北京城建设计发展集团技术研究院数字中心AI团队研发出一套深度融合大模型、智能体等前沿技术的智能清标系统。这不仅是招投标环节的技术突破，更是一场从“人海战术”到“人机协同”的评标环节的智慧创新。

　　一个懂规则     会思考的数字搭档

　　对北京城建设计发展集团技术研究院技术总监韩德志来说，该项目的立项其实源于紧迫的现实需求。“我们基于深圳地铁业主年招标量可达上千个，而传统清标流程往往需耗时数周，易引发投标方对效率与公平的质疑。国内外对于AI赋能均已出台各类政策，我们认为这是招投标环节智能化转型的一次历史性机遇，更是设计发展集团探索转型的尝试。”韩德志说。

　　不过，打造一个通用的AI评标助手绝非易事。最大的挑战在于如何让机器读懂标书。招标文件格式千差万别，投标文件更是图文表混合。相比资信标和经济标的精准，技术标部分的千变万化，不仅需要核对量化参数，更要理解方案的先进性、可行性、安全性的要求。

　　为此，AI团队首先利用先进的文字识别与多模态大模型技术，将复杂的图表、跨页表格进行高精度解析与结构化提取，将海量非结构化数据转化为机器可理解的信息。随后，依托庞大的轨道交通领域私域知识库，将数十年积累的设计报告、专家评审意见、会议纪要等专业资料注入知识库，并通过持续的模型评测与专家纠偏，让系统深度吸收行业经验，确保其判断的专业性与准确性。

　　使用中，平台能根据业主上传的清标要素表自动对投标文件进行完整性核验、关键信息提取、报价一致性校验等复杂工作。同时，AI还会根据要求，对投标企业的文件内容给出初步评分，评标专家根据关键要素进行靶向复核，让系统真正成为专家身边永远在线、有理有据的数字搭档。

　　一枚专业化     可信化的智慧内核

　　平台能够精准触达业主需求并非简单的问答学习，而是依托北京城建设计发展集团在轨道交通领域的深厚积淀，这也成为平台脱颖而出的核心优势。“这不是互联网大厂凭通用技术就能快速复制的领域，其专业性壁垒恰恰在于对行业逻辑的深刻理解。”韩德志说。

　　平台的建设还紧密贴合轨道招投标场景，例如，对于设备标中大量的技术参数响应表，系统能精准识别并比对；对于数字化服务等方案的评审，则能依据知识库中的行业逻辑进行符合性判断。这种深度融合行业数据的能力，使得平台的判断远超简单关键字匹配，达到了专家级的理解水平。

　　为确保结果准确，系统设计了“超级管理员—组长—组员”三级权限管控，满足业主分级管理要求。同时，从文件解析、AI评分到人工修改复核，实现全流程留痕、可追溯、可审计，完美契合业主对流程规范与数据安全的严苛要求。

　　现场演示的画面中，平台界面清晰展示了投标文件解析后的结构化内容与原文的联动视图，专家的鼠标轻悬于屏幕右侧，即可在左侧瞬间定位到原文依据，审计人员则能在后台查看详尽的操作记录列表，一切公开透明，构筑了规范市场的数字护栏。

　　一张可复制     可拓展的产业地图

　　“好产品是用出来的，不是规划出来的。”这既是项目团队的研发理念，更在平台的实战应用中得到了生动印证。

　　深圳地铁项目应用中，以往需要3天甚至15天完成清标的项目，现在一上午即可完成初步智能清标；借助GPU并行计算，对上千份文件进行解析和AI分析可在半小时内完成校验。效率提升带来直接的成本节约与工期缩短，更将评标专家从繁重的重复劳动中解放出来，使其专注于更高价值的决策判断。

　　此外，平台带来的不仅是效率变革，更是质量与模式的升级。通过统一、标准的AI模型规则，最大程度减少了不同专家个人理解带来的差异，提升了评标的一致性与公平性。AI能够敏锐识别数据中的异常波动与逻辑矛盾，从而使风险防控从被动的事后纠偏，转向主动的事前防控。

　　在韩德志看来，平台更值得期待的是其强大的可扩展性。该平台并非定制化的项目制产品，而是采用了模块化、产品化的设计理念。其核心能力基于要素表的规则解析、多模态文档理解、知识库增强的智能判断，具备跨行业迁移潜力。

　　如今，平台正在探索通过更换不同业主的清标要素表来快速适配其他客户。未来，这个平台可以从当前的清标环节向招投标全流程的其他节点延伸，还可以从轨道交通拓展至房建、市政等整个建筑领域，甚至向医疗设备采购等需要复杂文档审核的行业进军。这也为北京城建设计发展集团在巩固传统行业优势的同时，开辟了以AI产品驱动多元化发展的新赛道。

　　目前，其衍生产品——轨道交通人工智能评测平台已经在青岛轨道交通领域得到应用，数字中心AI团队负责人邵昕介绍，随着人工智能技术在各领域的应用力度逐步加大，对于人工智能产品的评价与验收存在空档期，“我们通过这个平台，围绕青岛轨道交通的线网需求，对涉及其中的人工智能辅助产品的性能、效果进行检测分析，为业主提供更加精准的人工智能产品验收方案，促进人工智能产品更加符合实际需要，并以此逐步延伸至更广阔的行业领域，成为AI赋能产业转型升级的深度探索。”邵昕说。