式在招投标领域应用的政策建议
随着招投标领域数智化转型的逐渐深入，AI系统在提升效率的同时也衍生出数据污染、算法偏误、权责模糊、市场失衡等新型治理挑战。基于此，笔者创新性地提出全流程治理框架体系，拟通过数据治理、安全防护、责任溯源、公平保障四大支柱，构建起覆盖AI系统开发、部署、运行、监督全周期的管理体系，既保持技术创新活力又筑牢风险防控底线，为招投标领域智能化转型提供系统化解决方案。
构建数据质量全流程治理机制
针对“AI幻觉”污染风险，建立覆盖数据采集、清洗、标注、存储、更新的全生命周期管理体系。首先，在数据采集环节实施多源交叉验证机制，通过“国家企业信用信息公示系统”“信用中国”等官方可靠信源，对投标企业资质数据进行双重校验。其次，在数据处理阶段引入对抗性样本检测算法，对异常投标文件进行语义特征分析与模式识别，构建动态更新的污染数据过滤模型。与此同时，建立数据质量追溯反馈系统，要求AI模型开发商定期披露训练数据集来源及清洗日志，监管部门通过随机抽检方式对训练数据合规性进行穿透式审查。此外，在模型迭代过程中设置“数据隔离期”，要求新采集数据确认无异常后方可纳入训练集，避免污染数据在闭环中持续发酵。
打造分层级数据安全防护体系
随着招投标领域数智化进程的逐渐深入，建议构建“分层防护＋分类管控＋分步实施”的渐进式治理体系。在技术实施层面，优先在标准化程度高的公共资源交易中心试点基础加密技术，为实现投标文件传输环节的加密算法全覆盖奠定基础。在制度规范层面，制定“招投标数据分类分级实施指引”，将技术方案、成本清单等核心数据明确为“一级保护数据”，将供应商基本信息等明确为“二级数据”，进而形成分层管控机制。在容错保障层面，财政部门可考虑设立专项风险补偿基金，对采用联邦学习等前沿技术的平台给予研发补贴，同时设立安全保障金科目，以应对突发性数据泄露事件。
建立算法决策责任溯源制度
为化解AI评标在权责界定方面的风险，建议构建包含法律完善、技术适配、监管优化3个层面的渐进式算法决策责任溯源制度。在法律完善层面，通过法律修订补充AI应用专项条款，明确“算法辅助决策”的法律定位。同时，建立数据质量过错推定机制，规定原始数据失实导致的问题由数据提供方担责，模型设计缺陷引发的错误由开发商承担主要责任，系统参数配置不当造成的偏差则由平台运营方负责。在技术适配层面，对现有电子招投标系统进行功能扩展，开发支持关键节点标记的简易溯源系统，重点记录技术评分计算、废标判定规则触发等核心环节的操作轨迹；同步升级现有系统的接口兼容性，确保溯源数据可对接全国公共资源交易平台监管系统。在监管机制优化方面，将算法透明度审查纳入常规招标文件合规性检查流程，同时通过年度培训提升监管人员的技术核查能力，逐步实现技术监管能力的体系化升级。
实施算法公平性动态矫正工程
为平衡技术创新与市场公平，建议依托全国公共资源交易平台现有数据库，开通中小企业专属数据通道，自动归集其过往中标项目的合规业绩数据，生成标准化能力画像。与此同时，在现有评标系统中开发“公平性校验”功能模块，当识别到中小企业投标时，自动启动特征补偿算法，对因数据稀疏导致的评分偏差进行动态修正。此外，联合行业协会开展“数智投标赋能行动”，开发适配中小企业的轻量化投标辅助工具，提供招标文件智能解析、历史中标数据对标等服务，将其接入各地中小企业公共服务平台网络，提升其数智化转型能力。
结语
AI技术驱动下的招投标体系变革，既是提升公共资源配置效率的必然选择，也是对数字时代治理能力现代化的重大考验。技术的赋能效应与风险增生如同双螺旋结构交织演进：智能评标等技术工具显著降低了人工成本，为市场公平注入新动能。但数据污染、算法黑箱、权责模糊等衍生问题，也在不断拷问传统制度框架的适应性。
面对这场变革，既不能因技术不确定性而延缓创新步伐，亦不可因效率至上主义忽视系统性风险。核心破题之道在于构建“制度—技术—伦理”三位一体的协同治理框架：通过渐进式策略打造分层级数据安全防护体系、建立算法决策责任溯源制度，以构建数据质量全流程治理机制、实施算法公平性动态矫正工程，同时借助穿透式监管工具识别新型违规形态，最终在动态平衡中实现技术工具性与价值理性的统一。
对“AI+”模式的探索需始终锚定“人本导向”，以制度创新引导技术向善，以风险防控护航创新活力，从而在效率提升与权利保障之间找到可持续发展的均衡点，进而使AI真正成为优化市场生态、筑牢公平底线的建设性力量。这一进程需要政策制定者、技术开发者、市场主体与社会公众的多元共治，在持续校准中推动“AI+”模式行稳致远，进而为数字经济高质量发展提供实践范本。