广联达造价AI全家桶来了，附发布会2万字实录

10月15日，广联达开了一场「走进造价AI新时代」直播，用80分钟把旗下造价产品里的AI能力集中过了一遍：广联达副总裁范佳开场和收尾，计量产品线总经理李昂讲算量，计价产品线总经理张耀辉讲招投标。

整套产品按一个造价项目的工作顺序排开：先算量，再审量、提量，接着是招标方编最高投标限价，最后是投标方做经济标和技术标。每个环节配一个「AI伙伴」，加起来十几款。

技术上两条路线同时走。一条是在已有的算量、计价软件里加单点AI功能，底层架构和操作习惯都不动，比如水电系统识别、AI提量、AI比价。另一条是新做的智能体形态产品，以工业安装AI算量、AI组价专家、AI编标为代表，用户交出图纸、清单或招标文件，拿回做完的成果文件。张耀辉把两者的差别概括为「交付结果和交付工具的区别」。

第二个设计是「做」和「查」成对出现。算量后面跟着AI审核，编完限价有AI质控，投标报价有AI清标，技术标有技术标清查。查的这一半有一个反复被强调的用法：投标前先用业主审标的方式把自己的标书查一遍，错项、漏项、算术异常、暗标违规，在提交前拦下来。直播给的背景是招投标规则正在变：24清单新增140余项、减少229项以上，28个省份推行暗标评审，部分地区开始用AI评标，漏盖一个章就可能废标。

第三个设计是数据底座。模板工程和典型清单指引是本地专家按新清单预置的列项与组价方案；AI无感入库让造价员做完项目点一次云存档，清单、组价、材价、指标自动分库；这些数据再回到组价、质控、比价环节被调用。广联达给这套组合的说法是「让一个普通的造价工程师也能交出专家级的成果」。

下表是直播里提到的产品和对应数字，均为广联达自述，没有第三方口径。

发布会实录

开场

范佳（广联达副总裁）：今天这场直播要交付给大家的，是造价AI伙伴。结合当前的环境，造价行业的规则在重塑，工程造价市场化改革持续深化，二是清单计价标准已经正式进入到全面应用阶段。过去的计价模式正在逐步退出历史的舞台，跨区域、跨专业协同成为了日常，合规审计的要求越来越严，留给造价人，我们过去加班硬扛的这种窗口，其实越来越小。AI的进化呢，也是一天一个样。当下呢，AI正式进入到了具体的我们的算量清单编制、组价编标等工作场景。

我们希望呢，它的到来能让我们所有的造价人不用再熬夜加班，可以更加轻松自如的应对快节奏的招投标项目，更加轻松的去应对跨区域跨专业协同的任务。那这位造价AI伙伴究竟能力如何？接下来呢？有请我的同事李昂，我们从算量开始，一起看看算量AI伙伴的能力。

算量：产品加AI

李昂（广联达计量产品线总经理）：大家好，我是李昂，我现在所在的位置正是我们位于西安的产品大本营，广联达数字研发大厦，今天将由我给大家交付计量产品的AI伙伴。那大家都知道，在算量这个阶段，我们造价人员的工作聚焦于建模、算量、模型检查以及提量的工作，也就是我们俗称的算审提。

那接下来，我就聚焦这几个核心场景，带大家逐一看看我们的AI是如何落地的。那在正式的介绍场景之前呢，我先给大家介绍一下我们算量产品在AI落地过程中，实际上是走了两条路径，简单来说就是8个字并行推进，双轮驱动。

那路径1就是我们的产品加AI的路线，也就是产品功能级AI。我们在原有成熟算量软件的基础上新增了图纸智能识别，构件智能拾取等单点AI功能，不改动产品的底层架构，也不改变大家的操作习惯，核心解决的是识图、描图这类重复性劳动，帮助大家实现局部环节的减负提效。

那路径二是我们的AI原生产品，以AI Agent的智能体形态形成的全新的产品模式，也是我们当前在逐步发力的路线。那以工业安装AI算量为代表，底层基于行业大模型和工程知识图谱，打造了AI识别材料表、AI自动计算延长米、AI焊口标注与计算、AI支架计算。等4个智能体，实现基于工艺管道单线图的联合解析，自动识别算量核量一体化，深度适配工业安装复杂场景，推动我们的工作流。

现在呢，我们可以通过AI的能力，一键识别水管道，精准解析管道系统、管径和标高，末端平面图和轴测图智能双向定位，自动校核，图纸对不对一目了然，效率翻倍的同时，还更加精准。接下来是我们的电气专业，大家都知道电气专业造，我们在电缆计算前，需要花费大量的精力在系统图梳理及平面图走向的判断上面，而这块的沉没成本啊，往往占据了1/3以上的时间。

我们现在引入了AI的模型能力，可以智能识别全类型系统图，自动梳理系统逻辑关系，拆分回路，快速列项，不用你一条一条梳理，并且按系统布线快速查找起点终点，软件会沿着桥架自动规划最短路径，跨层也能自动计算，再加上系统树的联动展示，清晰且直观。两大AI升级，一个是水系统的AI识别精准出量，一个是电气按系统布线的一键算量。精准覆盖了安装算量里最高频、最费时的两个场景，真正做到省人、省时、更省心。这其实就是在原有成熟算量软件基础上增加AI升级的典型场景的一个案例，不改动底层架构，也不改变大家的操作习惯，解决了量大困难的重复性劳动，保障大家算得更准、算得更快。

除了功能AI增强之外。其实我们还有一种算量技术，这种的AI技术连模型都没有也能算量，其实就是我们讲的云尺算量，拍张照片就可以算量。做过老旧小区改造、外墙翻新项目的朋友应该都有体会，项目前期最头疼的是什么？就是没有CAD图纸，图纸都没有，工程量怎么估呢？只能靠人去现场一趟一趟的量，三个人干一天以上，人工费高不说，很多位置根本就够不着、测不了。还有那些零星工程，今天改个窗户，明天补块墙面，管理起来特别容易丢量漏量。

而这些问题，用我们的云尺拍照算量，一张现场照片就能解决。它用到了AI对象分割、图像处理、深度学习、三维重建这些前沿技术，核心就是解决一件事，就是把现场拍的照片直接变成可以用的工程量和可测量的模型，把繁琐的人工测量省掉。这里呢，我给大家介绍它的三个核心能力。

第一就是现场照片一键估算外墙工程量。我们拍张照，AI会自动的矫正拍摄角度。大家可能会担心说我站在地面拍摄，不是正立视角怎么办？也没有关系，AI会自动帮你把照片矫正过来，一键识别外墙、窗户、空调外机这些构件，直接帮你估算外墙面的门窗工程量，不用一个一个数。

第二呢，就是现场照片可以重建成可测量的模型，解决高处攀登难测量的问题。解决重复测量的成本。第三就是工程量管理。这个过程中，全过程所有的工程量，相关外墙照片识别，手动输入的工程量都能做统计，零星工程量也不怕丢量了。

那说到这里，大家肯定非常关心一个问题，就是产品的精度怎么样？这里我直接给大家说数据，经过一年的验证，不断的深化方案，在拍摄质量高、外立面平整的常见旧改外墙照片上，窗户面积跟实测的精度能到90%到97%。窗户数量是100%准确，墙面面积的精度同样在90－97之间，经过手动编辑之后，精度几乎能做到跟手工算量100%一致。

这里我们也给大家讲一个真实的案例，某学院的一个改造项目，我们同时用无人机的三维重建实测和拍照算量做了对比，拍照算量的外墙面实测面积是1025.4方，无人机测量是1023.5方，偏差只有0.19。而手动设置了窗户的尺寸1.5×1.8米后，出量可达100%精准。

那这里面最大的一个差异是什么？就是关键的成本。在这种几乎同等的精度下，成本降低了几十倍。无人机建模测量一次要2万元以上，而我们拍照算量几乎不花什么额外的成本。

算量：工业安装AI算量智能体

李昂：那前面通过安装工程和改造项目这两个典型场景，我为大家介绍了我们产品加AI能力的一些典型案例。那接下来的话呢，会切入到我们的第二条路线。就是为大家介绍AI Agent智能体形态的产品。这里面我会以一个工业项目的典型案例来为大家做介绍。

我们做过化工项目管道专业造价工作的朋友，应该都深有体会。算量这件事，又慢、又累、又容易出错。一个中等的化工项目就有5000到10000张图纸，传统的人工手算，要从这几千上万张图纸里逐张提取材料表，量管道的延长米，算防腐保温，算超高，标焊口。一个人算一个项目，往往要1到2个月。而且行业里普遍存在三个痛点。

一是企业标准不统一，内外算量口径不一致。二是成本管控不理想，人工核算准确率偏低，材料核销数据和现场实际用料偏差很大。三是组织效能提不上去，对人员专业能力要求高，培养周期长。

那我们通过广联达自主的AI大模型和针对化工行业的业务的积累和理解，为大家提供了面向化工行业的智能算量的能力。实现统一企业算量标准，AI智能算量10倍提效，为企业提供及时、准确、有据可依的算量服务，支撑项目控量创效。整个AI方案的核心由四大核心功能构成，我来为大家一一介绍。

首先第一是我们的AI技术解析材料表提取，以前我们去提取材料表，通常要靠微信截图去提取文字，再把它复制粘贴到Excel里，一张图纸要操作很多次。一个工程几千张图纸，又慢又容易出错。现在我们支持单线图、轴测图的PDF、DWG的格式批量导入。AI秒级提取单线图材料表，自动解析材料描述，咬合清单列项，材料表识别准确率在98%以上，而且支持结果的一键反查，可追溯、可导出报表，输出的材料明细表还能直接指导采购。

第二个是我们的AI工艺管道核算，一键计算全图管道延长米，同时支持对比，自动核算各类管件，精算材料用量，同时还可以自动的去计算防腐面积、保温体积、保护层面积。还能按图灵活调整管道长度。在这个过程中，我们的防腐保温的工程量也会实时联动。

那在超高方面，AI自动划分管道和管件超高，形成超高计算书，方便校核。

第三个是我们的AI焊口标注和计算。AI智能识别图纸中的焊口图例，一键自动实现焊口编号，焊口按类型和流向自动排号，同时支持定尺排布，图纸PDF的快速导出。更关键的是，造价数据直接联动，快速计算寸口，生成焊口数据明细表。直接指导劳务分包结算和工期人员管理。

那最后。是我们的AI支架计算，一键自动实现全图支架计算，支持从管线图、材料表、支架一览表多种来源自动提取支架编码，图集1000条数据秒级处理，支持行标和10多个设计院院标。以前单套图集一条编码从提取到查参到公式分析要20分钟，现在AI是一键完成。而这些都是由AI主导完成。这里光说功能可能大家还觉得抽象。我们一起来看个视频，快速了解下。

宣传片：化工、石化、医药、新材料行业的造价员、工程师，工业管道单线图手工算量的痛谁懂？效率拉跨拖项目，图纸量大手工录表烦，易漏错难溯源，管道延米手工累加烦，估算易失准，支吊架多图集计算杂，整体工作量大，焊口繁多手工统计难，标注易漏量。广联达工业安装算量软件。AI赋能，10秒出量，单线图从此告别手算，一键全图AI提材料表，智能属性分列。支持CAD、PDF全格式，识别结果可追溯，一键导出Excel。一键全图AI提延长米，区分管线规格，AI累加标尺形成计算书，灵活快速校核，调整工程量。

一键全图AI支吊架，行业标准、设计院标准，一键计算生成计算书。一键全图AI焊口编号，区分管线规格、寸口、材质、接口属性。灵活增减焊口，编号自动重编。广联达工业安装算量软件，基于广联达自主行业AI平台，构筑AI智能体，为从事化工、石化、医药工程企业提供单线图智能算量工具，带来算量效率10倍提升，超预期的使用体验。

李昂：现在我们一起回到现场，来看看实际的项目效果。有一个苯胺橡胶助剂的项目，图纸呢一共是5000张，正常算量需要50个人日，但项目要求两周内完成。而客户现场只有两个人，听起来几乎不可能完成，对吧？

那他们是怎么做到的呢？项目团队用了我们的工业安装计量软件，通过AI解析材料表提取和AI工艺管道核算，直接解决了90%的算量问题，那剩下的10%再通过人工校核结果服务兜底。

那最终的结果是什么呢？就是我们的AI算力模型以10秒每张的速度智能计算，50人日的工作量缩减到5人日就完成了。工作效率提升了10倍以上，更重要的是识别率的准确度高达95%，输出了一套管道延长米及净长、管件、阀门、法兰等附件工程量的材料表明细，算量准确率相对于传统作业也提升了10%以上。

那客户按时高质量完成的项目，也对我们给出了非常积极正面的评价。

目前广联达已经服务了50多家行业头部企业，覆盖2000多个项目，从设计院、施工企业到工程咨询公司，都有我们成熟的落地经验。前面介绍了过去一年里我们落地的一些AI典型场景，其实在过去一年里，还有很多产品我们也在逐步的用AI去实现。

比如大家最关心的土建算量部分，我们正在基于广联达AI图纸大脑，对图纸的柱、墙、梁、板等构件逐步实现AI智能算量。针对老旧小区改造类项目，我们正在通过AI agent的方式实现外墙面、门窗、管线、绿化等的自动算量。

针对城市管网项目，我们也用AI技术去实现管线管道，包括管井的AI算量。我相信这些场景的AI能力将很快与大家见面。

审量：AI审核

李昂：前面为大家介绍了算量的场景，接下来我们一起来看看我们审量的场景。我相信在座的各位一定都有这样的经历啊，在深夜加班，反复修改模型，一遍遍的自查校核，但交付前心里始终没有十足的底气，总是担心暗藏错漏。最终成果上交后，还是被查出各类问题。

最后不得不返工整改。这种付出大量的时间精力，却始终无办法把控质量，规避风险的工作状态，我想可能就是今天我们每一位从业者每天面对的日常。

那为什么算量模型审核一直是行业难题呢？我想首先过去十几年，建筑业一直以高周转、抢工期、大体量建设为核心，行业整体重进度、轻精细。但今天不一样了，全过程造价全面普及，行业也正式迈入了精细化的管控时代。模型算量的精准度，模型交付的质量，不再只是过去活干的细不细的问题，它是今天工作造价工，它是今天造价工作的核心底线，更直接影响三件事，项目经营效益、企业服务口碑、结算推进效率。

但现实是什么呢？目前绝大多数企业的模型审核啊，依然停留在人工经验复核的传统模式，普遍存在三大核心问题。第一，模型体量庞大，人工无法全负荷覆盖。错漏风险极高。当下的大中型工程项目，我们的模型构件动辄就数十万个，覆盖土建、钢筋、基础、特殊节点等全维度内容。人工审核受精力、时间限制，只能采取抽样核查的方式，没有办法实现100%的全覆盖。在这种情况下，构件漏画、属性错配、钢筋漏算、节点不符合规范等这些问题极易发生。而这些问题一旦遗留至结算审计环节，必然引发我们的造价偏差。经济损失和商务争议。

第二，全程依赖人工盯控，审核效率极低，容错率差。目前行业通用的三级审核体系，从编制自审、项目复审到公司终审，全流程依靠人工逐图核对，人工排查问题，人力精力有限，面对的海量构件只能去抽检，大量隐藏性问题无法被及时发现。

第三，审核标准不统一，企业难以标准化管控。传统的审核作业，因为没有统一的判定规则和核查标准，完全依赖于我们的审核作业人员的个人经验。不同的工程师对同一类模型问题的判定尺度、整改要求各不相同，普遍存在一人一项目、一项目一尺度的问题。这样不仅造成了企业内部审核的内耗，还会导致项目成果质量的参差不齐，无法形成标准化、体系化的造价成果交付能力。

我们一直说行业要质量、企业要效益、个人要解放，这个背后本质上、实际上就是一件事，如何把模型审核从过去的靠人盯。变成今天的靠标准、靠AI。那么问题来了，我们既然说AI审核，AI审核能审哪些内容？依据什么来审呢？

那我们的AI智能审核正是依托于真实造价审核场景与行业需求研发而成，通过AI大模型技术及智能审核的算法，实现基于图纸信息的准确性审核，以及依据图集规范审核经验的合理合规性审核，提升模型质量及审核效率。

我们从合规性、准确性。合理性三个维度把关模型质量，从源头杜绝算量偏差，保证工程造价数据真实、规范、可用。合理性审查就是根据审核人员的经验，判断模型是否存在不符合施工经验，或者不满足基本建模逻辑的的一些内容。

比如说梁跨标高不连续，二次结构和主体结构的绘制冲突，轴网外有零散图元等。合规性审核就是对照定额图集及规范。核验模型计算逻辑与建模范围，确保算量合规有据。比如模型是否按照规范设置了对应的板筋锚固长度，梁墙相交位置是否按照规范设置了对应的暗柱等。

最后还有准确性审核，准确性审核就是依据图纸的设计说明、平面图、节点图信息，检查模型的精度，逐一排查工程基本信息、同等级板配筋信息，核查构件是否完整、参数是否正确。整套产品核心依托三大闭环功能，实现智能审核的全流程落地。

第一环就是AI智能读图，AI要能读懂图纸。筑牢审核依据。我想这其实是我们整个审核工作的起点。AI要从图纸里把审核依据读出来。一般情况下，图纸信息都特别复杂，有的是结构设计总说明的大段文字，有的是平面图标注，有的是表格数据，有的是节点图、剖面示意。这些信息用传统的OCR技术搞不定，因为不是简单的识字，而是要理解。广联达AI读图基于大模型加轻模型技术。能全面提取图纸里的设计总说明。平面图说明信息，文字、表格、节点图都能识别，并把关键参数抽出来。

而最关键的是什么呢？是所有的这些信息，用户都可以去校核。AI提取完的信息做结构化呈现，哪条不对，一键反查，直接定位到图纸原文那一行，哪个位置肉眼校核，错了就手动改，或让AI重新提取。

AI干，你来验，这是AI与人的合作方式，是AI的效率与人的判断最好的结合。那第二环。是我们的智能审核算法，这其实是AI审核的核心大脑。我们沉淀了广联达过去30年的行业数据，头部企业的审核经验，千万级的项目错漏案例。

同时我们将22 G全套图集、混凝土施工规范等全部数字化，转化为标准化、可落地的审核算法。那这个审核算法一方面是做行业经验的复核，它复刻了资深造价师多年的实操经验和错漏案例，智能识别建模误区、构件不合理布置。重复计量等人工极易忽略的细节问题。另一方面是做规范的审核和校验，严格去对标国家规范与图集要求，自动校验，如板面筋拉通、梁柱高强节点、升降板构造等合规性问题，杜绝违规建模引发的造价偏差。

第三环，也就是最后的一环，是我们的闭环整改。发现问题只是基础，闭环整改才是核心。区别于传统工具只查错不整改的短板，广联达AI审核实现核查、判定、整改、校验的全流程闭环。AI识别问题后，可自动联动图纸参数和规范要求，无需人工翻图核对。

针对同类的批量错漏问题，支持一键批量勾选，批量修复。数百个模型的问题可一次性整改完成。以往可能需要一整天的返工工作，现在可能只需要10－20分钟就可闭环，真正实现审核整改效率的跨越式提升。接下来我们就把审核交付给大家。

宣传片：构件多，细节杂，人工检查费时，错漏也容易被忽视。哎，太愁了。

别怕，你的AI伙伴已上线！在模型交付前，先完成一次自检吧！

全面提取结构图纸中的设计总说明及平面图说明信息，基于图纸信息，结合规范图集，检查模型问题，精准定位。对支持AI修复的问题，确认方案后完成修改。同类问题还可以批量处理，减少重复操作。用AI审核，让模型自检更从容。想解锁全部AI造价伙伴功能，点击评论区AI展馆海报，一键进入展馆参观。

李昂：接下来我们来看一个某施工总包企业的案例。对于施工企业来讲，模型审核核心不仅是提质增效。更是守住项目的经营底线，杜绝工程量跑冒滴漏、应算未算的问题。案例中的企业实行集团、分公司、项目三级模型管控体系，依托AI审核，实现项目造价风险的前置管控，而落地数据十分亮眼。旗下某分公司8个在建项目通过AI审核，精准排查各类建模错漏，累计挽回钢筋工程量458.968吨，整体钢筋工程量止损率达。达到了1.92%。其中某学校项目恰逢人员新旧交接，在审计前借助我们的AI审核，全面排查出大量钢筋漏布的问题，单项目挽回钢筋量5.6%，对于企业来讲，这就是实打实的效益。

守住工程量质量这件事，我们从传统的依赖人工经验的筛查，走向AI合规、合理、准确性的全面核查。通过AI的核心技术在审核场景的落地，我们改的不只是工具，更重要的是流程。过去每个项目每天都在不断重复的事，在今天新的AI模式已经在跑了。AI审核不知疲倦的做全量无死角的校验，把你反复自查后仍然悬着的那颗心换成可验证的确定性，错漏在交付前就被拦下，而成果一次做对交付，不再返工。

提量：AI提量

李昂：在保证了工程量的准确、合理、合规之后，我们来看最后的提量场景。我想请大家回忆一下，一个3万多平方米的地库及住宅楼群项目，提量工作你需要几天呢？在传统的Excel提量作业模式下，我们拿砌体墙提量来给大家举例，大家是不是先导出工程量报表？根据不同的墙厚、材质、超高高度区分汇总工程量，把工程量填写到对应的清单内。此类操作在一个项目上。要进行几十次到上百次，效率极低，且容易出现错提、漏提。

重复提的问题。当然也有一些人会使用一些提量插件来提高效率，但这些插件通常是通过维护一套做法，或者做一套表格公式来进行相应的提量。这种模式效率是有所提升，但是本身对于不同内容的理解会存在短板，一旦有问题或者不确定的时候，没有办法实时的判断和反查，更没有办法去校和清单和构建图元的关联关系，每次修改图元之后啊，工程量还需要重新提取一次。

现在。我们用AI技术来改变提量的方式。当然这里大家最关心的一个问题应该就是AI凭什么知道该把哪些工程量提到哪些清单里呢？我想这个问题其实背后就是在问识别的逻辑是什么？我们是通过AI深度解析清单项，通过层次化语义抽取、要素与属性的关联推理、部位要素增量解析三个核心能力，在BIM模型中深入分析清单名称、项目特征、计量单位等清单五要素，生成清单与BIM模型构建特征参数的动态映射关系。

自动完成工程量归集与分类统计，一次提量后，清单和模型始终关联，模型发生了调整，清单工程量会与挂接的模型自动实时的联动刷新，无需重新提取。模型修改影响了哪些清单，系统也会清晰直观的展示出来，影响范围一目了然，快速校核，高效对量。在提量过程中，系统还会实时的提醒重复提、漏提的情况，从源头避免这些错漏。该提的提了，不该提的多提了，一眼就能发现。提量完成后，每一条清单工程量都能直接反查定位到对应的模型图元，工程量来源清晰直观，对量时不再需要靠记忆和经验去追溯。

同时，AI提量结果还支持一键导出明细，提了多少？从哪里来？都清清楚楚。那机制听得懂了，我们直接来看一看AI在真实软件里是如何做的。接下来我们一起来看一个AI提量的视频。

这就是。这是我们交付给大家的AI提量能力，从手动筛量走向AI秒提，传统作业模式会被三个新的AI能力接管。一、智能匹配算法，高效自动提量。GTJ里直接导入清单，各种格式都能支持。清单与模型自动挂接，量价关联不断，也可以手动修正提量规则，让AI听你的。

二、数据无损流转，一量多用。模型改动清单工程量，自动联动刷新。影响范围一目了然。三。智能校核纠错，AI不重不漏，实时提醒重复提量，一键查漏提与重复提，每条清单可反查定位到图元，提量明细一键导出。AI一键提量，效率提升70%，土建准确率达到98%以上。这不仅是实验室里的数字，是我们在无数个真实项目场景中，一次次的模型迭代、清单匹配、变更刷新中跑出来的真实数字。通过产品加AI与AI agent产品。

品两条技术路径并行推进。我们正在通过新技术逐步改变算量的传统作业模式。AI算量、AI审量、AI提量，让技术成为大家工作的伙伴。我们也会逐步让更多的工作场景享受到AI技术的便利。那同时，在过去的这一年里，我们也在积极响应全国各省新清单的变化，算法升级，提升业务覆盖能力。从模型到工程量，从工程量到清单。从清单到计价，审得准、提得快、量有据、改不怕，这才是AI造价工作完整的闭环价值。

那以上就是我今天为大家带来的AI算量伙伴的交付，感谢大家。下面有请我的同事张耀辉为大家带来后面的内容介绍。

招标：模板工程、AI质控与无感入库

张耀辉（广联达计价产品线总经理）：大家好，我是张耀辉。那接下来我将围绕招投标的场景来讲一讲我们交付哪些AI伙伴。行业已经迈入精细化管理周期。造价成果的质量要求只会越来越高，一边活要快，一边质量要高。问题来了，能不能让一个普通的造价工程师也能交出专家级的成果？

接下来我们将聚焦最高投标限价编制中的列项组价场景、三级复核场景、数据积累场景，逐一来看一下这些AI伙伴。

先聊一个很具体的问题，大家有没有感受到新清单发布之后，很多事不一样了？以前积累的项目数据，可用性大打折扣。编制一份工程量清单，最头疼的是哪一步呢？是不是在于从头开始搭清单框架，分部分项列项？这整完半天就没了。尤其是清单项目、异地项目以及我们不熟悉业态的项目，应该怎么列项？

我们是不是担心会漏项？担心项目特征描述不清楚？如果项目特征描述不清楚，是不是容易埋下结算扯皮的隐患？所以这从来不只是效率问题，更是质量风险问题。

之前很多客户给我们提过一个需求，就能不能在计价软件里边内置作业模板，给我们一个参考？如果这样，遇到不熟悉的项目，就不用找同事要工程了，以及不熟悉的项目清单，能不能给我们一些标准描述的指引，方便我们参考？

所以我们做了模板工程，他们是由具备本地十多年经验的专家老师，按新清单的标准加本地实时意见。

编制的。今天，已实施清单的地区，我们上线了十大业态，20多个模板工程。现在打开计价软件，可以直接看到按模板新建招标项目，预览选择，一键使用。清单框架配好了，项目特征描述也配好了，由原来半天的工作量，现在变成1分钟。更重要的是。它统一了开项标准，从源头就把缺项漏项的风险掐掉了。

我们还做了典型清单指引，就像字典一样，我们找了本地各专业的资深业务专家，在新清单模式下梳理了上万条项目特征描述和组价方案。如果你对这个业态不熟悉怎么办？编制的时候，你就可以直接参考行业专家给出的列项和组价方案。可以直接复用类似的做法，看看别人这个项目特征是怎么描述的，如果觉得合理，清单描述加组价可以一键插入。

我们实测下来，效率至少提升50%，但是就像我刚刚说的，这从来不只是效率问题，更是质量风险问题。我们补在特征里的一句话，胜过结算时争的一个月。

以前是老师傅带徒弟，现在是专家经验直接进软件。这是AI伙伴交付之外，我们给大家提供的数据支撑。前面提到了，行业已经迈入了精细化管理周期，对造价成果质量要求也越来越高。造价文件需要通过人工多次、多层级的复核清单定额或量价指标，以保障造价质量。

但是人工复核常常受限于精力、经验等方面的限制，一线人员数量多，但经验参差不齐。审核有难度，管理人员经验丰富，但数量少，审核精力。难支撑。如果问题检查不全面，造价成果就会存在不可避免的质量风险。基于此，我们做了AI质控，通过AI能力辅助造价成果高质量审核。

但大家关心的问题可能是AI质控到底能审什么？依据什么审？我们先回想一下，我们做完一份造价，最怕什么？是不是低级错误？清单编码不对，项目特征空了，有没有没套的定额？等到审核的时候才发现被打回重新返工，非常耗时间。AI质控基础检查，本质就是基于业务规则，把资深造价经验转化为工具，用预制好的千条规则批量过筛，快速把低级错漏筛出来。

但是靠什么筛？我们构建了五大类质控维度，清单、工程量、组价、人才机指标，一键发现问题，提前把控风险。比如清单之间的关联关系，判断有没有漏项。特定清单应该描述的项目特征，比如混凝土有没有写清强度等级。清单之间的逻辑关系，判断工程量是否异常，比如楼地面与装饰满堂脚手架的偏差等等。帮助我们减少返工，提升自查效率。

但还有一类问题更麻烦，虽然格式规范，无基础错漏，可是价格偏高，含量异常，费用结构不合理。比如图中显示1号楼遮阳板700多平米，2号楼130平米。如果在2号楼规模更大的前提下。这个量肯定不合理，这种问题通过基础检查检查不出来，所以我们做了指标检查，依托大数据和AI算法，做造价指标的智能研判和风险预警。编制完成，系统自动算指标，还能直接调用企业内部指标检查，复核时既能各楼栋互比，也能对标外部相似工程，发现异常直接输出问题和根因，重点核查钢筋、模板这类核心问题。

但大家可能关心数据从哪来？我们的数据来自于个人历史工程、行业样本。还有企业沉淀的指标库。这套流程背后，AI是关键。第一，自动识别项目特征，自动匹配行业或企业对标样本，不用手动选模板。

第二，指标异常直接给根因，告诉你是量的问题还是价的问题，不用盲目翻工程。第三，内外交叉比对，把人容易忽略的隐性风险识别出来。一句话总结来说，基础检查是底线校验。指标检查是合理性风控，为什么这件事必须交给AI？因为人工复核天然受限于两样东西，精力和经验。传统人工审核方式，我们的经验参差不齐，精力又不支撑，检查不全面，成果就存在不可避免的质量风险。AI不是取代人，是把专家的经验和精力复制给每一个人。接下来我们通过视频一起看一下AI质控是如何全面检查的。

回到发布会的现场，让我们一起看一个案例，武汉景盛如何借助AI指标检查工具实现破局？在造价文件编制完成后，30秒生成分部分项指标，替代人工计算，且追根溯源，有据可依。通过层层穿透科目清单定额，自动分析差异原因，并生成审核报告，自动标记差异项，精准定位项目质量问题。

比如快速发现地下土石方工程1号和2号单方含量差异，1号楼178.2方，2号楼482.3方，设计标准不同，初步判断2号楼工程量计算错误。就可以快速进入具体问题查找阶段，深入核查2号楼图纸与计算过程，发现设计变更未及时更新至计算模型。通过指标检查、穿透式检查，共计发现12项隐藏问题。避免整体指标相似，掩盖局部偏差，确保了造价的合理性。

大家可以看到，我们可以告别传统三级审核模式中，从岗位自检到总工终审需经历的2－3天的接力式核查，不再需要逐条去核对模型与计价文件的套定额和组价，不再手动复核核心科目指标。从传统的依赖人工经验的筛查，走向AI模式，实现更合理、更准确的全面核查。AI质控的基础检查和指标检查，一个从微观查错，一个从宏观查偏，这样造价成果交付才有保障。

其实刚才三个场景都在讲数据，数据是AI最底层的支撑，行业也都在讲沉淀数据资产，但真到落地。最头疼的是数据怎么攒下来？我们问过很多一线的造价员，做完项目，明知道经验该存下来复用，可日常工作已经够忙，还要打开平台，整理数据格式，打标签，一来二去就不了了之。结果是数据散落在个人电脑里，下次找类似项目的组价，翻半天找不到。

另外，新人提升全靠老员工口口相传，都在说重视数据，可实际上经验和数据一直躺在个人电脑里。

针对这些，我们做了AI无感入库，目标只有一个。让数据积累不再增加一线的额外负担。项目做完，点一下云存档，AI自动解析成果数据，清单、组价、材价、指标自动分库归档，不用手动整理，也不用逐条标注，顺手就干了。

我们依托的是AI加业务知识库，自动完成数据治理匹配，精准抽取清单共性特征。标准化、去重、聚合，一气呵成，沉淀下来的都是高价值数据。但存下来不是目的，用起来才是。

具体怎么用呢？一是在清单组价的时候，像自动填空，AI会自动识别主次要清单特征，自动匹配最相似的组价方案推到你面前，新人也能编出高质量文件。二是查数据，像聊天。不用知道数据在哪个库，不用学查询语法，AI自动完成意图理解、跨库检索、分析和溯源，它就是你的随身数据顾问。

所以造价工作正在从人找数据走向数据找人，你要的数据，AI比你更早知道。回到开头那个话题，能不能让一个普通的造价工程师交出专家级的成果？开项有模板，编制有指引。交付有质控，再加上沉淀下来的数据，反过来赋能下一次编制，这就是我们在招投标阶段给出的答案。

投标经济标：成本测算、组价、比价与调价

张耀辉：投标阶段，我们交付的AI伙伴也是在商务标、技术标编制和标书检查这些常见的场景下。开始之前，我想先请大家看一组数据，2025年全国31个省份进场招标项目。30.11万个，这个数字比24年有所下滑。同一年投标1451万加次，我请大家在心里做一道除法，30万个项目，1451万次出手，我们可以看到平均每一个项目都在被争抢。

所以市场没有消失，它只是换了一种形态，从守着原来的一亩三分地。变成了全国抢项目，而且规则一直在变，而且是三个变化的叠加。第一变是业务本身，24清单的实施列项规则变了，新增140余项，减少229项以上。这是什么概念？意味着没有历史数据可参考，只能自行分析，责任风险变了，我们投标的时候要综合考虑的因素更多了。

第二变是评审方式。部分地区推行评定分离与暗标评审。评定分离意味着推荐权和定标权的分开，评标委员会不再替业主直接拍板，定给谁。暗标评审意味着对投标文件的技术部分进行匿名化处理，切断人为干预的链条。

第三变是最狠的一变，AI直接进场评标，零容错时代全面来临，漏盖章。资质模糊、格式不符等微小疏忽，将被AI系统精准识别，并直接导致废标，投标容错率降至冰点。客观评审环节完全由机器算法执行，任何对招标文件要求的偏离、模糊表述或避重就轻，都会被判定为不符合，对编制质量提出了极高的要求。

三个变化的叠加，都指向同一个答案，报价不能再拍脑袋，必须贴近市场和企业的真实成本。技术标不能再对页数，必须真贴合项目，符合招标要求，让投标回归技术实力、自主报价的专业本源。如何拼成本、拼内功？今天我顺着投标这条链，我讲四件事，算得清成本、组得准清单、控得住差异、报得赢标。

第一件，算得清成本，这是投标的起点，但大家都头疼两个环节，第一个。拆分清单，一个招标项目可能有上万条清单，以往是在Excel里手工一条条拆分包、拆主材，耗时久，容易错，做完以后也不方便检查。

但有人说拆清单不难，难的是工序清单。举个例子，比如说屋面工程，它难在哪？两点，其一工序多，会涉及多道分包和多种材料，其二经常出现收入单位和成本单位不一致。还得做含量转化。

第二个，找成本价格。要么到处翻签过的合同查价，要么给同事、给供应商打电话询价。历史成本价从没被统一收集和整理，真等到要用数据的时候才发现平常没有积累。还有第三条常常被忽略，每一家企业的成本管理方式不一样，测算的粗细程度、套表要求、分包方式，每个维度都存在差异，这对工具的灵活性提出了很高的要求。接下来我们要看下AI成本测算能帮您做。做哪些？

标准测算工具永远满足不了你企业的全部需求。每家企业都有个性化要求，成本科目怎么设？措施费和鉴定费怎么测算？套表用什么格式？数据权限和审批怎么走？哪些分包？哪些要自购？我们的应对也有三层。平台层面有灵活的自定义能力、标准化配置、组织权限与审批流配置、报表设计。AI层面除了适配行业规则。还可以按照企业自己的规则去训练，让AI更懂你的规则，越用越好用。执行层面，直接在成本测算工具里调用企业成本标准，按你的规则快速完成测算，最终输出符合你企业要求的测算结果。

成本算清了，我们进入组价环节。清单组价是投标报价编制中最关键也最耗时的基础工作。造价人员的工作里，60%的时间花在套定额、换算、询价、上价、核对特征值等重复机械的动作上。真正需要专业判断的价格策略、限价校验、成果复核只占用了38%的时间。一大半时间用在了必须要做、可标准化、却很难产生竞争力的动作上。

但提效的切口恰恰就在这里。现在，你可以把招标清单和企业数据交给AI组价专家，他专注两件最难的事，定额智能匹配换算和定额工程量自动计算。AI组价专家工作完成后，直接返回一份组价完成的成果文件。

关于AI组价，造价朋友们都关注，效率肯定会有提升，但是很多人会担心第一个准不准？第二，到底敢不敢用？准确性是最大的疑虑。那我们凭什么敢说直接交付组价结果？靠的是AI技术的突破，核心有两点。

第一，AI拟人化思考，它不再只是去历史工程里翻相似的清单照抄，而是像资深造价师一样，自主识别项目特征，一步步拆解特征值，推理出该用的定额名称和规格。第二，造价垂域的知识库，这不是拿通用大模型套壳，是用建筑清单业务。定额换算、定额工程量、材料价格五大库，加上清单计价、定额计算等国家与行业业务标准，训练出来的专用模型，让AI给出的每一个结果都有据可依。再加上RAG、多模态识别和语义识别等技术，AI组价专家真正从匹配历史组价方案走到了创造组价方案。技术讲完了，接下来我们把AI组价专家交付给大家。

宣传片：当投标报价一筹莫展时。欢迎来到AI组价专家。请把清单项地砖进行组价，完成定额换算，并填充定额工程量。收到指令，综合项目特征与本地常见工艺，推荐定额为楼地面陶瓷地砖。现在AI居然自己识别材料规格，一键换算，最后帮我完成材料关联、询价、调价，一次全搞定。AI伙伴，让组价更轻松。想解锁全部AI造价伙伴功能，点击评论区AI展馆海报，一键进入展馆参观。

张耀辉：在这里，AI组价专家替你把四件最难的事做完了。第一，看得懂清单，他先做业务分析，告诉你这是什么工艺，当地通常怎么做，老手可以拿它来当核查依据。新手可以拿它当知识通道。第二，定额套的精，AI读懂材料名称的规格和业务含义，批量生成主材。

第三，换算的准，清单写C30，定额是C25，AI自动换算。第四，量算的快，清单单位和定额单位不一样，它自动折算工程量。这四件事过去要资深造价师才能稳稳做好，现在AI直接交付。这是我特别想展开一句，跨区域投标，异地项目最怕什么？对当地做法不熟，政策不了解。AI清单业务分析把它装进了助手，属性窗口逐条给出组价方案，可以直接应用，也可以换算后再应用。右侧同步给出业务依据、常见工艺、工作内容、当地做法、最新政策。请大家注意这句话，它不只是告诉你套哪条定额。

还告诉你为什么这么套。工具给你一堆按钮，但助手给你一个答案，外加一条理由。这就是交付结果和交付工具的区别。清单组价、定额套取、换算、工量计算，覆盖率100%，采纳率最高9成。1500条清单，AI 10分钟，传统模式1500条要3天。单条组价1秒以内，以前一条5到10分钟。招标材料响应从20分钟压到2分钟，算下来，一份投标组价初稿。从3个工作日压缩到1个上午，效率的提升来自我们把操作工具变成了获取结果。

过去这套工作由造价师一步步操作，建工程、查定额、做换算、算量、询价、调价，效率取决于个人经验。现在AI拟人化思考，它不再只是去历史工程里翻相似的清单照抄，而是像资深造价师一样，自主识别项目特征。一步步拆解特征值，推理出该用的定额名称和规格。意义不只是快，更在于把人从重复劳动里解放出来。

过去靠人堆时间才能做完的活，现在由AI在后台完成，人把精力留给更高价值的决策，这是一个根本变化。

顺着组价往下走，还有一块占据造价人员大量时间的工作，材料上价。清单落地后，很多省份采用量价分离的造价模式。定额材料没有对应的基价，那意味着什么？意味着每一条材料都要完成一次询价、定价的操作，一条一条来，非常繁琐。传统模式下，在案人员往往只能获取单一供应商报价，打电话问一两家，对方报多少就是多少，价格合不合理不知道，还有没有更优的选择也不确定。

同样，我们通过AI实现了数据与询价、比价、定价的作业场景匹配。AI比价，它在价这个维度上，用数据和AI解决了工程计价中最核心。最复杂的定价难题。在广联达云计价软件中，可直接调用AI比价功能，可以快速对比不同来源，包括市场价、信息价、行业历史成交的采购件价、企业历史数据的材料价格等等。支持多选材料进行横向周边地区的与纵向历史趋势的价格比对，并提供平均数、中位数一键计算功能，一键载入选定的合理价格，无需在多个软件或网页间反复切换，大幅缩短人才机价格的调整时间。

通过智能比价。快速验证材料价格是否在合理区间，将经验判断转化为数据支撑的理性判断，让价格更有说服力。同样，我们在视频中看一下软件的实现。

AI询比价，让造价人员的定价工作从线下单一询价走向了合理定价，有据可依，是我们提升核心竞争力的关键工具。最后是我今天最想讲的，因为前面所有的努力最终都指向同一个问题，这标到底能不能中？有的地区有招标清单的限价要求，超了会直接出局。报价策略如果没有数据支撑，很容易错失中标机会。低于成本的报价，中了也是亏损。这就是投标里最微妙的一步，调价。这一步难在哪？它不是一个单一目标，而是几个约束必须同时成立。

第一条，上限看限价，必须按招标清单的限价要求输出结果，保障每条清单的综合单价都落在报价合理区间内。第二个，下限看成本，报价不能脱离成本，所以除了按。限价调，我们还要综合考虑成本因素，把成本部做好的清单级成本测算导入进来，快速去对比查看与成本之间的偏差，避免低于成本报价。

第三，过去做投标报价，全靠人工研究各地评标规则，手动试算报价。但评标规则繁杂，参数组合极多，人工根本算不全、算不准，大多只能靠经验预估。后果是什么？无法量化真实的中标概率，报价策略也没有数据支撑。很容易就在毫厘之间错失了中标机会。传统调价，造价人员想把报价调到合理水平，往往要抽取各类需要调整的数据，再比对多方参考依据，页面来回切换，反复手动逐项试算，最后还是会出现同一条清单，材料价格不一致的情况。不仅费时费力，还容易出现错漏风险。几个约束靠人手在多个页面之间来回凑，是凑不出来的。

现在调价工具帮助造价人员把调价策略快速批量落地。我们先兜住下限，测算数据一键导入。前期沉淀的清单及成本测算价，可以一键导入到工程中，自动调整1000条清单，1分钟之内就能完成。原来一天的工作，现在20分钟搞定。导入之后还能直接对比查看与成本的偏差。每次调整都看得见成本底线。

其次，守住上限，目标总价一键调整，它不是平均用力，而是支持同时考虑重点清单的调整策略，对标识出来的不平衡清单项，一键完成调价，既保证调整后的报价最优，又避免了来回重复凑价的工作量。另一方面，借助报价算赢，帮大家快速摸清规则，精准算价，智能定策略。

第一，规则不用学。软件内置了全国地区的标准评标办法，可以一键选用，不需要复杂学习，也不需要手动推演。遇到特殊情况，非标的评标规则也可支持自定义录入配置，后续项目直接复用，适配所有投标场景。

第二，开标前可以快速模拟各家竞争报价，做多维度报价推演。开标后也可以直接导入报价一览表，精准复核测分。第三，也是最关键的，胜率能算出来。系统会遍历所有的开标参数组合，一键算出真实的竞争胜率。这个胜率不是拍脑袋，它综合了三项核心数据，随机场景下拿第一名的概率、未得第一名时的和榜首的偏差，以及整体得分贴近满分的程度，所以结果更客观、更精准。如果当前的报价胜率偏低，系统会根据海量数据模拟。智能推荐最优投标策略，优先提升拿第一的概率，同时缩小与第一分第一名的分差，全方位拉高中标几率。

除此之外，系统还会展示详细得分的明细，支持清单、材料、措施项目等各分部报价的精准计算，大数据量也能秒级出结果，让我们在投标之前就完整的掌握得分情况，做到心中有数，报价有依据。依托各类数据提升报价精度，真正做到辅助报价决策，合理高效调价，实现工作效率翻倍。这些能力合起来就是一句话，从全局考虑，效率效益最优。

编制报价环节的四件事，现在都可以交给AI，标前测算、组价、材料比价、询价、调价，依据成本和竞争调整报价策略，让我们从以往的清单基础编制工作转向了清单质量审核。与报价策略分析，你的工作量不一定变少，但工作的含金量变高了。在这个模块的最后，我们把镜头反过来，从业主视角看一眼，他们是怎么审我们的报价的。

第一层，合规性检查，可以通过AI清标，自动对招标文件逐条检验投标清单是不是响应的招标要求，清单的错项、漏项、暂估价。不可竞争费，这些高频风险点直接识别，一个都藏不住。我们常见的单价乘以工程量合价对不上，还有零单价、负单价这种异常报价，软件直接定位到具体的清单行，不需要人工反复核算。再看深一层，不同标书的加密锁、MAC地址，这些软硬件信息是不是一样的？不同标书的报价有没有出现等比、等差、等价的？规律性，这些软件都会自动比对。

第二层可以引入历史中标数据、成本数据作为多维度基准，支持多轮、单轮的合理性对比。所以投标之前，先用业主的方式把自己的标书检查一遍，错项、漏项、算数异常，提交前就能发现。让我们从下一份标书开始，把基础工作交给AI，把判断留给自己。未来我们还会将AI能力深度融入投标全流程。让每一次投标报价。算的准，调的快，决策更有底气，让每一次投标报价有利润又有竞争力。

投标技术标：AI编标与技术标清查

张耀辉：讲完经济标，接下来想和大家聊一个技术部都在面对的问题，那就是技术标的编写。这几年，技术标的编写要求越来越高，格式要求越来越多，评分细则也越来越细。据我们的统计，标书页数超过1000页的地区已经有14个。在这么短的时间内，编写一份符合招标文件要求的高质量标书。已经成为每个技术伙伴的基础诉求。

2024年国办发21号文发布后，目前全国已有28个省份推行暗标评审。但各地的暗标实施细则和检查要点差异比较大，规则需要全面学习了解，准备时间不到两周。技术标书动辄上万页，招标文件要求很多，投标人须知、评标办法、否决投标条款、技术标准与要求、投标文件格式等。隐形条款容易忽略，易疏忽，会因为未实质性响应废标。

针对这些招标要求，人工检查分析复杂，耗时长，是否实质性响应招标要求？是否满足暗标评审要求？是否存在合理性风险？极其容易导致废标。基于这个场景，我们做了AI编标产品。在与客户的交流过程中，我发现大家最关心的三件事。

第一，生成标书的质量。第二，生成效率。第三，生成标书是否存在雷同？今天我就围绕这三个问题和大家做一个深入交流。

第一部分，编写质量。首先，响应招标文件要求，符合标书评审标准，从解析到生成，全程对标招标要求。其次，软件内置知识库，支撑内容有依据、有深度、有图有表，内容连贯专业。再次，逻辑闭环，图文表一致，数字部分有据可依，前后逻辑连贯，不是看起来合理。而是每一处都经得起查。内容合规性响应体现在产品设计完全响应技术人员编写标书的逻辑，使用产品解析招标文件、图纸和工量清单，提取编制标书的关键信息。

首先，系统会自动解析招标文件，提取出项目信息、评标办法、技术标准与要求、否决投标条款、暗标格式要求、招标文件附表等。解析完成后，实现两个关键目标。一。实质性响应达到基准，生成符合本项目框架完整、灵活可调的目录，生成符合招标文件要求的表格，完成全文章节90%的配表，整体生成实质性响应招标要求的标书。

二、合规要求守底线，通过否决条款的理解，降低废标风险。另外，适配全国暗标规则，确保标书合规。整体上来讲。通过AI识别，精准锚定实质性的评审要点，从源头降低编写质量，提升效率。再来展开一下，编标产品是如何响应暗标要求的？

一、在招标文件解析的过程中，系统会自动识别并提取暗标格式规则，包括纸张方向、页边距、字体、字号、行距，逐条解析，不遗漏。二、各地细则不同。产品内置了全国的规则库，方便大家快速选择适配，支持全国范围内的标书编写。

三、产品根据识别的暗标要求，自动做格式版面调整，生成满足暗标规则的施工组织设计，支持一键导出。另外，产品还内置了各行业国家的标准、地方标准，外购知识库近5万条，标准引用更合规。自带图库10万加，图文表并茂，增强标书的阅读性。更重要的是，产品支持企业建设自己的知识库和图库，把企业历史标书、技术方案、现场施工工艺图沉淀下来，形成企业自己的专业库，编制标书越来越符合企业需要。有了这三层支撑，系统就能生成高符合度的标书内容。

举个例子，比如说老旧小区改造类项目，产品会调用老旧小区改造知识库和行业标准。如在建筑外立面改造施工方案中，方案会完整呈现外立面基层处理、修补与找平、涂饰施工、保温施工、细部节点处理、施工安全措施等，内容呈现专业、完整、有依据。

第二个问题，大家关注标书生成的效率，1000页标书全过程10分钟左右即可生成，超过3000页也只需要20分钟，1万页以内的标书也会在1个小时之内完成。如果需要突破1万页，在目录界面增加章节或章节字数即可。这个效率，传统的人工编制是无法想象的。

第三个问题也是大家最关心的问题，都在用广联达的编标产品做技术标生成，生成的标书是否会存在雷同？判断雷同，首先我们会查看多份文件，它的文档内容是否有雷同？图片是否有雷同？以及文档的属性信息，作者以及最后一次保存者，作者是否有雷同？广联达的清标产品有技术标雷同性的检查，也是通过这三个维度去做检查。

所以编标产品根据检查逻辑，在文档内容板块上对数据源做了差异化的管控。

第一，文档内容，首先产品内置了数万级的行业知识库，针对相同的招标项目，系统会自动调取不同的参考素材，这样各账号引入的数据源是不一样的。其次，在生成投标内容时，不仅仅是内容本身会有差异化，从生成目录就开始做了差异化的配置。广联达编标产品界面，目录是可以支持自己去做删除、增加、修改的，也支持自己上传目录。

另外，产品从标书设置界面到最后的正文编辑界面，全过程都实现了人机互动。在这整个过程中，大家都可以去给产品做指令，这样投标文件生成的内容更具有个性化。从三个维度来看，咱们的文档内容是做了很好的差异化规避的。

第二，图片。产品自带了网络图库，网络图库中的图一旦被引用，不管是最终是否生成导出投标文件，30天内都是处于下架状态，这样就保证了同一张图不会被多个投标人重复使用。第三，文档属性，文档属性是需要各个投标人去做规避的，建议我们在做标书的电脑的属性信息不要做任何修改，同时我们也知道Word的属性是可以删除的，这是一个简单但有效的规避手段。接下来，我们把AI编标产品交付给大家。

宣传片：招标文件条款繁杂，资料分散，编标大佬又去了别的项目，时间又紧迫，这可怎么办？

你的AI编标伙伴来喽！看我的吧！把招标文件、图纸、清单给我，我帮你找出评分点。开始编标，8分钟，80万字初稿出来了，评分点全覆盖。附表、架构图、流程图、横道图全生成，正文里的施工示意图也能贴好。内置全国各地的暗标格式规则库，选项目所在地，一键导出。AI伙伴，让编标更专业。想解锁全部AI造价伙伴功能，点击评论区AI展馆海报，一键进入展馆参观。

张耀辉：目前，全国已有21个省，5000家以上的客户使用广联达AI编标产品，生成项目3000家。覆盖了房建、市政、公路、冶金、EPC、监理和服务等多个领域。同样，我们接着看技术标是如何智能清查的。技术标人工核查其实痛点也特别明显，文档篇幅大，内容多，很多隐藏问题靠人工翻阅很难发现。软件会自动把招标文件和投标文件做比对，快速精准找出投标文件里没有响应招标要求的地方。

同时还可以一键核查里面引用的图集、技术规范，看看有没有用到已经过期作废的版本。目前很多地区都在推行暗标评审。

各地规则还不太一样。我们适配了全国地区的暗标要求，可以自动检查文档里的敏感词、地名、人名，还有各类格式不合规的问题。支持批量比对多份投标文件，能够识别重复段落、相似图片，还有文档作者、人名、地名、敏感词等内容。同样，在投标之前，先按业主的方式检查一遍，可以提前规避隐藏问题。

我们从传统的准备时间不到两周，标书动辄上万页，走。项AI十分钟编制千页标书，并且锚定评审要点，从源头降低编写偏差，满足暗标规则要求。把编制的时间压下来，把省下的时间还给技术方案，让技术实力被看见。

最后把今天讲的AI能力收拢成一句话，就是以专业加AI技术，让高质量标书触手可及。让每一次投标更有底气。AI不是来替代造价人的，是来成就造价人的。机器把重复的活干了，你的经验、你的判断、你对项目的理解才真正值钱了。这些AI伙伴今天已经全部交付，欢迎大家第一时间上手试一试。

收尾

范佳：好，谢谢我们产品团队的两位伙伴，他们刚才讲了三个板块的内容，量价投标，正是在回答我开场的时候的那几个关键点，造价人对AI最朴素的期待，能不能真的帮我们省时间？我们的造价AI伙伴可以做到1500条清单，AI组价专家只需要10分钟，编制1000页的技术标文件也只需要10分钟。

准不准？我敢不敢用？我们的AI提量，土建部分准确率可以达到98%，并且支持反查定位。装饰拍照算量，可以实现无图纸场景下的拍照及算量，整体工程量精度控制在90%到97%。AI审核和AI质控更是针对于量和价的质量做了多层的把关。会不会有雷同？能不能中标？AI技术标编制产品呢，内置了数万级的行业知识库，针对相同的招标项目，系统会自动调取不同的。参考素材，确保不同账号引用的数据源是不一样的。通过AI编标的重复率实测，清标产品的雷同性检测，我们不断验证，确保每一份标书的内容更具个性化。

我们还做过一个调研，问大家AI对造价工作最大的价值是什么？其中65%的答案说减少重复工作量，提升工作效率。20%的答案说降低人为出错的概率，提高成果质量，省下加班时间，避免非标，提前锁住利润率。这就是今天我们给大家交付的答案。从经验到数据，大家看到的指标、建议价，乃至行业真实成交和真实结项，经验不再躺在老师傅的脑子里。而是变成了可以直接调用的数据资产。从手工到智能，AI组价专家、AI审核、AI编标，重复的活机器干，判断的活人来做。AI在真正走进大家的生产项目当中，大模型从PPT走进了算量、清单、组价、编标这些具体的工作场景。

新环境是势，新能力是能，势已至，能已备。所以今天这场直播讲到这里，我想说，走进造价AI时代。不是一句口号，他是我们交付的一个能进项目、能干活的AI伙伴，他知道你想用什么样的计价依据。知道你的甲方的付款习惯，也知道你上一个项目亏在哪里。规则在变，节奏在变，AI在变，我想不变的是广联达服务于造价行业，把每一个项目算清、管好、干成的初心。走进造价AI新时代，这条路广联达愿与全体造价人一同携手，共赴新征程。谢谢大家！