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）