从翻标书到秒审查，从凭经验到有参考…… AI评标，如何守住裁量边界
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浙江在线10月29日讯（记者 吉文磊）20分钟完成288家投标单位全部投标文件解密，36分钟完成整套开标流程；符合性审查仅用时29分钟，效率是专家评审的49倍……前不久，绍兴市上虞区百官街道城区河道引水活水及环境提升工程（Ⅰ标）的开评标现场，一套AI辅助评标系统让不少评标专家直呼“没想到”。
招投标，一头连着政府，一头连着市场，是公共资源配置的关键环节，也是腐败易发多发领域。2月，国家发改委、水利部等8部门出台《关于加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见》，推动AI在招标文件检测、智能辅助评标、围串标识别等重点场景的应用。
在浙江，水利系统率先破题。4月以来，省水利厅联合省数据局、钱江实验室研发的AI辅助评标系统（AI-ABES），在淳安、富阳、余杭、上虞等地多个项目投入应用，9月起在全省全面推广应用。按照计划，2026年底前，浙江将逐步实现所有水利工程招投标AI辅助评标全覆盖。
当AI走进评标室，它到底改变了什么？是效率，是尺度，还是专家裁量的边界？
困局：
专家的时间花在哪了
评标室里，长桌上一摞摞标书堆成小山，几乎挡住了对面的人。专家们人手一摞，有的对照条款逐条核验，有的拿笔圈点标记，不敢有半点马虎。
这样的场景，曾在评标室里反复上演。面对一个投资数亿元乃至上百亿元的重大工程项目，哪些企业能够参与建设，不仅关乎工程质量，也关乎每一笔财政资金花得值不值——而这一切，最终都落在专家笔下的评标结果里。
对专家而言，评标的责任是重大的。不过，他们不仅要在一摞摞标书里作出判断，还要尽力解决一些绕不开的困扰。
“时间错配”就是其中一个。省水利厅建设处负责人告诉记者，按10个小时评标时间算，现实中，评标专家可能有7个小时花在核对资质、业绩、人员等基础信息上。而最有价值的、用于技术方案优劣比选的时间，反而被压缩，这就直接影响了评标质效。
另一个难题是专家匹配。按照规定，评标委员会专家占比三分之二以上，从省发改委评标专家库中随机抽取。随机抽取保证了程序公平，也带来现实问题。就拿水利工程来说——有的专家擅长河道，不一定熟悉水库；有的专家长期做造价，对施工组织设计未必在行。于是，面对厚厚的投标文件，一些专家容易“凭经验”“凭感觉”，自由裁量空间较大。
“确保专家自由裁量，本意是让评标不受干扰。可裁量一旦过大，就容易出现‘任性评审’，特别是专家一旦被‘围猎’，评标结果就会走样。”该负责人说。
评标环节的种种困扰，呼唤更精准的监管手段。在此背景下，浙江率先破局，将AI技术引入水利招投标。
问题来了，AI评标，为何最先“吃螃蟹”的是水利工程？
省水利水电勘测设计院有限公司总工程师曾甄解释，水利工程非标准化程度高，受降雨、地形、地质等自然条件影响，世界上几乎没有两个一模一样的水利工程。以闸门设计为例，涉及80多个独立参数，属于高维约束问题，很难用简单公式求“最优解”。也正因如此，水利工程评标复杂、专业门槛高，AI辅助一旦跑通，对其他工程领域更有复制意义。
更重要的是，浙江水利有数据基础。省水利厅自建“透明工程”平台，已结构化沉淀市场主体业绩、人员、信用等信息，为AI比对核验提供了条件，使其能够在复杂场景中先行先试。
于是，这样一套聚焦符合性审查、技术标评审全流程的AI辅助评标系统，在浙江水利领域率先落地。
破局：
让AI学会“找点”与判断
AI评标，难在哪？难在“懂水利”。
浙江没有选择从零开始训练一个水利垂直大模型，而是走“通用大模型+行业评审规则”的轻量化路线。该系统以通义千问大模型为底座，搭配预学习水利行业规范的专业语料，并集成自然语言处理、机器学习、光学字符识别等技术，把水利评审规则转化为系统代码。
一位专家向记者通俗解释：浙江的路线，不是让AI从“幼儿园”开始学土木（即训练垂直大模型），而是让一个已具备广泛知识储备的“大学生”通义千问大模型接受水利专业训练，成为评标席旁的智慧助手。
训练这一助手的，是全省30余位水利专家。他们历时约半年，梳理近20万条高质量专业语料，覆盖大坝、堤防、海塘、河道治理、隧洞等15种主要建筑物类型，形成2000余条评审规则。每一个评审点，都经过专家标注。
标注，是让AI成为水利工程专家的关键环节。
“语义大模型本质上理解的是字面意思。要让它评标，先得让它找到标书上的‘评审点’。但通用大模型可能会找错位置——比如有的写了却没识别出来，有的只有一句话，难以判断。”
该专家表示，水利专家要做的，就是把这些“点”标注出来，并告诉AI：评审点对应文件哪个位置，什么样算写到了、写好了，“说白了，就是让AI先学会专家的思维，精准判断。”
专家标注也可能存在人为偏见，这该如何避免？对此，整个标注过程采取背靠背评审：两人一组，不一致时则引入第三名专家校验。专家只能看到随机分配的部分评分点，无法掌握全貌。
经过半年筹备，AI评标系统上线后，最明显的变化是评标效率显著提升。
比如上虞区百官街道城区河道引水活水及环境提升工程（Ⅰ标）的AI辅助评标，AI系统把招标要求细化为26项、122个符合性评审检测点。一份投标文件符合性审查原来需10分钟左右，通过AI系统不到10秒即可完成，准确率高达99.9%。
资信标评审环节，效率提升同样明显。系统与省统一招投标交易平台、“透明工程”等数据贯通，企业业绩、信用信息可自动比对、实时核验，既让专家免去逐一核对的繁琐，也从源头压缩了虚假材料的生存空间。
边界：
AI辅助，专家决策
AI评标，效率只是第一步。更深层的变化，是评标尺度的统一和自由裁量空间的压缩。
在技术标评审环节，AI系统对施工组织设计、关键技术方案等进行智能解析，给出评审参考，但不直接给分。最终打分权仍掌握在专家手中。
“评审参考的意义在于，同一份投标文件，不同专家可能理解不一，而AI把评审要点规则化、标准化，相当于给所有专家一把‘统一的尺子’。”省水利厅相关负责人表示。
这把“尺子”效果明显。此前一试点项目就显示，评标专家与AI智能体平均偏离率仅为5.1%，较AI辅助前偏差缩减75%以上。
“偏差预警不是要取代专家判断，而是提示专家更加审慎、客观。”该负责人表示，AI辅助评标后，还会组织复盘，对偏差较大的情况纳入监管和信用管理。
在资信和标后监管环节，AI同样发挥作用。投标信息前置入库、投标过程全程留痕、标后社会公示、外省业绩函调、佐证材料大模型识别……一系列机制让虚假业绩、弄虚作假行为更容易暴露。
不过，AI辅助评标并非“万能钥匙”。
曾甄就认为，AI提供的是“相对优解”，不是绝对最优解。技术方案没有标准答案，创新方案可能因为超出历史数据，被AI的评审结果低估。
此外，AI的标准对所有投标人一视同仁，但投标方也可能研究AI偏好，用AI生成标书来“应对”AI评审。这是一场持续的“矛与盾”博弈，需要模型和规则不断迭代。
法律边界问题同样不容忽视。招投标法明确，评标主体是评标委员会，AI的定位是辅助工具，不能替代专家决策。目前，浙江坚持“AI辅助、专家决策”，AI提供参考意见，最终结论由专家依法独立作出。
不难发现，从“翻标书”到“秒审查”，从“凭经验”到“有参考”，浙江水利的这场探索，核心不是用AI取代人，而是用技术刚性挤压权力寻租空间，用制度保障守住公平公正底线。省水利厅相关负责人表示，下一步将按照“边应用、边迭代”原则，持续优化评审规则和模型，健全评审结果异议处理机制，确保“有章可循、有据可依、有错可纠”。
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