《关于加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见》· 政策解读
发文机关：国家发改委等 8 部门（发改委、工信部、住建部、交通运输部、水利部、农业农村部、商务部、国务院国资委）
文号：发改法规〔2026〕195 号
发文日期：2026-02-10
解读日期：2026-07-07
来源等级：T1（发改委官网）
核心意义：招标投标全生命周期 20 个 AI 应用场景，改变投标策略与市场监测方法
联动来源：2026-07-07 从 市场监测/周报/2026-07-07-真实数据周报.md 发现
一、政策基本信息
| 项目 |
内容 |
| 文件全称 |
《关于加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见》 |
| 文号 |
发改法规〔2026〕195 号 |
| 发文机关 |
国家发改委等 8 部门 |
| 发文日期 |
2026-02-10 |
| 政策层级 |
8 部委联合规范性文件 |
| 覆盖范围 |
全国招标投标领域（涵盖政府采购、工程招标、集中采购等全流程） |
| 核心定位 |
招投标全生命周期（招/投/开/评/定/管）20 个 AI 应用场景，改进招投标范式、提升数智化水平 |
来源：国家发改委官网 · 发改委答记者问 · 中国招标投标网站
二、核心内容摘要
2.1 总体目标
- 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
2.2 20 个 AI 应用场景（贯穿招投标全生命周期）
| 阶段 |
典型 AI 场景 |
采购方影响 |
| 招标准备 |
招标文件智能审查、招标策略推荐 |
招标方效率提升 |
| 投标环节 |
投标文件智能生成、合规性检测 |
投标方投标策略改变 |
| 开标环节 |
开标文件自动核对、异常识别 |
流程数字化 |
| 评标环节 |
智能辅助评标、评标专家推荐、评标报告审核 |
改变评标决策模式 |
| 定标环节 |
中标结果智能核查、异议智能识别 |
更透明公正 |
| 管理环节 |
围串标识别、供应商画像、风险预警 |
打击违规行为 |
2.3 关键判断
- 招投标从"半人工半电子化"→"AI 深度赋能"
- 投标方需要改变投标策略：投标文件需通过 AI 合规检测、评标环节 AI 参与决策
- 围串标识别：多次围绕同一供应商的中标模式将被 AI 识别，影响市场监测的判断口径
三、对学科网的影响
3.1 直接影响 · 投标策略
| 场景 |
影响 |
应对 |
| 投标文件 AI 合规检测 |
学科网参与教育信息化项目投标时，投标文件需通过 AI 合规检测（低质量/违规内容会被自动识别） |
投标文件模板化+质量校验流程升级 |
| 智能辅助评标 |
评标环节 AI 参与，评标标准更客观、程序化 |
投标资料需强化客观数据支撑（用户规模、市占率、案例数据）；主观宣传性表述权重下降 |
| 围串标识别 |
AI 识别多方关联/同一供应商围绕多个项目的模式 |
学科网无违规意图，此条对学科网无直接影响；但对手可能因围串标被识别而失去项目，学科网获得机会 |
| 政府采购目录 AI 更新 |
目录调整可能通过 AI 优化 |
关注新品类目录出现（如"教育智能体"、"AI 备课工具"） |
3.2 直接影响 · 市场监测方法
| 影响维度 |
说明 |
应对 |
| 招投标数据变得更透明 |
招投标全流程 AI 化 → 数据结构化、可搜索性提升 |
市场监测的检索效率和命中率提升 |
| 围串标识别公开数据 |
竞品的历史围串标记录可能被公开 |
竞品分析可以纳入"围串标识别记录"作为负面信号 |
| 智能辅助评标结果 |
评标结果的公开性和标准化 |
招投标数据的时间序列分析更可行 |
3.3 对竞品的影响
| 竞品 |
影响 |
| 飞象星球（北京多项目中标） |
🟡 关注是否有围绕东城/平谷/市数字教育等多次中标的围串标识别风险；已知 3 项均为正规中标 |
| 希沃（35% 电子黑板市占率） |
🟡 头部厂商可能被识别为"市场主导"，需关注是否触发反垄断类审查 |
| 智学网（讯飞集团合作深） |
🟡 关注国有背景的采购流程变化 |
| 其他 Tier ½ 竞品（Tier 1=核心战略竞品，Tier 2=重点跟踪竞品） |
ℹ️ 影响间接，未直接触发风险信号 |
四、资金流向判断
- 不直接改变教育信息化采购预算方向，但改变分配效率
- 采购流程 AI 化 → 采购周期缩短 → 更多小额、快速的采购项目
- 对学科网：如果 AI 小博士/e卷通/AI 研修可以对接 AI 智能采购流程（自动匹配+推送），采购机会增加
五、建议行动
| 受众 |
行动 |
| 产品线 |
①准备"投标文件 AI 合规检测"友好的产品资料（结构化数据、客观指标、案例数据）；②评估学科网产品能否对接政府采购的 AI 推送/匹配系统 |
| 市场线 |
①投标团队需重新培训：熟悉 AI 辅助评标标准、准备结构化投标资料；②优化投标资料模板，强化客观数据表述，弱化宣传性表述；③关注 Tier 1 竞品是否有围串标识别风险信号 |
| 决策层 |
①评估 AI 化投标能力建设投入；②如果 Tier 1 竞品有围串标识别风险，评估是否可以在相应区域抢占机会 |
| 市场监测 |
①招投标数据的搜索效率预期提升，../../市场监测/监测对象清单.md 关键词库可以更精准；②新增"围串标识别"、"AI 智能采购"专项监测维度 |
六、与其他政策的交叉影响
| 已有/关联政策 |
与本意见的关系 |
叠加效应 |
| 《国务院服务业扩能提质意见》（2026-04-14） |
支持采购大模型/智能体 → 通过 AI 化招投标流程实施 |
采购决定+采购流程的双 AI 化 |
| 《"人工智能+教育"行动计划》（2026-04） |
教育信息化采购规模扩大 → 招投标 AI 化提高效率 |
效率+规模双提升 |
| 《智能体规范应用与创新发展实施意见》（2026-06-14） |
Agent 备案 → 招投标中的合规检测 |
备案是投标资格前提 |
七、后续追踪
- 2026-Q3-Q4：观察哪些省市首批试点 AI 辅助评标；作为市场监测的目标区域
- 2027-Q1：全国推广后的评标标准变化
- 2027-Q2 起：跟踪学科网投标成功率变化，评估投标策略调整效果
- Tier 1 竞品：定期关注是否有围串标识别风险信号出现