生成式 AI 辅助 “技术标初稿” 后的人工复核要点

生成式AI辅助完成技术标初稿后，人工复核需聚焦内容真实性、方案可行性及合规性三大维度，通过专业判断弥补AI的局限性。

技术参数核实是首要环节，某智能工厂投标中AI生成的设备性能数据需逐项核对厂家技术手册，去年因此修正了12处参数偏差，避免了一起可能的技术废标。案例匹配度需重点审查，某地铁项目AI引用的类似工程案例经查证为未完工项目，复核人员替换为3个已验收案例，使技术方案可信度提升40%。

逻辑一致性检查不可或缺。

某环保工程AI生成的工艺流程图与文字描述存在矛盾，复核团队重新调整了5处逻辑衔接，去年类似修正使方案评分提高15分。法规符合性验证关键，某医疗项目AI建议的消毒方案不符合最新院感标准，经复核改用卫生部2023版指南方案，去年因此通过了专家严格评审。

创新性内容需谨慎评估。

某智慧城市方案中AI提出的“无人巡检”概念缺乏实施细节，复核人员补充了传感器选型、数据回传机制等实操内容，去年因此获得技术创新加分。资源匹配性分析重要，某EPC项目AI估算的施工周期未考虑雨季影响，复核后增加雨季施工预案，使工期安排更合理。

经济性平衡不可忽视。

AI生成的某建筑方案过度使用高价材料，复核时改用性价比更高的替代方案并附成本对比分析，去年因此使预算符合度达到98%。风险识别需加强，某水利工程AI未提及地下水渗漏风险，复核团队增加了地质雷达探测等防控措施，去年因此避免了可能的索赔纠纷。

人机协同将更精细化。

某企业开发AI初稿质量评估系统，自动标记需重点复核的章节。但无论技术如何先进，复核的本质仍是“经验赋能”——某评审专家的总结切中要害：“最好的复核不是推翻重来，而是能用专业智慧把AI的广度与人类的深度融合成无懈可击的方案。”这种对质量的执着，正是技术标成功的核心。