AI时代国企软件开发服务项目采购策略

在AI（Artificial Intellig-ence，人工智能）、云计算、大数据、区块链等技术飞速发展的当下，国企数智化转型进程不断加快，对定制化软件开发服务的需求日益增长。软件开发服务项目具有需求复杂、技术专业性强、周期漫长、成本难控等典型特征，传统采购模式已难以适应新形势下的发展要求。为实现国企软件开发服务采购的规范化、科学化与高效化，构建一套适配AI时代的采购优化策略，成为当前亟待解决的重要课题。笔者基于软件开发服务项目采购的典型特征，深入剖析采购全流程的关键环节，探讨优化路径，并展望AI技术在采购领域的应用前景。

软件开发服务项目采购的主要特点

在技术迭代加速的背景下，国企软件开发服务项目采购呈现出一系列区别于传统项目采购的显著特点，这些特点为国企采购工作带来了诸多挑战。

需求复杂性与不确定性高

与传统采购项目不同，软件开发服务项目的需求并非简单的功能罗列，而是涵盖功能实现、性能表现、可扩展性、兼容性等多个维度。在项目初始阶段，需求往往较为模糊，随着项目的推进，会不断细化，甚至出现重大变更。例如，在开发一款AI驱动的客户服务系统时，项目初期可能仅明确需要智能回复功能，但随着对业务场景的深入挖掘，后续可能会新增客户情绪识别、多轮对话等更复杂的需求。这种需求的动态变化，无疑增加了采购需求管理的难度。

技术专业性强

软件开发服务项目涉及大量专业技术知识，包括软件架构设计、编程语言选择、数据库技术应用。在AI领域，还涉及算法模型构建、机器学习训练等深度技术内容。在评标过程中，采购方需要对投标方的技术方案可行性、先进性以及技术团队的专业能力进行深入评估。以人工智能算法软件开发项目招标为例，采购评审办法不仅要考察投标方算法模型的准确性、训练效率，还要关注其技术团队在机器学习领域的研究成果和相关项目经验，这对采购方的专业素养提出了极高要求。

项目周期长且易受影响

软件开发服务项目从需求调研、设计开发到测试验收，通常需要较长周期：小型项目可能需要数月，大型复杂项目甚至会持续数年。在漫长的项目实施过程中，项目易受多种因素干扰，如技术难题难以攻克、核心开发人员变动、需求发生变更、技术路线的升级迭代等。这些因素都有可能导致项目延期，给采购方的进度管理带来严峻挑战。

成本不确定性突出

软件开发成本受多种因素制约，除人力成本外，还包括技术研发投入、软件工具采购、后期维护升级等费用。受需求变更、对技术难度预估偏差等因素影响，项目实际成本往往与采购阶段的估算成本存在较大差异。正如相关研究指出的，软件开发服务项目采购的计划方案和成本预算本质上是一种对未来的“估计”和“假设”，在执行过程中大概率会与实际情况造成偏差，再叠加各种预料不到的“风险”，导致项目常常难以按照原有的计划运行，成本控制难度显著提升。

技术迭代速度快

在AI时代，技术更新换代的速度持续加快。软件开发企业为紧跟技术趋势，需不断更新技术体系与产品形态。这种快速的技术迭代，要求采购方在选择供应商和技术方案时，不仅要满足当前需求，还要具备前瞻性，确保采购的软件产品能够适应未来3—5年的技术发展趋势与业务变化需求，避免因技术过时导致资源浪费。

软件开发服务项目采购的关键环节管控

软件开发服务项目采购是一项系统工程，涵盖多个关键环节，每个环节的有效管理都直接关系到项目采购的成败。

采购准备阶段

做好采购准备是保障采购工作顺利推进的基础。采购方需要开展充分的市场调研，全面了解行业内主流软件开发供应商、目前应用的主流技术及发展趋势、开发成本等信息，同时还需掌握行业内采购方常用的供应商选择方式、合同管理方式等内容。

对于首次采购的项目，国企通常采用公开采购方式（如公开询比）选择供应商，将供应商资质能力、合作模式、合同核心条款等关键要素一次性明确，实行一次性公开竞争。而对于延续性软件开发服务项目，则需要根据软件管理水平、开发需求规模、技术路线演进等因素进行综合考量后，选择公开采购或者直接采购方式。

需求管理

需求管理是软件开发服务项目采购的首要基础环节，它并非简单罗列所需功能，而是要深入剖析这些功能如何满足业务需求、解决实际问题、提升业务流程效率。

在识别需求时，采购部门需要与内、外部相关方进行广泛且深入的沟通。内部相关方包括企业的业务需求部门、管理部门、技术部门等；外部相关方可涵盖行业专家、潜在供应商等。通过多方沟通，既要确保需求的完整性和准确性，又要让需求能够适配技术发展趋势。

需求文档的撰写需兼顾详细程度与灵活性。详细程度需足以指导开发工作，明确系统框架、各功能模块的具体要求；灵活性则是为了适应市场变化和技术发展，能够满足适度调整的需求。例如，在需求文档中可对核心功能作出明确规定，而对于部分辅助功能，则预留扩展空间。

供应商选择

供应商选择是采购过程中的关键环节，直接决定软件开发服务项目的质量和成败。对于新建软件系统，目前多采用公开招标或者公开询比的方式。若采购内容仅局限于软件开发服务，可采用公开询比；若涉及工程或者硬件采购，且符合法定公开招标标准，则应采用公开招标方式。对于现有软件系统的升级、扩容，可采用直接采购的方式。

1.公开询比

公开询比方案核心内容包括资格要求、评审方法，目前方案设置主要从以下几个方面考虑。

资格要求：一般包括供应商具备类似项目业绩，若涉及网络安全或者涉密内容，还需要求供应商具备相应的安全类、涉密资质等。

评审方法大多采用综合评估法，从价格、技术和综合能力等多个维度对供应商进行全面评价。在价格评审方面，目前通常采用向下引导的中间价法。

在技术和综合能力评审方面，选择软件供应商时，主要考量其企业开发能力、团队人员能力、历史业绩、财务实力及其他综合能力。针对部分具体项目，还会增加对供应商类似项目成果的考察，多采用视频演示、软件功能截图等方式。为了更深入地了解成果性能，采购方还可搭建测试平台或者运用测试数据进行考察。具体的评审项如表1所示。

2.直接采购方式

该方式的优势在于采购过程具备灵活性与快速响应能力，适用于软件开发的敏捷模式。通过与供应商建立紧密合作关系，采用分阶段交付、持续评估、迭代升级的方式。例如，将软件开发服务项目划分为多个开发阶段与独立模块，每个阶段、每个模块完成开发后及时交付验收，并根据验收结果调整后续采购策略与合作方式。这种方式适用于需求模糊或多变、市场变化快的软件开发服务项目。其不足在于价格竞争性较弱，若管控不当，易导致项目造价超支。

合同和履约管理

合同管理是确保项目顺利实施、保障双方权益的重要支撑。对于需求明确的项目（如需求技术规范书细致完备的项目），可将项目整体作为标的物，采用打包计价、整体交付的方式；而对于需求复杂、规模较大的项目，则采用“框架＋订单”的方式，按照阶段性交付的软件开发服务项目的工作量和人天单价结算。

合同条款需详细约定软件功能、性能指标、交付时间、验收标准、售后服务等内容。尤其要强调知识产权归属，确保采购方拥有软件的完整知识产权，以便后续正常开展维护、升级和二次开发工作。同时，需设立服务水平协议（Service Level Agreement，SLA），对软件故障响应时间、修复时间等作出严格约定，保障服务连续性。此外，还应设立违约责任条款，针对供应商延迟交付、软件质量不达标等情况，明确赔偿标准和处罚措施。

在合同履约过程中，需建立定期沟通与进度跟踪机制，及时解决项目实施中出现的问题，确保项目按计划推进。

软件开发服务项目采购个性问题与应对

软件开发服务项目采购中，以下几方面的问题需要采取针对性的应对策略。

“小马拉大车”现象治理

“小马拉大车”是软件开发服务项目采购中需重点关注的风险场景，具体是指首期或初期项目预算金额较小，通过公开方式竞争选定供应商。但随着业务发展，后期扩容需求金额显著增大，且因软件开发服务项目的技术延续性（如数据兼容性、架构一致性、代码复用性），不得不与首期中选供应商继续合作，导致项目缺乏竞争性，最终造成后期成本或预算难以控制。

1.现象成因分析

一是需求预见性不足。首期项目需求往往聚焦于核心功能验证，对业务规模扩张、功能迭代的前瞻性规划不足，未提前制定后期扩容的技术路径与成本框架，导致后期需求爆发时只能依赖原供应商。

二是技术壁垒锁定。软件开发服务项目具有较强的技术关联性，首期项目的代码架构、数据库设计、接口标准等均由首期中选供应商主导设计与搭建，后期项目扩容若更换供应商，需承担数据迁移风险、系统兼容成本及新供应商的学习曲线成本，客观上形成了对原有供应商的依赖。

三是议价能力失衡。首期公开竞争中，供应商可以低价中标，后期再利用技术独占性抬高扩容报价；采购方面临较高的切换成本与较大的技术风险，议价空间被大幅压缩，预算难以有效控制。

2.潜在风险影响

一是成本失控。后期扩容报价可能远高于行业平均水平，甚至出现“首期低价入围，后期高价获利”的新型围标模式，造成整体项目投资性价比降低。

二是管理被动。供应商可能以技术复杂度为由随意拖延扩容进度，而采购方因缺乏替代方案，难以对其进行约束，进而影响项目进展和实施效果。

三是技术依赖加剧。长期依赖单一供应商可能导致采购方丧失技术主导权，若该供应商技术迭代滞后，将直接制约软件系统的承载能力与升级空间。

3.应对策略

一是首期采购嵌入前瞻性条款。在首期公开招标或询比文件中，明确后期可能的扩容方向（如用户规模、功能模块、数据量级），要求供应商同步提交“首期＋后期扩容”的捆绑报价方案，约定扩容价格的基准（如按首期单价的一定比例浮动）及调价触发条件（如人力成本涨幅、技术难度升级），从源头锁定成本框架。

二是构建技术兼容性标准。首期项目启动时，由采购方主导制定统一的技术接口规范、数据格式标准及代码移交要求（如要求核心模块代码需符合开源协议或可二次开发），降低后期更换供应商的技术门槛。例如，在“某网络综合调度智能助手研发”首期项目中，明确要求算法模型需支持通用API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）接口，便于后期其他供应商接入扩容。

三是建立备选供应商培育机制。即使首期选定唯一供应商，也可通过“技术交流”“储备合作”等方式与2～3家潜在供应商保持技术对接，如邀请其参与需求研讨、提供技术方案参考，或通过网上公开征集技术方案等形式，定期组织其开展兼容性测试，确保后期扩容时存在可替代选项，增强采购方的议价能力。

四是后期扩容引入第三方评估。对预算金额较大的后期扩容需求，委托独立的第三方技术咨询机构评估项目工作量合理性及报价公允性（如对比行业同类项目人天单价、技术投入成本），形成评估报告，作为后续谈判的重要依据，有效规避供应商漫天要价。

五是采用“模块化拆分＋分期采购”模式。若后期扩容涉及独立功能模块（如AI算法升级、新增数据分析模块），可将其拆分为独立采购包，通过公开方式重新采购，既利用原供应商的基础架构优势，又通过竞争引入新供应商承担新增模块，平衡系统延续性与成本控制的关系。

供应商开发能力的评估

评估供应商的开发能力需要从多维度入手。除参考前文提到的企业认证、软件开发成熟度（如CMMI）、开发能力（软件著作权、专利）等客观指标外，对于AI相关项目，还可以通过搭建专门的测试平台开展实地测试。例如，在“某网络综合调度智能助手研发”项目中，通过设置基于实际业务场景的测试用例，考察供应商算法模型的准确性、响应速度等。同时，查看供应商过往类似项目的案例，了解其在项目中的技术应用和实施效果；评估其技术团队的专业背景和经验，尤其是在AI、大数据等领域的研究成果和项目经历。

直接采购方式的管控

直接采购是指只能从唯一供应商处获取软件开发服务项目的采购方式。为加强对直接采购的管控，需做好以下工作：首先，严格审核直接采购的合理性，确保不存在其他可替代的供应商。采购前需进行充分的市场调研，了解同类产品或服务的市场价格，再与供应商进行深入谈判，确保采购价格合理。其次，在合同中明确约定产品或服务的质量标准、交付时间、售后服务等内容，以及供应商的违约责任，避免后期出现权责纠纷。最后，加强对项目实施全过程的监督，确保供应商按照合同约定履行义务；同时，明确技术资料的移交要求，避免因供应商原因导致后期维护困难。

总结与展望

AI技术的发展将对软件开发服务项目的“需求分析—设计—编码—测试—部署—运维”全流程产生重要影响。例如，在架构与交互设计环节提供AI辅助支持、实现协同编码优化、通过AI自动生成测试用例等。同时，AI技术也将对软件开发服务项目采购工作产生重要影响，能够在需求分析深化、采购方案设计推进、合同执行跟踪等环节提供有力支撑。

未来，随着AI技术的持续成熟与应用场景深化，软件开发服务项目采购策略将更趋智能化、高效化。对于大型软件开发服务项目，可采用长期开发框架协议模式，通过精准的工作量评估结合人天单价核算的方式完成结算；针对小型软件项目，则更适合采用总价合同，以简化流程、提升采购效率。此外，代码管理与移交环节将进一步标准化、规范化，切实保障采购方的合法权益。例如，在地图类软件开发服务项目中实施多维度严格测试、在AI相关项目中建立覆盖全场景的完善测试题库等举措，都将成为保障项目交付质量的重要手段。​

总之，AI时代背景下的软件开发服务项目采购，需持续适应技术迭代与市场环境变化。通过制定科学的采购方案、开展严格的供应商筛选、落实规范的合同管理以及建立有效的执行监控机制，确保采购项目顺利实施并达到预期效果，为企业数智化转型建设提供坚实支撑。

（作者单位：中国移动通信集团陕西有限公司）