一、一句话定义

深圳AI辅助审判系统已在全国23家法院试运行并即将全面推广，这个被官方验证为「效果非常好」的系统，正在从根本上改变法官办案方式，也让「未来还需要律师吗」这个问题，从一个遥远的哲学命题，变成了每个法律人必须面对的生存拷问。

二、事情是这样的

2026年4月27日，广东省人工智能应用对接大会。

深圳中院副院长邝肖华站上台，开口第一句话就是，当大家还在讨论人工智能能不能用于司法审判这个公认的高利害领域的时候，我们已经给出了实践的答案。

随后他宣布，这套系统已被最高人民法院纳入全国统一办案平台，在23家法院试运行之后，即将全面推广。

这已经不是深圳一城十二院的事了。

说实话，我看到这个消息的时候，第一反应不是兴奋，是有点懵，大多数律师还没用溜的AI，法官们要开始用了？

不是因为技术有多震撼，是因为速度太快了。从2023年8月决定做这件事，到2024年6月正式上线，再到今年4月宣布全国推广，前后不到两年。一个地方法院的技术探索，走到了全国推广这一步。

而且不是试点，是全面推广。

三、这套系统到底在做什么

很多人听到「AI辅助审判」，脑子里浮现的画面可能是，法官坐在那儿，跟一个AI对话框聊天，问它这个案子该怎么判。

完全不是。

深圳法院做的核心工作，是把审判流程从立案到结案拆解成85个节点，在每个节点上定义，AI在这里做什么、输出什么格式、法官怎么核验、不符合预期时怎么纠偏。

整个系统不是一个对话框，是一条有85个检查点的流水线。

邝院长在大会上道破了深圳的做法，原话是，以业务工程为核心，集成通专结合的多模型引擎和权威法律知识库，有效破解了大模型的幻觉难题。

这句话里有三个东西，拆开说。

业务工程，是整套系统真正的核心。

很多人用AI的方式是，打开对话框，输入问题，看它回答。深圳法院做的不是这个。他们是在给AI建造一套工作制度。Agent等于大模型加业务工程，评价一个AI系统的效果，评价的不是模型本身有多聪明，而是模型加外部框架这个组合。

权威法律知识库解决的是AI从哪儿说的问题。他们整合了最高法案例库、法答网、法信网等多个权威数据源，接入58个省级政务数据接口，AI推送的每一条法律依据都有出处可查。

多模型引擎解决的是谁来干哪部分的问题。没有让一个大模型硬撑所有场景，通用大模型负责语言理解和推理，专业模型负责法律领域的精准判断，各干各擅长的。

这三件事加在一起，破解幻觉才说得上是真的破解。

数据也很直接，平均结案时间缩短了38天，上诉率下降了24%。

四、这跟律师有什么关系

你可能会说，这是法官的事，跟我做律师的有什么关系？

关系比你想象的大。

先说最直接的一条。法官那边有AI在1300万条法律规定和案例中实时匹配，律师靠信息差做文章的空间就小很多了。

以前掌握案情比法官熟、检索案例比法官快，这是一部分律师的优势。这个优势还在，但厚度在缩减。

类案智推这个模块更值得注意。它在悄悄压缩地区之间、法官之间的裁判差异。裁判标准越来越统一这件事，对律师而言是双刃剑，有的不确定性会消失，有的碰运气式的策略也会失效。

还有一个容易忽视的逻辑，这套系统覆盖了立案、阅卷、庭审、文书生成的全链条。律师提交的材料、发表的意见，都进入了这条处理流程。律师写的东西，本质上也是在跟一套AI辅助的系统打交道。

你不了解它的逻辑，你就不太清楚自己的材料是怎么被处理的。

五、律师的价值会消失吗

我觉得不会。

但它在重心转移。从我比法官多查了几个案例，转向我比对手更懂得怎么跟AI协同。

这里我想认真聊聊，律师这个职业到底提供了什么价值，而哪些是AI可以替代的，哪些是不能的。

AI能替代的部分，其实比很多律师愿意承认的要多。

信息检索，AI可以在几秒钟内遍历千万量级的案例和法条，这是任何个体律师都不可能做到的。文书起草，起诉状、答辩状、证据清单，AI已经能生成相当规范的初稿。程序性提醒，诉讼时效、举证期限、上诉期限，AI不会忘记。

这些工作的共同特点是，它们有相对明确的规则边界，有海量的历史数据可以参考，有标准化的输出格式可以遵循。

恰恰是这些，构成了很多律师日常工作的主要内容。

但AI替代不了的部分，同样重要，而且恰恰是律师这个职业的核心价值所在。

第一，客户信任。

一个人遇到法律问题的时候，他需要的不仅仅是一个正确答案，他需要的是一个人站在他身边。这种「被陪伴」的感觉，是任何AI给不了的。当事人对律师说「我相信你」，和对着一个屏幕说「我相信你」，是完全不同的两种信任。

第二，策略博弈。

诉讼不是解数学题，是两个人在规则框架下的博弈。对方的底线在哪里，什么条件可以让步，什么条件必须坚守，什么时候该强硬什么时候该妥协，这些判断需要对人性、对商业逻辑、对具体情境的深刻理解。

AI可以告诉你「根据历史数据，这类案件胜诉率是67%」，但它不会告诉你，「这个案子不能赢，但我们可以用它来争取谈判筹码」。

第三，创造性解决方案。

很多最好的法律结果，不是通过诉讼拿到的，是通过谈判、通过交易结构的设计、通过各方利益的重新安排拿到的。这些需要想象力，需要对商业世界的理解，需要在法律框架和商业现实之间找到创造性的结合点。

第四，责任承担。

这是最关键的一点。当AI给了一个错误的建议，谁来承担责任？当案件结果不如预期，当事人可以找谁？律师的价值之一，就是成为那个可以追责、可以问责、可以托付的人。这种「可追责性」，是任何AI系统都不具备的。

六、那律师该怎么办

我觉得核心就一句话，从「信息的中介」变成「判断的提供者」。

以前律师的很多价值来自于「我知道你不知道的信息」，这个价值在AI时代会快速贬值。但「我能在复杂情境中做出正确判断」这个价值，会越来越贵。

具体怎么做？

第一，先搞懂AI Agent是什么。

深圳这套系统，本质上就是一个专业领域的AI Agent。什么是Agent？不是你问一句它答一句，而是你交给它一个目标，它自己拆分步骤、调用工具、逐步执行，最后给你一个结果。

你不需要懂代码，但要建立起这个概念，AI不只是一个对话框，它可以是一个能干活的工作流。

第二，看懂AI审判的底层逻辑。

深圳这套系统的底层逻辑并不复杂，权威数据加结构化指令加多模型协作。这个逻辑不是法院专属的。你积累的案例、办案经验、对某类案件的判断框架，都可以变成指令，喂给AI，让它按你的方式处理材料。

第三，搭一套属于自己的AI工作流。

别想着一步到位。先找一个具体的、重复性高的任务入手，阅卷之后整理案件要素，庭审笔记的快速归纳，或者根据裁判文书起草上诉理由。把你的工作场景描述清楚，告诉AI你想要什么样的输出格式，跑几次，调整指令，最基础的工作流就搭好了。

不需要服务器，不需要写代码。

第四，也是最重要的，重新定义你的不可替代性。

问自己一个问题，如果当事人可以用AI完成所有信息检索和文书工作，他为什么还要付费找我？

答案只能是，你提供的不是信息，是判断。不是答案，是策略。不是知识，是信任。

七、聊着聊着，想到一个更大的问题

其实这件事让我想到的，不只是律师这个职业的未来。

它让我想到的是，在AI时代，「专业」这个词的定义正在发生变化。

以前我们说一个人很专业，通常指的是他掌握了很多别人不知道的知识。医生知道病理，律师知道法条，工程师知道公式。知识就是壁垒，壁垒就是价值。

但AI正在系统性地拆除这些知识壁垒。

当AI可以在几秒钟内读完你十年才能读完的案例，当AI可以记住你不可能记住的所有法条细节，「掌握知识」这个专业主义的核心定义，正在失效。

那什么不会失效？

我觉得是「在不确定性中做判断的能力」。

AI擅长的是在有明确规则和充足数据的情境中给出最优解。但真实世界的大部分重要决策，都是在信息不完整、规则不明确、时间压力下做出的。这些情境中，最重要的不是「知道多少」，而是「判断多准」。

这种判断力，来自于经验，来自于对人性的理解，来自于在复杂系统中识别关键变量的直觉。

这些东西，AI学起来很慢，或者说，它可能永远学不会。

不是因为技术不够，是因为这些判断的本质是「情境化的」，是「 embodied 的」，是跟具体的人、具体的事、具体的时刻绑在一起的。

回到律师这个话题。未来最好的律师，可能不是最会检索案例的人，而是最懂得在AI给出的十个可能选项中，选出最适合这个当事人、这个时刻、这个情境的那一个的人。

从「知识的守门人」，变成「判断的策展人」。

八、我的结论

未来还需要律师吗？

需要。但需要的不是今天的律师。

今天的律师，如果还在以「我比当事人多知道几个法条」为傲，如果还在靠信息差吃饭，如果还在把大量时间花在AI已经可以很好完成的工作上，那确实需要担心。

但未来的律师，如果能在AI拆除了知识壁垒之后，建立起新的、更高的壁垒——判断力、策略思维、客户信任、创造性解决方案——那不仅不会被替代，反而会变得更贵、更重要。

邝院长最后说了一句话，未来已来，但志在人为。

法院那边已经在用了。律师这边，什么时候开始都不算晚，但越早越好。

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谢谢你看我的文章，我们下次再见。

作者：王杰文