倒计时天|4月18-19日|北京|AI赋能“评定分离＂背景下的建筑企业投标策略与实施路径|中国建筑业EMBA高级研修班

招标人主体责任落实、评定分离改革趋势与市场竞争战略研究

聚焦招标投标制度与实践，探讨招标人主体责任落实，着重分析评定分离改革趋势及市场竞争战略。

第一章 招标投标制度（简述）

第一节 招标投标制度的发展进程

梳理招标投标制度的四阶段发展发展过程。

第二节 招投标数智化转型趋势分析

分析数智化转型中的技术赋能、数据监测与区域协同。

第三节 招标投标制度的底层逻辑分析

阐述制度底层逻辑的理论基础与核心目标。

第二章 招标人主体责任落实要求

强调招标人在标前、标中、标后各环节的主体责任。

第三章 评定分离制度及应对策略（重点）

探讨评定分离改革的内涵、有代表性的地域实践情况，简单介绍河南省政府投资项目 “评定分离” 政策变迁、实施效果与投标应对研究。

第四章 新形势下的市场竞争策略研究

研究新形势下企业聚焦细分市场、提升技术履约能力、强化合规等竞争策略，助力行业健康发展。

AI监管时代：投标精准策略与标书合规优化

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法律框架 

一、当前AI技术在招投标领域的发展现状与趋势

（一）国家政策与行业规范对AI应用的支持与约束

1、公平、公正、公开原则的AI化实现

2、算法透明度要求：评审模型的可解释性

3、系统访问的平等性：技术门槛与数字鸿沟问题

4、数据输入的公正性：训练数据的代表性偏差防范

（二）《招标投标法》《数据安全法》等相关法律法规要求

1、公告发布的自动化与法定媒介的兼容性

2、电子化流程与传统书面要求的法律等效性

3、系统故障时的法律程序补救机制

二、2026年招投标AI新政（发改法规〔2026〕195号）精准解读

1、形势巨变：从“人防”到“数防”的转折点

2026年底前全覆盖的时间红线意味着什么？

八部门联合发文的背后：全国统一大市场下的监管逻辑。

2、20个重点场景全景图：

（1）招标端：AI如何辅助生成招标文件、进行“招标文件体检”（先发布、再体检）。

（2）投标端：AI辅助投标策划与合规自查（这正是我们要利用的）。

（3）评标端：“类人化数字评标人”如何工作？智能辅助评标如何打分？

（4）监管端：构建“主体+行为”全覆盖的综合预警体系。

3、企业应对策略：如何从“被动合规”转向“主动适配”，利用规则而非对抗规

第二讲  AI工具：AI在招投标中的运用应对及工具  

一、AI在招投标工作中的运用应对

（一）电子评标 AI 系统规则解析与应对策略

1. 电子评标 AI 核心技术与工作逻辑

文本比对技术：检测标书抄袭、资质文件一致性校验

合规性审查 AI：自动识别废标条款违反、资质门槛不满足项

评分量化 AI：按评分标准逐项匹配，生成初始评分建议

2. 投标人核心应对措施

标书原创性保障：使用 AI 查重工具预检测，避免抄袭风险

合规条款精准响应：借助 AI 标注招标文件中的硬性要求，确保逐项满足

评分点强化呈现：按 AI 评分逻辑，结构化展示技术参数、业绩案例等高分项

格式规范优化：适配电子评标系统格式要求，避免 AI 无法识别导致的失分

成功案例：某工程企业利用 AI 解析评分标准，针对性强化技术方案，中标率提升 30%

失败案例：某供应商因标书格式不规范，被电子评标 AI 判定为 "无效响应"，直接废标

（二）远程异地评标AI 协同规则与实操要点

1. 远程异地评标 AI 系统架构与流程

跨区域 AI 协同：评标数据加密传输、多终端同步评审

AI 辅助监督：全程录音录像、异常评审行为预警

异地资料调取：AI 驱动的资质文件、业绩证明快速核验

2. 投标人关键应对策略

资料数字化准备：确保资质、业绩等证明文件可被 AI 快速识别（清晰扫描、关键信息标注）

远程澄清准备：提前预判 AI 标记的疑问点，准备标准化澄清话术

网络与设备保障：适配远程评审平台，避免文件传输中断或无法打开

成功案例：X企业通过AI预处理业绩证明文件，远程评标快速通过资质核验，缩短评审时间

失败案例：某服务商因业绩文件扫描模糊，AI 无法识别关键信息，需额外耗时澄清，影响评审印象

（三）AI平台如何识别“围标串标”的12大关键特征

1、AI的“天眼”怎么看？——多维数据碰撞原理

（1）不仅仅是查MAC地址和IP地址（那是初级手段）。

（2）深度分析：技术方案语义相似性分析（哪怕你换句话说我都能看出来）。

（3）行为异常分析：投标行为、中标概率异常、专家打分倾向度模型。

2、围串标识别的“12个关键特征”实战清单（结合某地公共资源交易中心真实算法逻辑）

（1）硬件层：机器码、CPU序列号（早已是基础项）。

（2）文件层：文档属性（作者、最后保存者）、PDF内嵌字体、元数据一致性。

（3）内容层：

文本雷同：非技术性表述的雷同（如错别字一模一样）。

报价逻辑：清单组价异常一致、错误一致（同一个坑掉进去两次）。

图片特征：扫描件印章的像素级比对。

关系层：股权穿透、人员社保、资金流水（大数据打通后的“团伙画像”）。

现场互动：通过模拟案例（脱敏处理），让学员扮演“AI算法工程师”，指出哪几个线索可以判定为异常

二、AI工具如何赋能投标工作

（一）投标背景

1、当前投标工作的核心痛点（标书撰写、数据整理、合规检查等）

2、AI在信息检索、文档生成、数据分析中的优势

（二）主流AI工具对比

1、DeepSeek：长文本处理、专业文档分析

2、豆包：多模态交互、本地化功能

3、其他工具（ChatGPT/文心一言）的适用场景

（三）使用规范与风险提示

1、企业数据安全注意事项

2、生成内容的合规性校验

第三讲：评委视角 ：工程建设技术方案逻辑构建与AI赋能 约2小时

一、评审视角下的技术标逻辑体系构建

（一）穿透评审视角——技术标的本质与评价维度

1、评审专家对技术标评审的底层逻辑：

“找差异、验逻辑、判可行、防风险”

2、四类典型评委画像与偏好分析

（1）技术权威型（总工/专家）： 关注方案先进性、可靠性、重难点突破。

 （2）项目管理型（业主代表）： 关注计划合理性、资源保障、界面协调、目标兑现能力。

 （3）成本控制型（造价专家）： 关注方案的经济性、措施费的合理性、降本增效点。

 （4）风险规避型（安全/法务）： 关注合规性、安全保障、应急预案、法律风险识别。

（二）对标评审逻辑——四大核心逻辑框架的深度解析 

1、逻辑一：施工总承包方案的“金字塔逻辑”（系统性论证）

（1）内核： 

目标-策略-路径-保障的顶层设计。

（2）呈现结构：

从项目管理总目标（质量、安全、工期、成本、绿色） 塔尖，向下分解至关键策略，再细化为具体技术路径与工艺，最后夯实资源、组织、管理保障底座。

（3）评审价值

体现总揽全局、系统筹划的能力，满足项目管理型、技术权威型评委的期待。

2、逻辑二：专业分包/专项方案的“PDCA循环逻辑”（过程闭环论证）

（1）内核： 针对特定专业问题，展示精专深的解决能力。

（2）呈现结构： P（精准计划与深化设计）→ D（精细化施工与智能控制）→ C（全过程监测与动态校验）→ A（持续优化与闭环管理）。

（3）评审价值： 体现专业专注、过程可控、持续改进的能力，满足技术权威型、风险规避型评委的期待。

3、逻辑三：问题导向型的"SCQA情境逻辑"（情境化论证）

（1）内核：情境-冲突-问题-答案的叙事结构

（2）呈现：描述项目背景（S）→ 突出核心矛盾（C）→ 提炼关键问题（Q）→ 给出系统答案（A）

（3）评审价值：增强代入感，彰显对业主痛点的深度理解

4、逻辑四：竞争分析型的"SWOT策略逻辑"（差异化论证）

（1）内核：优势-劣势-机遇-威胁的竞争分析

（2）呈现：客观分析项目内外部条件→ 制定扬长避短、把握机遇的应对策略

（3）评审价值：展示战略思维和差异化竞争力

（三）SCQA模型深度解析与案例演练

1、模型拆解：如何构建引人入胜的技术标开篇

S（情境）：精准描述项目特点与业主需求

C（冲突）：凸显项目实施面临的重大挑战

Q（问题）：提炼评审最关心的核心问题

A（答案）：系统展示本方案的优势解决方案

2、案例演练

以"复杂城区地铁站房项目"为例，小组练习用SCQA模型撰写技术标"编制说明"或"工程重难点分析"章节

第四讲 AI拆解： AI助力招标文件拆解 

一、AI辅助分析招标文件

（一）智能文本分析

1、识别关键条款和要求

2、提取技术参数、商务条款、法律要求

（二）关键点提示

1、废标关键词

2、技术方案关键词

（三）分析辅助

1、找出本项目的关键评分点

2、对比历史类似项目中标案例的相似特征

二、高频提问场景运用

（一） 信息提取类

技巧：限定范围+指定格式

（二）合规检查类

技巧：对比式提问

（三）数据分析类

技巧：给出分析维度

现场练习：上传本公司近期拟投的招标文件并利用AI进行拆解分析

三、针对AI辅助评标的“机器可读”优化

（一）“智能辅助评标”的逻辑

1、AI是如何提取关键词的？是如何判断是否响应的？

2、机器可读三原则：结构化、标签化、索引化。

（二）标书排版与呈现的“心机

1、如何通过标题、表格、加粗，让AI快速抓取到你的得分点。

2、图文并茂的艺术：流程图是否可被OCR识别？图片里的字AI能看见吗？

第五讲 AI提效：AI助力投标文件编制 

一、对AI结构化提问

（一）基础信息准备

1、对应输出所需资质文件

2、技术方案框架 - 初步技术路线、设备清单、服务流程（可提供流程图或思维导图）

3、 商务条款数据 - 报价预算、付款方式、售后服务承诺（需明确成本构成和利润空间）。4 .、竞争对手分析 - 已知竞对优势与自身差异化策略（例如技术专利、本地化服务等）

（二）分阶段提问策略

1、 阶段1：标书框架生成

模板：  `基于招标需求（附文件），生成投标文件框架，需包含：

 (1) 技术标书章节结构（如项目实施方案、质量保障体系）；   

(2) 商务标书必备模块（如报价明细表、履约保函模板）；

 (3) 排版建议（字体、页眉页脚规范）。

2、` 阶段2：分模块内容撰写

（1） 技术方案优化： 设备选型与参数对标、项目进度甘特图、创新点提炼

（2）商务条款响应

3、阶段3：合规性与格式审查

 模板： 请审核当前标书草稿（附文件），重点关注：   

 (1) 是否遗漏招标文件中的必填项；  

 (2) 页码编号、目录与正文一致性；

    (3) 法律法规引用准确性（如《政府采购法》第XX条

二、AI提问进阶

（一）多模态数据整合

模版：上传历史投标数据，要求DeepSeek分析中标率与价格的关系，生成最优报价策略

（二）竞争对手模拟 

 输入：假设竞对可能在技术方案中强调XX售后条款，请生成3条我司的差异化应对

（三）动态风险控制

模板：根据最新行业政策（XX新规），分析标书中数据安全条款的合规性，并建议应急预案。

三、AI投标进阶

（一）竞争对手分析

1、SWOT 分析模型应用

利用 DeepSeek及AI工具辅助构建竞争对手的 SWOT 分析

2、竞争力指标对比

选取关键竞争力指标，如市场份额、产品价格、技术创新能力等，借助 DeepSeek对比本企业与竞争对手的表现，找出差距和优势。

（二）报价控制

1、基于历史数据的评分权重预测模型（综合得分法/最低价法）。

2、给出本公司本项目的成本数据，推演报价

（三）内容优化与提升

1、评审视角与AI辅助决策

（1）专家评分逻辑的AI模拟

（2）围标串标的智能识别与防范

2、本地化部署

（1）模型运用：金字塔思维模型

（2）逻辑分析：SQCA运用

（3）加密风控

（4）信息更新与维护

四、技术标三大基础可视化图表深度解析

（一）图表一：甘特图/横道图（进度管理的可视化语言）

1、核心价值：直观展示工作逻辑关系、关键路径、工期安排

2、评审关注点：工序合理性、关键线路识别、工期保障措施

3、进阶应用：带资源负荷的甘特图、多级进度计划联动图

4、常见误区：工序逻辑错误、资源冲突未识别、虚工作滥用

（二）图表二：网络计划图（逻辑关系的可视化表达）

1、核心价值：清晰表达工作间逻辑关系，识别关键线路

2、类型对比：单代号与双代号网络图的适用场景

3、评审关注点：逻辑严谨性、关键线路优化、工期压缩方案

4、AI应用场景：自动生成初始网络图、快速调整优化

（三）图表三：平面布置图（空间组织的可视化规划）

1、核心价值：展示施工场地科学规划与动态组织

2、要素构成：生产区、办公区、生活区、交通组织、安全设施

3、评审关注点：分区合理性、物流效率、安全间距、环保措施

4、动态呈现：分阶段平面布置图、重点区域三维展示

第六讲 融合PK：模拟演练与决胜  

一、房建项目可视化创新案例

（一）大型商业综合体EPC项目 - 逻辑模型的可视化交响

1. 项目背景与挑战

（1）项目特点：城市核心区、多业态融合（商业+办公+酒店）、工期紧张、周边环境复杂

（2）评审核心关切：如何证明总承包管理能力？如何保障多专业协同？如何控制复杂工程风险

2. 多逻辑模型的可视化融合应用

（1）SCQA模型的应用 - 技术标开篇的“黄金30秒”

AI辅助生成：使用DeepSeek自动将SCQA结构转化为逻辑关系图，增强开篇冲击力

评审价值：30秒内抓住评委注意力，精准传递方案核心价值

（2）金字塔逻辑的可视化构建 - 总承包管理体系

可视化呈现：三层金字塔结构图（AI生成）

BIM轻量级应用：用BIM模型展示各专业在统一平台下的协同工作界面

AI增强：用自然语言描述，让AI自动生成体系关联矩阵表

（3）PDCA循环的可视化 - 关键工序质量控制

案例聚焦：大跨度钢结构吊装专项方案

可视化工具：用AI将PDCA流程自动转化为带数据节点的循环图

（二）AI在可视化集成中的实战技巧

1、技巧一：多图表风格统一控制

使用AI提示词统一配色方案：“所有图表采用企业VI色系，主色#0056A6，辅色#00A3E0”

AI自动检查图表间的一致性

2、技巧二：技术标图表自动化生成工作流

输入：文字描述或结构化数据

AI处理：DeepSeek分析并推荐可视化方案

自动生成：调用图表库模板生成初稿

人工润色：调整细节，确保专业性

集成校验：AI检查图表与正文的对应关系

（三）案例总结与迁移应用

1、本案例核心启示：

逻辑模型是“骨架”，可视化图表是“肌肉”，共同构建有说服力的技术标

BIM作为“透视镜”，让复杂方案变得直观可信

AI作为“加速器”，大幅提升高质量图表的产出效率

2、迁移到铁路项目的思考

SCQA模型同样适用于铁路项目的复杂地质挑战描述

金字塔逻辑可用于展示铁路“四电”系统集成能力

动态平面布置图对铁路制梁场、铺轨基地规划至关重要

二、技术方案呈现优化与评审

（一）可视化方案互评工作坊

1、每组优化前一晚完成的可视化方案

2、互相交流AI优化实战：用AI工具快速优化图表

（二）综合答辩

1、全要素可视化技术标模拟答辩

答辩要求：每个小组进行15分钟汇报，必须包含：

至少3种不同类型的基础图表

AI在图表生成中的应用说明

图表与逻辑模型的融合展示

针对不同评委偏好的可视化策略

2、评审团深度质询：

"你的甘特图如何体现对关键线路的保障措施？"

"平面布置图中如何考虑不同阶段的转换需求？"

"这些图表是AI生成的还是人工绘制的？准确度如何保证？"

奖项评选：最佳可视化奖、最佳AI应用奖、最佳逻辑图表融合奖

授课方式：实战讲授+案例分析+小组研讨+现场演练

建筑企业董事长、总经理、工程建设项目投标人

往期回顾

学习永无止境，如果您需要培训、咨询，请联系我们