👉还在为繁复的标书制作焦头烂额？ 👉人工填表、核对数据、调整格式...... 👉这些耗时耗力的环节，现在全部交给AI了！ 利驰智慧标书Office插件版正式发布！ 在您最熟悉的Word环境中，一键调用AI智能，自动完成解析、填充、排版等全部基础工作。让您从执行者变为管理者，真正重新定义标书创作新方式！ 一、智能起点：从解析到填充，一气呵成！ 1、登录利驰智慧标书，高效创作之旅即刻开启。系统搭载的AI智能解析引擎，能精准读懂招标文件中的每一条关键要求。 2、选择解析结果后，软件自动匹配企业资质库中的信息，毫秒级完成投标函、法定代表人等内容的精准填充，从源头上杜绝手误与遗漏。 3、系统内置的企业技术应答库，能基于历史数据与行业标准，智能生成专业、规范的技术应答方案，大幅提升标书的技术竞争力。 二、深度协同：打破数据孤岛，无缝衔接！ 标书制作往往涉及多方数据，传统方式极易出错。利驰智慧标书实现了跨平台深度协同： 1、报价一体化：与报价软件深度融合，一键导入报价明细，数据自动填入，确保商务部分零误差。 2、业绩智能化管理：无缝对接企业本地业绩库，轻松筛选和调用符合要求的项目案例。系统不仅自动生成标准化业绩汇总表，更支持业绩页码链接一键添加，让审查调阅方便快捷，全面提升整理与核查效率。 3、偏差精准定位：独创的智能关联技术，使偏差表与正文页面形成双向跳转链接。任何内容调整，页码都自动同步更新，彻底解决页码错乱的痛点。 三、严谨收官：从雏形到定稿，专业无忧！ 当核心内容就绪，一份数据准确、逻辑严谨的标书雏形已基本成型。随后，系统能继续发挥强大作用： 1、智能编页功能：为每项技术参数及证明材料生成专属页面并关联双向链接。告别手动翻找，在文档任意位置点击即可精准定位，确保审核查阅流畅无阻。 2、一键定稿：在最终确认环节，可使用全文批量签章与签名功能，安全、规范地完成定稿的最后一步，效率与权威性兼备。 四、拥抱AI：你的效率提升，就从现在开始 从智能解析、数据填充，到协同管理、精准定稿，利驰智慧标书通过AI技术贯穿全流程，并创作推出Office插件版，将强大的AI能力无缝嵌入您最熟悉的Word环境，真正将标书制作人员从重复、繁琐的劳动中解放出来。 这不仅是工具的升级，更是工作模式的革新。它让你能更专注于核心方案策划与价值创造，而非耗费在无止境的格式调整与信息核对上。 是时候，体验这场效率革命了！ 立即联系我们， 获取专属演示， 见证利驰智慧标书Office版的超高效率， 助您在Word中轻松驾驭每一次投标， 赢得未来先机！

湖北兴盛通电气设备有限公司成立于2007年，经过团队的长期努力奋斗，现已成为注册资本10180万、占地总面积55亩、年营业收入超过2亿元，拥有独立的生产厂房、 办公楼、宿舍楼、食堂以及娱乐室近35000平方米的现代化规模企业，现有营销、产品研发、技术工程师和生产员工等共计百余人且高速成长中。此外，公司与施耐德、ABB等国际企业开展合作，是一家集设备安装、电力工程设计、施工及服务于一体的国家高新技术企业。 👉兴盛通配电箱设计现状： • 重复操作费时费力：一次图整理拷贝到图框重复手工操作，还需手动编辑每页图纸箱柜信息。 • 人为因素错误多：元件换型、人工清点元件易遗漏，耗时费力。 • 纯手动布置元件效率低下：人工清点元件数量以及查找元器件模型，并且易出现布局冗余或干涉问题，难以精准平衡电气安全、散热需求与空间利用率。 基于以上问题，兴盛通希望能够找到一款工具或产品可以从效率提升、质量保障、减少人为错误、流程整合等多个维度，促进公司在配电箱的投标、设计、采购、生产全流程的效率提升，增加在行业中的竞争力。 01、自动出图， 电气设计提效50% 传统配电箱项目，报价与设计以“上下流”方式的独立工作，在中标后，设计工程师拿甲方图自己手动改图、分图套图框、手工整理设计BOM，完成电气设计。使用SuperBox软件后，可实现智能识图提BOM、自动分图、自动套填图幅、标题栏信息，这个过程相比传统手工改图节约50%的时间！ 02、图文联动换型， 设计BOM整理提效30% 传统CAD中换型，需依赖设计经验逐个查找、替换器件型号，图块文字还需手工处理，不仅操作效率低还容易遗漏，出现人工错误。现在使用SuperBox软件换型，只需在BOM汇总表从企业物料或利驰电小二选型快速替换，软件自动替换设计BOM表及图纸中设计型号，确保设计BOM及图纸型号一致性、准确性，一键输出设计BOM料单，快速导入ERP系统下料！ 03、自动配图章布排， 箱体设计提效30% SuperBox自带上万器件图章，配电箱常用品牌基本都能覆盖，一键匹配到元件图章，自动布排，沿用CAD操作习惯便捷调整布局，初步评估简单配电箱箱体设计节约30%时间。此外还提供企业壳体库、方案库等，支持企业内共享、统一企业设计数据及规则。 兴盛通电气 钱工分享： 该软件的器件换型功能相较于直接在CAD中进行替换更为便捷。CAD的查找替换功能对计算机资源占用较大，属性块需手动单独处理，操作过程既耗时又费力。此软件生成的排布图中元件数量准确，较人工计数更为可靠。其输出的BOM型号由电小二导出，与本库中的型号匹配度较高，导入系统更为高效。该软件生成壳体图的速度较快，可提升效率约30%。在二次操作较多的情况下，布排效果可进一步优化。 兴盛通电气 刘工分享： 通过这套工具我们实现了快速分图、自动套图框和更新标题栏，效率提升约30%。 换型时图纸能自动同步修改，比以往在CAD里手动查找替换省力不少，节省了近20%的时间。 图章匹配和调整也更方便，效率提高约30%，排布效果还有优化空间，期望后续继续提升。可以快速输出BOM并直接录入公司ERP系统，整体流程顺畅，节约了从设计到录入的时间。

在“分布调价”中选中对应元件，右键点击“批调数量”，选择修改方式： 1）全部修改为xx，会在每个箱柜中插入xx个所选元件； 2）仅将有数量的修改为xx、乘xx、加xx、减xx，会在已有所选元件的箱柜中对该元件的数量进行更改； 3）“按另一种元件配比修改”，然后拾取作为数量参照依据的“另一种元件”，再设置配比为xx，会将所选元件在各箱柜中的数量设置为“另一种元件”的xx倍。 最后点击“确定”则完成数量设置。

在分布调价中选中数行元件，右键点击“从云方案插入”。插入与所选元件总数等量的方案，插入时可选择按选中行数量的倍增量插入，或者选中仅插入BOM元件。 插入时可在方案明细表中，设置方案中哪些元件会被插入、按照回路数量翻倍调整被插入元件的数量。 插入效果如下：1）方案仅插入包含了所选元件的可见箱柜 2）选择按选中行数量倍增插入时，插入后方案中元件的数量=回路数量×方案中元件数量×选中元件数量。

过去十年，中国的投标行业经历了两次“表面革新”： 第一阶段是模板化写标，第二阶段是LLM生成式写标。 但这两次革新，都没解决一个核心问题：能不能做到真正意义上的“技术点对点应答”？ 评委真正看重的，不是你写得像不像、漂不漂亮、够不够长， 而是 “能否针对每条条款给出精确、清晰、专业、有证据链的应答。” 而这件事，直到智能体（Agent）时代，才第一次变得真正可落地。 今天这篇文章，讲清三件事： 从“看上去会”到“真正能做”的巨大鸿沟， 企业做技术标时，都会遇到三大痛点： 1、条款太多+跨专业 电力招标动辄 300～800 条技术要求，涉及：硬件/软件/通讯协议/安规/可靠性/接口对接/工程实施等方面，一个人根本看不完，更别说“逐条理解 + 回答”。 2、答案散在各个角落 很多应答内容埋在：旧投标文件/产品白皮书/内部 PRD/API 文档/项目方案/工程记录/客户验收资料里面，知识太过碎片化。这导致写标的时候永远是：翻不完的文档、追不上的同事、对不齐的口径。 3、评委看不上废话 评委真正要的是三点： 1、你理解了条款；2、你怎么满足；3、你哪部分更优（可量化、可证明）。简单拼句子，不算应答。堆砌辞藻，不算专业。大模型胡扯，更容易丢分。 利驰真正“可落地”的点对点应答体系——真正能用的系统，可以做到三件事： 第一层：自动拆解招标文件 智能体 A（Parser）负责： 1. 自动识别“技术条款列表” 2. 对每条进行语义分类（功能、接口、性能、可靠性…） 3. 标记条款之间的依赖关系 4. 输出“条款向量格式”用于检索 这相当于让系统“先读懂招标文件” 第二层构建企业的“应答知识库” 智能体 B（Knowledge Builder）负责： 1. 从旧标书中提取“技术应答项” 2. 标注模型、参数、适用范围 3. 自动生成结构化 JSON 4. 入库向量数据库（Milvus 或 PGVector） 5. 自动识别“哪些内容是证据链” 1 { 2 "产品":"自研配电自动化终端", 3 "型号":"AXT-4000","满足条款":"5.2.3", 4 "优于项":["响应时间 < 5ms","双通道自愈"], 5 "证据链":["测试报告编号2024-327","现网运行案例"] 6 } 它让答案“可检索、可复用、可追踪”。 第三层：多智能体协同应答 智能体C（Clause Matcher）→ 负责将每条招标条款与历史知识库做“语义匹配” 智能体D（Writer Agent）→ 基于知识链生成专业、条理清晰、可量化的应答 智能体E（Reviewer Agent）→ 像资深方案经理一样检查，包括： 1. 逻辑是否通顺 2. 数据是否准确 3. 是否与产品现状一致 4. 是否存在与条款无关的废话 智能体 F（Risk Agent）→ 标出可能不满足的条款，提醒需要人工确认 详情戳视频： 技术标应答的质量，将成为衡量企业智能化能力的“隐形考试”。在投标里做到”点对点“，可以体现企业的三个能力： 1、建立可计算知识库的能力 未来企业竞争，不再是谁的方案经理多、写标时间快，而是谁能让知识自动沉淀、自动提取、自动复用。 今天的标书 AI 不是写作工具，是知识工程。没有内部知识库，AI 再强也写不出专业答案。 2、具备“任务自动化智能体”架构思维的能力 智能体不是 ChatGPT 的插件，智能体是：把过去人工协作的链路，用 AI 自动化编排起来的一种体系。谁先把流程智能体化，谁就把成本、交付时间、专业度压到最低。 未来的竞争不是“人比人”，而是你的智能体团队 VS 他的智能体团队。 3、学会将产品优势结构化表达的能力 智能体写标必须使用结构化数据：可量化优于项/性能参数/测试报告编号/典型客户案例/兼容性矩阵/接口协议版本。这迫使企业从源头上把产品能力“专业化、标准化、数据化”。这不仅能写标，更能提升产品竞争力。 技术标正在变成检验企业智能化水平的一面镜子，能否做好“点对点应答”，实际上体现的是： 1. 企业有没有真正的知识库 2. 企业流程是否可被智能体编排 3. 企业的产品认识是否结构化 4. 企业的协作方式是否数字化 5. 企业是否真正具备 AI 能力 企业需要的不只是“可用的 AI 工具”，而是在这一次技术革命来临之前，完成真正的企业级准备： • 数据准备：历史项目、产品参数、测试报告、案例可结构化、可检索、可复用 • 流程准备：人工协作链路自动化、标准化，让智能体顺畅执行 • 知识准备：建立可计算的知识库，让经验沉淀为可被智能体调用的资产 • 产品准备：能力量化、结构化、可验证，让智能体生成的应答专业、可靠