9月23日，深圳市委政法委、深圳市中级人民法院、深圳市政务服务和数据管理局在中国法治国际论坛（2026）上共同发布《人工智能司法应用的深圳实践》白皮书。全书92页，正文六个部分，另有三份附录。本文按白皮书的结构介绍其主要内容，官方下载地址附在文末。

本律师建议企业法务和律师重点阅读三处：第二部分，介绍系统在立案、阅卷、庭审、研判、文书各环节具体做什么；第三部分中防范「幻觉」的四层防线；附录1《司法领域智能体技术应用指南》V2.0。前两处说明诉讼材料在法院会被如何处理，附录1给出的核验方法，律师和企业自己使用AI时同样可以参照。

一、背景：案件量持续增长，深圳法院自2023年起建设AI辅助审判系统

截至2025年末，深圳常住人口1824.85万，商事主体465万户。白皮书描述的传统审判模式是：法官逐页阅读卷宗、手动梳理证据事实、逐字撰写裁判文书，事务性工作挤占了研判核心争议的时间。2023年5月，深圳法院开始谋划建设人工智能辅助审判系统，2024年6月建成。

这套系统建立在已有的数字化基础之上。深圳法院自2017年起逐步建立电子卷宗随案同步生成系统；截至2026年8月31日，「深圳数字法庭」实名注册用户近300万，全市法院超过90%诉讼材料的收发和送达通过线上完成。法律知识则依托人民法院案例库、法答网、法信等权威知识库。

二、系统成果：六个场景覆盖立案到文书，实体结论由法官作出

立案审查。系统辅助对35项立案标准进行审查，已辅助审查超过130万宗申请。立案决定仍由法官确认，标记为「需补正」的案件由立案法官二次人工审核。

阅卷核验。系统对诉讼材料自动编目，提取基础信息、诉辩意见和证据质证情况，每一条提取结果都可以一键溯源至原始材料。据白皮书介绍，原本耗时一整天的阅卷工作，可压缩至数十分钟。

庭审辅助。庭前系统对当事人陈述进行一致性和逻辑审查，整理双方无争议的事实，提出「剧本式」提问参考，生成庭审提纲。

案情研判。系统梳理争议焦点、推送法律依据。法官可以增删修改争议焦点，实体结论必须由法官自主选定。

文书草拟。系统辅助生成裁判文书初稿，已生成67.8万份。系统遵循「不允许一键生成」的原则，成稿后还会以当事人立场对文书进行「挑毛病」式的反向审核。

知识检索。法律条文和参照案例只能从权威知识库中抓取，严禁大模型自行生成，每条推送结果都链接至引用来源。系统已累计提供知识服务2274.6万次。

2026年起，系统引入智能体技术：针对民间借贷、劳动争议、买卖合同等案由定制要素清单；加班工资、人身损害赔偿、复利与罚息分段计算等，交由经过校验的「法律计算器」完成；法官还可以把自己编写的指令发布到「指令广场」，供其他法官复用。处理送达、排期、归档等程序性事务的流程驱动智能体，首个版本于2026年9月上线。

三、创新亮点：用四层防线防范幻觉，模型部署在与互联网物理隔离的专网

第一层，知识准入。法律推理所依据的知识只能来自权威知识库，并对诉讼材料中可能存在的虚假法律信息进行识别与警示。

第二层，安全护栏。对输入输出内容进行过滤，对使用者的输入进行越狱攻击检测。

第三层，法官决策在环路。证据采信、事实认定、法律适用和裁判结论，都必须由法官明确作出；系统不得以「裁判建议」「一键生成结论」等形式提供替代性决策方案。

第四层，全程溯源。每一项分析结论都能追溯到所依据的证据材料、法律条文和知识库原文。

数据安全方面，专属大模型依托政法专网部署，所有模型服务与互联网物理隔离。

白皮书在这一部分提出的一个判断是：在垂直领域，驾驭工程的精细化程度比模型参数量更能决定实际效果。所谓驾驭工程，是围绕智能体构建约束、护栏、反馈回路和人工介入机制的工程方法。

图源：白皮书第三部分。水面上的10%是法官可见的业务结果，水面下的90%是审判交互、案件记忆、司法安全、数据治理等各层能力。

四、应用成效：多项指标改善，白皮书写明系与同期审判机制改革共同作用的结果

截至2026年8月31日，系统累计完成任务3545.1万次，辅助阅卷60.9万件、辅助庭审26.9万次、辅助撰写文书67.8万份，「深度赋能」超过70万宗案件。审判质量方面，上诉率、改判发回重审率分别下降48%、65%；审判效率方面，2025年法官人均结案744件，人均月结案数较上线前提升60%。

图源：白皮书第四部分。

对这组数据，白皮书同时说明：深圳两级法院同步推进了审判管理模式优化和专业化审判机制完善，这些改革举措与系统应用「同频共振、互为支撑」。其中包括2025年6月制定的专项行动方案，将各业务部门收案数60%的类型化案件交由专门法官集中办理。上述变化，是系统与配套改革共同作用的结果。

推广方面，相关功能已融入全国法院「一张网」统一办案办公平台，在全国多家法院试运行。据白皮书大事记，最高人民法院院长在今年全国人大会议期间介绍，已在11个省（区、市）的23家中级、基层法院开展试点运行。

五、经验分享：三次调整研发路线，最终确定模型参数不得作为法律知识的来源

第一次调整：2023年研发初期，深圳法院测试市面上的大模型，没有一款能满足落地需要，于是自建法律垂类大模型。之后发现，垂类模型本质上仍是问答工具，无法独立完成从案件事实到裁判文书的全部任务，研发路线改为「工作流编排＋专家技能工具＋工程化组装」。

第二次调整：研发团队曾尝试让垂类模型直接充当知识引擎，推向生产环境后发现，只要模型以自身参数作为知识来源，幻觉就无法避免。此后确立规则：垂类模型参数不得作为法律知识的直接来源，最高人民法院持续更新的知识库体系是唯一权威知识来源。

第三次调整：专家统一编排的流程，满足不了法官的个性化需求。系统于是把定义任务的能力开放给法官本人，由法官自行设定智能任务的实现方法；「一键生成」仍然禁止。

研发由审判业务人员主导，先后有40名法官参与研发、300余名法官参与测试、3000多名法官及司法辅助人员参与使用和反馈。系统从正式研发到上线用了7个月。

六、司法愿景：提出「数智原生」，同时列明AI难以胜任的五类工作

白皮书提出，司法工作将由「人工主导、智能辅助」逐步迈向「人机协同、智能驱动」。同时写明，在未来相当长时期内，AI仍难以胜任五类工作：独立判断证据真实性；对复杂事实争议作出最终裁决；理解「合理注意义务」「显失公平」等依赖现实认知的法律标准；介入具有重大伦理、价值和政策争议的疑难案件裁判；替代司法程序所具有的正当性功能。

与当事人关系较密切的是两项设想。一是「分布式庭前准备＋集中庭审」：事实梳理、证据交换、争点归纳等工作前移至庭前在线推进，庭审集中处理核心争议。二是数字法庭对当事人提交的材料进行结构化处理，生成事实摘要、争议焦点、证据目录等，反馈给当事人确认。两项均为白皮书在「愿景」部分提出的方向，尚未写明实施时间。

附录1：指南给出的核验方法，律师和企业同样可以参照

《司法领域智能体技术应用指南》V2.0由深圳中院与深圳市大数据研究院、清华大学互联网司法研究院、香港大学法律学院联合编制，提出四项原则、四项负面清单，以及「定义任务、监督过程、核验输出、驾驭环路」四个阶段的使用指引。

图源：白皮书附录1「一页速览」。

指南中的一个示例与律师工作直接相关：AI在分析被告答辩意见时引用了《民法典》第五百六十三条，转述的条文内容却混入了已废止的《合同法》相应条款的表述，溯源后发现，错误表述来源于被告的答辩状。指南在「核验输出」部分要求，对AI引用的法律条文、司法解释和案例，即使系统已附权威数据库链接，仍要逐一交叉比对，尤其关注法条效力。

指南另有两条规则：一是分级核验，日期计算、格式调整、错别字校对等只需简要确认，法律适用、事实认定、裁判说理等实质内容，逐项对照原始材料和知识库原文核查；二是停止条件，同一错误经两轮定向修正仍然复现的，停止迭代，转由人工办理。本律师已将这两条写入自己使用AI工具的工作规则。

白皮书设想由系统归纳事实摘要和争议焦点，交当事人确认。如果这一设想落地，当事人在线确认过的事实摘要，在诉讼中属于什么性质？摘要中对己方不利的内容，是否会被认定为自认？

白皮书下载

白皮书官方电子版由深圳市「i深圳」平台发布，另有英文版。点击文末「阅读原文」，可下载中文版PDF（约38MB）。

资料来源：中共深圳市委政法委员会、深圳市中级人民法院、深圳市政务服务和数据管理局《人工智能司法应用的深圳实践》（2026年9月）。文中数据均截至2026年8月31日，另有标注的除外。