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法律科技观察
2026年第19周
栏目卷首语
聚焦法律科技前沿动态,解读行业创新趋势,沉淀实务应用洞察 —— 这里是上海法律科技协会与协会副理事长单位上海百事通信息技术股份有限公司联合推出的【一周法律科技观察】栏目,每周为行业同仁带来行业新观察,共推法律科技生态发展。
本周核心看点
•工信部、国家数据局联合实施2026年“模数共振”行动
•司法部全面推行“扫码入企”工作
•Legora完成5000万美元D轮融资并收购Graceview
•美国法官因AI错误文书处罚律所管理合伙人
宏观环境与政策风向
工信部、国家数据局实施2026年“模数共振”行动,推动行业模型与高质量数据集协同
01
工业和信息化部办公厅、国家数据局综合司联合印发《关于联合实施2026年“模数共振”行动的通知》,通知落款为2026年4月24日。通知提出,围绕钢铁、汽车、医药、软件、信息通信、网络安全等20个工业和信息化重点行业,形成一批高价值人工智能应用场景、行业模型、专用模型、特色智能体和高质量数据集。
该政策并非法律科技专项政策,但其提出的“数据—模型—场景应用”协同机制,对法律行业大模型、司法行政大模型、政法数据治理等垂直模型建设具有参考意义。对法律科技行业而言,未来模型能力竞争将进一步与行业数据集建设、场景闭环验证和安全合规部署能力绑定。
[来源:工业和信息化部办公厅、国家数据局综合司《关于联合实施2026年“模数共振”行动的通知》,2026年4月24日]

司法部全面推行“扫码入企”,以数字化手段规范涉企行政检查
02
5月8日,据司法部微信公众号消息,司法部印发《关于全面推行“扫码入企”工作 进一步规范涉企行政检查的通知》,对“扫码入企”的基本环节、基本要素进行统一规范,推动行政检查在入企、检查、反馈、监督等环节实现数字化留痕。
[来源:中国新闻网/司法部微信公众号《司法部全面推行“扫码入企” 以数字化手段规范涉企行政检查》,2026年5月8日]

政法AI应用
安徽明光检察推进AI辅助办案实战化,AI助手用于刑事案件审查与监督线索提示
01
4月30日,最高人民检察院转载《检察日报》报道,安徽省明光市检察院作为安徽省检察机关人工智能辅助办案系统首批试点单位,推动“AI助手”在一线办案中实战化应用。报道显示,该院已将AI助手用于盗窃、故意伤害等常见刑事案件办理,并在自动抓取报表数据、生成法律文书、提示“两项监督”线索点等方面发挥作用。
AI正在嵌入基层检察办案流程,承担信息提取、文书辅助、线索提示等辅助性工作,检察官仍负责事实认定、法律判断和办案决策,体现出政法AI应用中“人主智辅、人智协同”的基本方向。
[来源:最高人民检察院网站/检察日报《安徽明光:推进人工智能辅助办案实战化应用》,2026年4月30日]

全球法律科技资本风向标
Legora完成5000万美元D轮扩展融资并收购Graceview,加速布局法律AI工作流与合规监测
01
4月30日,瑞典法律AI公司Legora完成5000万美元D轮扩展融资,参与方包括NVIDIA旗下NVentures、Atlassian等。本轮融资后,Legora估值升至56亿美元,D轮总融资额达到6亿美元。Legora主要面向律师事务所和企业法务团队提供法律AI协作平台,覆盖法律研究、文档处理、团队协作和法律工作流等场景。
融资完成后,Legora于5月6日宣布收购澳大利亚合规科技公司Graceview。Graceview主要提供监管动态监测和“horizon scanning”能力,可帮助法律、合规和风险团队追踪不同司法辖区的监管变化。两项动作连续发生,显示Legora正在从法律文档与协作平台,进一步延伸至监管情报、合规监测和风险预警等企业法务高频场景,推动法律AI平台向“法律工作流+合规智能”方向扩展。
[来源:Artificial Lawyer《NVIDIA Fund + Atlassian Join $50m Legora Investment》,2026年4月30日;Legora官网《Legora acquires Graceview to bring real-time regulatory intelligence to legal, compliance and risk teams》,2026年5月6日;Bloomberg Law《AI Legal Startup Legora Acquires Third Company in Three Months》,2026年5月6日]

Jurisphere.ai完成220万美元融资,面向法律团队提供AI文档审查与法律研究工具
02
5月5日,The Economic Times报道,印度法律科技创业公司Jurisphere.ai完成220万美元融资,投资方包括InfoEdge Ventures、Flourish Ventures、Antler和8i Ventures。公司表示,本轮资金将用于推动平台全球扩张,并扩大法律专业人士网络。
Jurisphere.ai成立于2024年,主要通过AI帮助律师和法务团队提升文档审查、合同起草、法律研究等工作的效率。报道显示,该平台过去一年已被500多个律师事务所、企业和政府机构团队采用。该事件反映出法律AI资本热度不仅集中在欧美头部平台,也正在向印度等新兴市场扩散。
[来源:The Economic Times《Legal AI startup Jurisphere raises $2.2 million from InfoEdge Ventures, others》,2026年5月5日]

Moritz完成900万美元种子轮融资,探索“AI原生律所”模式
03
5月5日,Artificial Lawyer报道,Y Combinator支持的Moritz完成900万美元融资,投资方包括Reddit、Dropbox、HuggingFace等科技公司相关创始人或高管背景投资人。Moritz原名Arcline,其定位并非单纯法律软件供应商,而是以AI和资深律师结合的方式直接提供法律服务。
该模式值得关注:Moritz希望通过软件能力重构合同起草、合同审查等法律服务流程,并采用更透明的任务制收费,区别于传统按小时计费。该事件说明,法律AI创业正在出现两条路径:一类是向律所和法务部销售工具,另一类则直接进入法律服务交付环节,尝试成为“AI原生法律服务机构”。
[来源:Artificial Lawyer《‘We Want To Be the Biggest Law Firm in the World’》,2026年5月5日]

国内行业生态
北京朝阳法院披露全国首例AI模型侵权案,明确AI模型结构和参数可受反不正当竞争法保护
01
北京市朝阳区人民法院发布《知识产权审判护航区域高质量发展白皮书(2023—2025年度)》,并披露全国首例AI模型侵权案详情。该案中,原告认为被告抄袭其“变身漫画特效”的模型结构和参数,并上线视觉效果高度近似的“少女漫画特效”,相关行为构成著作权侵权及不正当竞争。法院最终认定,被告行为造成对原告竞争利益的实质损害,构成不正当竞争,并判令赔偿经济损失及合理开支共计160万元。二审维持原判。
该案的规则意义在于,法院明确经营者通过数据训练、优化调校等方式形成的人工智能模型参数与结构,能够带来创新优势和经营收益,属于反不正当竞争法所保护的竞争利益。
[来源:澎湃新闻《全国首例AI模型侵权案:抄参数和结构构成不正当竞争》,2026年4月23日;光明网/北京市政务数据资源网《北京朝阳法院:涉AI纠纷成司法热点》,2026年4月24日]

香港立法会议员建议推动“AI+法律”,关注普通法AI大模型与法律科技配套建设
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5月6日,香港立法会围绕“透过‘人工智能+’赋能千行百业,推动数字经济及智慧社会发展”议员议案展开讨论。香港立法会议员陈曼琪在发言中提出,应推动“AI+法律”深度融合,以科技赋能法律服务,进一步巩固香港国际法律及争议解决服务中心地位。
其建议包括重启或设立法律科技基金、支持中小律所和大律师升级AI软硬件,开发法律执业者专属的普通法人工智能大模型,建设法律专用云端数据平台,并通过香港国际法律人才培训学院推出AI法律应用培训课程。
该发言属于立法会议员提出的政策倡议,并非香港特区政府已正式出台的政策;但其内容与香港律政司已成立的“检视支持更广泛应用AI所需的法律配套”跨部门工作小组形成呼应,香港法律界正加快讨论AI应用、法律配套与专业服务能力升级。
[来源:香港特区政府新闻公报《立法会:创新科技及工业局局长就“透过‘人工智能+’赋能千行百业,推动数字经济及智慧社会发展”议员议案开场发言》,2026年5月6日;紫荆网《陈曼琪:促“AI+法律” 推动法律科技化 科技法治化》,2026年5月6日;香港律政司《律政司司长为成立“检视支持更广泛应用AI所需的法律配套”跨部门工作小组召开督导委员会会议》,2026年3月6日]

多家律所与法律科技企业举办法律AI赛事,推动AI应用从工具体验走向实务场景
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4月下旬至5月上旬,法律行业围绕AI应用创新的赛事与活动持续升温。
由江苏省司法厅、苏州市司法局指导,上海百事通信息技术股份有限公司主办,腾讯云计算(北京)有限责任公司提供技术支持的“2026年法律行业AI智能体创新应用大赛”日前正式启动报名,聚焦涉外法律服务创新与AI智能体应用落地。
德恒律师事务所第二届“恒智慧”法律AI使用大赛于4月26日举行,参赛作品覆盖AI辅助诉讼策略生成、非结构化法律文本脱敏、案件全流程管理、出口管制与制裁合规监控、合同审查等场景。盛廷律师事务所第二届“盛算杯”龙虾争霸赛相关报道于4月29日发布,作品包括手写签名识别、全流程办案系统、文书纠错等AI技能。大成律师事务所联合iCourt发起的第二届全国法律人AI应用大赛,赛事覆盖律所律师、企业法务、高校法学生三大赛道。
法律AI应用正在从“会不会使用AI工具”转向“能否围绕真实业务场景形成可复用方案”。合同审查、诉讼策略、办案流程、合规监控、涉外法律服务等高频场景,正在成为法律AI落地的主要入口;律所、法律服务机构与科技企业也正通过赛事机制,推动AI应用从个人尝试走向组织化训练、场景化验证和成果化沉淀。
[来源:德恒律师事务所官网《2026年第二届“恒智慧”德恒律师事务所法律AI使用大赛成功举办》,2026年5月6日;盛廷律师事务所官网《盛廷第二届“盛算杯”龙虾(Open Claw)争霸赛全程回顾》,2026年4月29日;大成/iCourt相关赛事公开信息,2026年4月下旬;“智汇法律·创见未来——2026年法律行业AI智能体创新应用大赛”报名信息]

海外行业生态
美国司法规则制定机构暂缓推进AI生成证据与Deepfake证据规则
01
5月7日,Reuters报道,美国联邦司法规则相关委员会暂缓就AI生成证据和Deepfake视频证据规则进行投票。相关提案原本试图明确AI生成证据在法庭中的可靠性标准,并讨论是否需要类似专家证言规则的审查机制。
报道显示,司法界和法律共同体对规则必要性、定义边界和可操作性仍存在分歧。美国司法部也对相关规则提出质疑,认为表述可能过于模糊。该事件表明,AI证据、深度伪造内容进入司法程序后,法院系统并未急于形成单独规则,而是仍在传统证据规则与新技术风险之间寻找平衡。
[来源:Reuters《US judicial panel delays action on AI-generated evidence, deep fakes》,2026年5月7日]

美国法官因AI错误文书处罚律所管理合伙人,强调监督责任不能转嫁给初级律师
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5月1日,Reuters报道,美国一名联邦法官因加州某律所初级律师使用AI辅助生成的法庭文件中出现虚假案例引用,对该律所管理合伙人作出处罚。法官认为,AI使用导致的错误并不只由具体操作AI工具的人员承担,负有监督职责的资深律师同样需要为提交给法院的文件质量负责。
该事件延续了美国法院对“AI幻觉”进入司法文书的高压态度,也进一步明确了律所内部管理责任。对律所和企业法务团队而言,AI工具的使用规范不应停留在个人提示词层面,而需要建立审校流程、责任链条和提交前核验机制。
[来源:Reuters《US judge says senior lawyers must pay for mistakes by subordinates using AI tools》,2026年5月1日]

美国宾夕法尼亚州起诉Character.AI,指控聊天机器人冒充医生
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5月5日,Reuters报道,美国宾夕法尼亚州对Character Technologies提起诉讼,称其Character.AI平台上的聊天机器人存在冒充持证医生并提供医疗相关建议的问题。州政府方面称,这是美国州长层面针对AI滥用采取的首例同类法律行动之一。
尽管该案不属于法律科技行业事件,但其对AI平台责任、用户生成角色边界、敏感专业服务资质等问题具有法治参考价值。对于法律AI行业而言,该案也提醒:当AI系统被用于法律、医疗、金融等高风险专业场景时,平台必须清晰区分信息服务、专业建议与执业行为边界。
[来源:Reuters《Pennsylvania sues Character AI, says chatbot poses as doctors》,2026年5月5日;AP News《Pennsylvania sues AI company, saying its chatbots illegally hold themselves out as licensed doctors》,2026年5月5日]

本周趋势总结
1. 法律AI行业生态正在通过赛事和训练形成组织化应用能力
近期多起赛事动态显示,法律AI在律所内部已经不再只是个人尝鲜,而是开始通过比赛、培训、评审、场景沉淀等方式形成组织化学习机制。合同审查、诉讼策略、办案流程、合规监测等真实业务场景,正在成为法律AI落地的主要入口。
2. 法律AI资本继续向平台型和交付型模式延伸
Legora、Jurisphere.ai、Moritz等融资或并购事件显示,法律AI资本逻辑正在分化:一类公司继续做面向律所和法务部的平台型工具,另一类公司则试图直接重构法律服务交付方式。资本关注点已从“AI能不能生成法律文本”,转向“AI能不能嵌入并重塑法律工作流”。
3. 海外AI治理正在强化专业责任与证据边界
美国AI证据规则暂缓、AI错误文书处罚、Character.AI被诉等事件表明,AI进入法院、律所、医疗等专业场景后,治理重点已经转向可靠性、监督责任、专业资质和平台边界。对法律科技行业而言,合规使用AI不仅是技术问题,更是组织管理和责任分配问题。
END
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