近日 ，科大讯飞中标国家能源集团物资有限公司数据科技分公司“智慧招标体系研究与应用开发项目”
，双方将进一步搭建覆盖招采全流程的智能体系 。这是 2022 年合作启动以来，科大讯飞前置部署工程师（FDE）模式在能源招采场景的再次深化
。

　　当大模型走进产业 ，真正的挑战并不只是模型能不能使用，更在于能否深入真实业务
，解决复杂问题，并将一次次项目实践沉淀为可复制
、可持续演进的平台能力。

　　FDE ，即前置部署工程师模式
，强调由懂技术、懂业务的团队深入客户一线，与客户共同定义问题 、打磨产品、验证价值 ，并将业务现场积累的经验持续沉淀为平台能力
，进而服务更多场景和客户 。

　　复杂产业场景中的AI落地，需要以真实业务为牵引 ，持续完成从问题定义到能力沉淀的过程。以国家能源集团智能招采系统建设为例
，科大讯飞将FDE模式融入业务一线，与客户深度共创 ，并将项目实践转化为可复用的平台能力
，逐步形成从深度共创
、平台沉淀，到价值验证、持续复用的实践路径
。

　　面对千亿级招采体系 ，AI如何真正进入业务深水区？

　　国家能源集团是全球最大的煤炭生产公司 、火力发电公司，业务覆盖煤炭
、火电、新能源 、水电等八大产业板块。每年
，集团采购项目超过14万个，年采购金额达数千亿元 ，涉及1385家采购人
、20余万份报价文件、90万项资质业绩
，并组织超过20万人次的评标评审 。

　　在这样的业务体量下，传统招采模式面临的不只是效率问题：采购人员编制文件 、供应商报价
、专家评审等环节数据分散 ，规则复杂且口径不一；大量专业判断依赖人工经验；评审过程的透明度、可追溯性和廉洁风险防控
，也面临长期挑战
。

　　这类场景很难依靠一个“开箱即用 ”的标准产品解决。

　　自2022年起，科大讯飞与国家能源集团围绕智能无人评审 、智慧招标体系等方向持续合作 。项目团队深入招采业务一线 ，围绕编
、报、评 、核等具体环节
，与业务专家共同梳理规则、还原流程
、打磨能力
。

　　在这一过程中，技术团队解决的不是单一的“AI识别
”或“流程自动化”问题 ，而是把招采专家长期积累的业务知识、评审规则和判断逻辑
，转化为AI能够理解 、执行和持续学习的系统能力。

　　这也是FDE模式的关键所在：以业务现场定义技术问题，以真实业务结果检验技术价值 。

不只是“派工程师 ” ，更要沉淀为可复用的平台能力

　　FDE模式不是简单增加驻场人员，更不是把定制项目做成“人力服务”
。

　　能否将项目中的业务理解
、数据资产和工程能力沉淀为平台
，形成规模化复制能力，才是这一模式能否持续创造价值的分水岭。

　　围绕国家能源集团复杂的招采业务 ，科大讯飞基于星火大模型、星辰Agent底座及招采智能体平台
，逐步构建起覆盖招采全链路的智能能力体系 。

　　首先，是让AI“读懂业务
”
。

　　项目建设中 ，双方围绕供应商 、标的物
、评标办法、技术评分要素 、采购文件
、合同、风险规则等核心业务对象
，建设了12类标准化知识库，形成统一的招采业务语义体系。过去散落在不同系统 、文档和专家经验中的信息 ，被转化为可关联
、可计算、可调用的数据资产 。

　　更重要的是
，系统形成了“业务即标注，标注即业务”的持续迭代机制。专家每一次对AI结果的复核 、每一条规则的修正、每一个异常案例的处置 ，都会转化为高质量的业务数据
，持续反哺模型和平台优化
。

　　其次，是让AI“参与业务运行 ”。

　　在采购前 ，平台可辅助完成采购文件的智能编制与审核；在采购评审环节，评审类项目仅需30分钟左右即可完成AI专家抽取
、供应商预警分析、费用 合理性判断 、报价文件评审评分的全流程闭环
，客观项可实现AI识别内容并自动评分，主观项则由“多维AI专家
”评审后交由专家复核 。

　　与此同时 ，平台通过可信执行
、数据脱敏、权限管控 、全程留痕等机制
，让每一项评分
、每一次判断都有依据、可追溯 、可审计，为招采业务的阳光合规运行提供支撑
。

　　从一个个具体场景出发 ，讯飞将与客户共创的成果不断沉淀为招采智能体平台的通用能力
，并在持续实践中迭代完善。由此，项目经验不再局限于单一项目 ，而是为后续业务拓展和场景延伸提供能力支撑 。

　　用真实运行和持续合作
，验证FDE模式的价值

　　AI进入复杂产业场景，最终要靠业务结果说话
。

　　近来  ，科大讯飞与国家能源集团联合打造的采购项目智能评审系统
，已成为国内首个投入商业运行的智慧评审系统，累计稳定运行超过21万个项目 ，智能评审准确率达97%，非招标采购询价通知单智能评审无人化率超89%。在招标与非招标采购场景中
，该系统每年节约人工评审成本超亿元，累计创造间接经济价值40亿元 ，有效推动风险识别前置化和评审过程透明化
，并获国资委高度认可
、作为重点案例推介 。

　　基于在国家能源集团项目中形成的FDE实践积累，科大讯飞将一线共创中沉淀的业务理解、工程经验和平台能力 ，持续拓展至更多招采场景
，在“人工智能+招标投标”领域逐步走出了一条从技术探索到规模化应用的创新实践之路
。

　　相关能力已服务合肥 、广州公共资源交易中心等政府机构，业务覆盖电力电网
、能源化工、基建工程等十余个行业 ，并与中国华电 、中国大唐等央国企头部客户开展深度合作。其中
，与合肥公共资源交易中心共建的“青天大模型 ”，是全国首个公共资源交易领域专属大模型 ，实现了该领域从“0到1
”的突破
，覆盖24类工程采购，并获国家发展改革委近来 全国唯一“人工智能+”特色示范案例 。

　　对于科大讯飞而言 ，国能项目的价值同样不仅在于一个标杆案例，更在于验证了FDE模式的完整闭环：

　　深度共创：进入真实、复杂
、高要求的业务现场
，与客户共同解决问题；

　　平台沉淀：将行业Know-how沉淀为本体、数据 、规则
、智能体和可信执行能力；

　　价值验证：以效率、成本 、合规和风险防控等可量化结果验证业务价值；

　　持续复用：通过长期合作和系统迭代，推动相关能力向更多业务场景纵深延伸 ，并向更多行业和企业客户拓展
，让项目价值持续释放
。

　　2026年7月，科大讯飞中标国家能源集团物资有限公司数据科技分公司“智慧招标体系研究与应用开发项目 ” ，将进一步建设覆盖招标文件编制
、投标响应、评标生成及专家复核的全流程智能体系。持续的合作和迭代
，也体现出客户对平台能力与业务价值的认可 。

　　从国家能源集团的智能招采实践可以看到，企业级AI的竞争 ，不只是模型参数或单点功能的竞争
，更是行业理解 、工程交付
、平台能力和持续运营能力的综合竞争。

　　科大讯飞方面表示，未来公司将继续以大模型和智能体技术为底座 ，深入能源、招采及更多复杂产业场景
，与客户共同探索可落地 、可验证
、可持续进化的AI应用路径，让人工智能真正成为推动企业高质量发展的新动能
。

（文章来源：每天 经济新闻）