在招投标数字化浪潮中，AI凭借高效的数据处理能力渗透评标环节，但要完全取代评标专家目前仍不现实，二者并非对立关系更应是技术辅助与专业判断的有机结合。

AI在评标中的优势显而易见。面对几十份甚至上百份投标文件，AI能在数分钟内完成资质审核、参数比对等基础工作，精准筛查出资质不符、参数偏离等问题，避免人工审核中的疏漏与疲劳误差。例如某省推行的智能评标系统，将技术标评审时间从平均3天缩短至4小时，且准确率提升20%大幅提升了评标效率。

但评标工作的复杂性远超数据比对。投标文件中的技术方案创新性、工艺合理性、团队履约能力等“软性指标”，需结合行业经验、工程实际场景综合研判。某市政工程评标中，AI识别出两份技术标参数高度相似，而专家通过分析施工工艺细节，发现其中一份方案更适配当地地质条件，这种基于实践经验的判断正是AI的短板。

更关键的是，评标过程中还需应对突发情况与隐性风险。遇到投标文件表述模糊、新技术应用说明不充分等问题时，专家可通过质询、论证形成专业结论；而AI受限于算法训练数据，对未见过的特殊场景难以精准应对。同时评标涉及公平性把控，专家的职业素养与道德判断，是防范围标串标等违规行为的重要防线。

未来AI将成为评标专家的智能助手，承接重复性工作让专家聚焦核心研判。但评标作为兼具专业性与社会性的工作，专家的经验积淀、场景洞察与价值判断，始终是AI无法复制的核心竞争力，技术迭代的方向应是让AI更好地服务专家。

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