2025全國兩會即將結束，2025《政府工作報告》提出，2025年的工作任務之一是要推動標志性改革舉措加快落地，更好發揮經濟體制改革牽引作用。例如，有效激發各類經營主體活力、縱深推進全國統（略）場建設、深化財稅金融體制改革等。2025全國兩會期間，不少代表委員就此積極建言獻策。
那么，今年全國兩會關于公共資源交易、政府采購、招投標行業提出了哪些建議呢？
公共資源交易
全國人大代表、寧夏社會科學院社會學法學研究所所長李保平：以法治化提升公共資源交易治理能力
2016年，國家發展和改革委員會等部門聯合印發的《（略）管理暫行辦法》（以下簡稱《辦法》），是公共資源交易領域最重要的制度規章。今年全國兩會上，全國人大代表、寧夏社會科學院社會學法學研究所所長李保平建議提高其位階，從部門規章上升為國務院行政法規，并盡快出臺配套的實施細則，以法治化提升公共資源交易治理能力，深化公共資源交易改革發展。
李保平介紹，《辦法》（略）的服務內容、服務流程、工作規范和監督渠道作出了規定，在促進公共資源（略）場充分發展、提升電子交易水平、推進資源整合共享等方面發揮重要作用。但《辦法》仍存不足之處，比如，（略）體系，亟須在《辦法》中做好制度配套，落實國家頂層設計。同時，隨著進場交易項目范圍不斷擴大，以及全流程電子招標采購、遠程異地評標等交易方式：（略）
招投標
政府工作報告起草組成員、國務院研究室副主任陳昌盛：全面深化改革在縱深推進全國統（略）），增加“價格分值上限”的規定。（略）等復雜軟件工程為例，價格分權重可以調整低至10%至15%。他還建議有關部門推動增設軟件領域項目評標期間技術測試環節，區分技術優良中差。軟件領域項目技術評標不僅要看功能多少，更要看效果好壞。增設評標期間對投標人開展技術測試，以實際測試效果對技術能力打分，避免因單純依賴價格、商務、技術方案等因素而選擇了技術不過關的供應商，并幫助招投標雙方在項目前期就對需求有準確預期，提升項目整體實施水平和交付質量。他建議，有關部門修訂《中華人民共和國政府采購法》及《中華人民共和國招標投標法》中分包相關規定。政府采購
全國人大代表、中信重工黨委書記、董事長武漢琦：增強（略）已從“可用”向“好用”階段邁進，但使用范圍仍較小、產業生態尚不完善，應用端使用意愿不足。為此，（略）授權費用，同時面臨著不可預測的產業鏈安全風險。武漢琦建議，強化頂層設計，（略）的自主研發和國產化替代，（略）骨干企業的支持力度，包括資金投入、稅收優惠、國家研發立項、政府采購傾斜、鼓勵使用國產芯片+（略）的方案等，（略）建設。此外，對先進智能制造所需的高端工業控制器國產化，武漢琦建議，（略）的深度、全面適配，構建全面國產化的高端工業控制器產品。加速高端處理器、GPU芯片、工業控制協議通信芯片等的國產化替代，推動“芯片+（略）+應用”一體化協同。全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰：推動教育AI應用和服務納入政府采購體系大模型的“雙刃劍”效應引發業界廣泛關注。（略）（CNNIC）發布的《生成式人工智能應用發展報告（2024）》，我國生成式人工智能產品的用戶規模已達2.49億人。然而，生成式人工智能存在幻覺，特別是深度推理模型的邏輯自洽性提升，使得AI生成內容真假難辨。帶有算法偏差的虛假信息會被新一代AI系統循環學習，形成惡性循環，影響公眾信任和社會穩定。劉慶峰建議，要構建安全可信數據標簽體系，提升內容可靠性，建立安全可信、動態更新的信源和數據知識庫，對不同類型數據的可信度和危害程度建立標簽體系，降低人工智能幻覺出現概率，提升生成內容可靠性。同時，要研發AIGC（略），定期清理幻覺數據，（略），開展幻覺自動分析、AIGC深度鑒偽、虛假信息檢測、（略）傳播溯源，（略）信辦、國家數據局等部門定期清理幻覺數據，為公眾提供AIGC幻覺信息檢測工具與服務。值得一提的是，中共中央、國務院印發的《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》中非常重要的一點是促進人工智能助力教育變革，而現階段我國基礎教育階段的人工智能應用建設主要依靠教育信息化經費的劃撥支持。劉慶峰坦言：“目前生均經費有限且支出結構較傳統，難以支撐AI教學的開發和應用。”他建議，要優化生均公用經費支出結構，同時加大生均公用經費投入，推動教育AI應用和服務納入政府采購體系。全國人大代表、好醫生藥業集團董事長耿福能：構建公平競（略）場生態體系民營經濟作為推進中國式現代化的生力軍，在近年來展現出強大的韌性和活力，成為推動我國經濟增長、提供就業、促進社會穩定的重要力量。然而，在國內外環境復雜多變的背景下，民營企業仍面臨諸多發展瓶頸，其中較為突出（略）場準入隱性壁壘、融資難融資貴、政策執行溫差落差等問題。耿福能指出，要解決這些問題，首先需要構建公平競（略）場生態體系。他強調，平等的政策環境是民營企業持續健康發展的基礎。在具體的政策執行中，政府應全面落實“競爭中性”原則，建立政策公平性審查機制，重點消除政府采購、要素獲取：（略）
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