合肥的工程招投标圈最近有个词被反复提起——青天大模型。它是合肥在智能评标环节使用的AI评审大模型。搜「青天大模型」「AI评标怎么打分」的投标人越来越多，说明一件事：大家意识到规则变了，但还没弄清楚机器到底在干什么。这篇文章把AI评标的几个主要环节拆开讲。
一、第一步是完整性校验，不是打分
很多人以为AI一上来就开始打分，其实不是。机器的第一件事是做完整性校验：技术标该有的章节有没有、招标文件要求的响应内容有没有、页数有没有超限、格式有没有按须知执行。
这一步的特点是「不讲情面」：缺就是缺，系统会直接记录，不会因为方案写得好就放过。所以「该有的都有」是拿到基础分的前提。
二、关键词与章节定位：机器怎么「读懂」标书
AI评标的原理，是把评分办法里的评审要点，与标书里的内容做匹配。它需要知道：进度计划在哪一章、质量保证措施在哪一节、危大工程识别在第几页。
如果标书的目录体系混乱、小标题起得随意、章节标题和评分办法的用词对不上，机器定位不到内容，就可能判定「未响应」。
这一点给了很明确的操作指引：技术标的章节标题，尽量与评分办法的条目用词一致，让机器和人一样容易找到。
三、数据一致性比对：机器的强项
机器最擅长的是比对数字：工期总天数与各阶段时间之和是否吻合、工程量与施工方法是否匹配、人员配置数量与工程规模是否对应、报价数字前后是否一致。
这些在人工评审时代容易被忽略的小矛盾，在AI眼里一目了然。常见失分点包括：进度计划里的里程碑时间与施工方案描述的天数不一致、资源投入表和人员配置表数字对不上、同一工程量在不同章节出现两个数字。
四、雷同检测：结构和表达都会被比
AI评标的另一个能力是雷同检测，不只是查文字重复，还会比对章节结构、图表样式、段落组织方式。这意味着，直接用网上的模板、或把别家标书改个名字交上来，风险比过去高得多。
对投标人的启示很直接：模板可以借鉴框架，但内容必须针对本项目重新组织。
五、人工复核与AI的关系
需要说明的是，AI评标并不等于完全无人评审。实际的评标流程中，AI承担的是初筛、定位、比对、标注这类可标准化的工作，最终的技术判断仍由评标委员会完成。
所以正确的策略不是「讨好机器」，而是把标书做得既让机器读得懂，也让人看得明白——章节清晰、数据自洽、针对性明确。
田飞科技标书制作在这方面的做法是：交付前先用自建的项目数据库做一轮模拟跑分，按青天大模型的打分逻辑和技术标审核逻辑走一遍，找出可能被判「未响应」的条目，定向改写，再跑一轮确认。田飞科技做工程技术标11年，团队100多人，多来自中建、中铁等国央企，累计服务项目超过20000个，全国范围均可承接。
需要说明的是，模拟跑分不能替代正式评审，它的作用是把明显的响应缺口提前找出来，把可以通过内容调整改善的分数拿回来。开标前3日交稿，免费修改至满意，24小时客服在线，条款写进合同，报价按五档体系走，不加价、不二次收费。
再补一点实操感受：AI评标时代，标书的「可读性」被提到了前所未有的位置。田飞科技在编制时会把目录层级、小标题用词、图表编号当作单独的章节来做，就是为了让评审系统能顺畅地定位到每一处得分点。
一句话总结：AI评标不是玄学，它把评审要点变得可量化。把章节对齐评分办法、把数据做成前后一致、把内容写成本项目专属，这三点做好，机器和人都给分。
具体到模拟跑分的做法，大致分三步：第一步，把招标文件的评分办法和青天大模型的评审要点整理成清单；第二步，把标书按清单逐条比对，标出可能被判「未响应」或者「响应不充分」的条目；第三步，针对这些条目标注改写方向，改完再跑一遍确认。田飞科技自建的项目数据库里积累了20000多个项目的编制经验，跑分时能调出同类项目的写法作参照。要说明的是，这套动作的价值不是「押题」，而是把明显的缺口提前补上——评审现场没有第二次机会，能在交付前发现的问题，就不要留到开标那天。
📞 田飞科技标书制作 18110989272，合肥AI评标标书编制，模拟跑分后交付。
📞 田飞科技标书制作 18110989272，11年深耕工程技术标，累计中标金额40亿。