「标在手」用大模型帮中小企业做投前决策

上海热湖智能科技有限公司正在开发一款面向中小企业的公共采购智能体「标在手」，目前处于邀请制公测阶段。该产品以企业确认的业务、资质、案例和地域偏好为基础，对公开招采信息进行筛选和取证，辅助企业在投标前回答「业务是否匹配、当前能不能参与、投入是否值得、下一步做什么」等问题。

根据项目截至 2026 年 9 月 20 日的内部经营记录，20 家近期试用企业已完成企业画像，每家日均收到 4.5 个真实项目推荐。项目正在筹备天使轮融资，最新方案拟融资 300 万元、计划出让 8%–10% 股权，具体条款以正式融资文件为准。

中小企业已是政府采购主力，但投前判断仍依赖个人经验

财政部《2024 年全国政府采购简要情况》数据显示，2024 年全国政府采购规模为 33750.43 亿元，其中授予中小企业的合同金额为 24230.91 亿元，占比 71.79%。这意味着中小企业已是政府采购的重要供应力量，但规模本身并不等同于参与能力。

对许多中小企业而言，筛标、资格判断与项目跟进通常由老板、销售或行政兼任。公开公告数量多、附件格式不一，企业需要同时判断产品与案例是否匹配，并核对资质、地域、预算、付款与履约条件。传统标讯平台主要解决「在哪里看到项目」，标书工具主要服务已经决定参与后的文件制作，而投标前的机会取舍仍高度依赖个人经验。错误判断的成本不仅是订阅费用，还包括销售时间、跨部门准备、保证金与潜在垫资压力。团队估算供应商决策软件的总潜在市场（TAM）在 14.4–60 亿元区间，可服务市场（SAM）约 5.76 亿元。

政策侧也在为这一场景提供方向。2026 年 2 月，国家发改委等八部门印发《关于加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见》，在「人工智能 + 投标」场景中提出，要结合投标人特点推送适合的项目信息，解析招标计划、公告与文件中的关键要素，并辅助评估参与竞争的经济性；同时强调模型结论不替代投标人自主判断，也不改变使用主体的法定责任。

企业画像、证据包与决策契约：让 AI 辅助而非替代判断

「标在手」的工作流从企业画像开始。企业先确认主营产品、服务能力、资质、案例、目标地区与预算偏好，系统据此生成搜索计划，对公开招采信息进行相关性初筛。进入下一阶段后，系统继续读取公告与附件，形成带来源引用的证据包，再围绕业务匹配、资格门槛、商业价值、现金与履约风险等维度进行终筛，输出推荐等级、待确认事项与下一步动作。

技术实现上，产品采用大语言模型与结构化规则、阶段状态管理相结合的方式，而非让模型一次性自由生成结论。企业画像、搜索计划、证据与模型版本随任务保存，最终结果写入统一的决策契约，当前以网站交付为主，并为飞书、钉钉等入口预留统一输出方式。任务中断后可从已完成阶段继续，发送环节通过幂等记录减少重复通知。面对缺失附件、字段冲突或无法可靠解析的材料，系统会降低结论确定性或转入人工核验，而不是把未知信息补写成确定事实。

这一设计试图解决垂直场景中「结论能否追溯」的问题。同一企业可能出现「业务相关但资质暂不满足」或「资格可满足但付款条件不合适」等组合情况。相比给出一个缺少依据的总分，「标在手」更强调把原文证据、风险来源与待补信息一并交付，让企业人员能够复核并保留最终决定权。

目前已上线能力主要集中在采购前早期信号与公开项目召回、多轮筛选、公告及常见附件解析、资格与风险提示、推荐理由与下一步动作。从中标方识别下一层供应链机会、完整项目推进与结果记忆等能力仍处于验证或分阶段建设中。

商业验证：付费转化与留存仍是关键

「标在手」当前重点服务两类企业：一类是具备产品或服务交付能力、近期有投标行为但没有专职投标团队的直接投标企业；另一类是希望沿采购项目寻找中标方、总包方或下一层买方的供应链销售企业。项目现阶段不以泛中小企业为目标，也不把「对 AI 感兴趣」视为有效需求，优先验证的是企业是否有明确项目、是否愿意提供基本业务资料，以及推荐结果能否推动查看、跟进、参与或放弃等真实动作。

商业模式计划采用有限免费试用、分级订阅与后续增值服务。当前用于验证的订阅价格为 199 元/月与 399 元/月；对早期项目而言，市场空间最终仍要由付费转化、四周主动复用、客户获取成本与交付成本等经营数据证明。

项目由创始人库迪来提·库尔班主导产品研发与客户验证，其拥有同济大学与米兰理工大学双硕士背景，经历覆盖服务设计、出海产品与 AI 原生研发。本轮融资计划主要用于核心团队组建、产品与数据基础设施、市场验证与客户运营，阶段目标包括在 12 至 15 个月内验证付费与留存，形成可复制的垂直获客渠道，并争取达到 300 家付费企业与约 100 万元订阅年经常性收入。最终能否形成可持续业务，取决于产品能否把一次项目推荐转化为企业重复使用、真实行动与付费结果。