9月22日，杭州云栖大会千问办公法律行业专场分论坛《数智法途丨AI时代法务与律师的实战跃迁》举办，论坛围绕AI时代法务与律师的实战跃迁展开深度研讨，聚焦法律AI落地痛点、行业变革与未来方向。
活动现场，千问办公与律新社联合发布《千问办公律师行业AI应用白皮书》，以真实行业数据与一线实践案例，拆解当下法律AI的落地困境，厘清行业技术迭代逻辑，点明法律行业智能化转型的核心命题：法律AI的竞争，早已脱离单纯的技术能力比拼，最终是一场信任之争。
AI越来越聪明，法律人却依然忙碌
阿里千问办公AI法律行业负责人洪炜提出，过去一代法律AI解决的是“查法条、找案例、给建议”，而千问办公要解决的是“办得完”的问题。
过去一年，生成式AI在法律行业快速普及，成为法律人日常工作的常见工具。检索法条、匹配案例、生成基础文书，AI的基础能力持续迭代，却形成了一个鲜明的行业悖论：工具愈发智能，法律从业者的工作依旧繁重。
浙江泽大律师事务所董事合伙人、副主任赵健、北京德恒（杭州）律师事务所高级合伙人吴红亮分享了AI深度嵌入他们工作流的两个办案例子，表示都节约了大量的人工和时间成本，但律师的判断力并未被替代，反而被释放到了更关键的位置。
白皮书调研数据印证了这一现状，当前绝大多数法律AI应用仅停留在浅层文字交互阶段，只能完成基础性、辅助性工作，无法深度嵌入办案、合规、交易等核心业务场景，难以输出精准、确定、可落地的专业成果，技术赋能与行业实际需求之间存在明显断层。
行业普遍认知中，初代法律AI的核心价值是“辅助查询”，解决了法律人“找资料、查依据、获参考”的基础需求，但无法承接完整业务流程、交付闭环成果。针对这一行业短板，新一代法律AI的核心发展方向发生本质转变，核心目标从“能查询、能对话”升级为“能落地、能办结”，聚焦真实业务场景实现全流程赋能。
依托大模型底座与法律行业深耕经验，千问办公围绕“专业、合规、高效、安全”四大核心价值，搭建起完整的法律AI能力体系，覆盖合同审查与生成、财产执行调查、律师办案辅助、法律文书输出、普法与公益服务五大核心场景，依托近百个官方专业技能与专家定制套件，实现法律工作的标准化、流程化、智能化落地。
在高频刚需的合同场景中，其可支撑合同全生命周期管理，不仅能逐条排查合同风险、标注问题条款并给出可直接参考的修改方案，还能根据业务要素快速起草规范合同文本，联动钉钉文档完成成果留存、流转与签署，将碎片化的合同工作转化为标准化流水线作业。在财产执行调查场景中，系统可依托企业公开数据，自动采集整合被执行人工商信息、股权结构、涉诉记录、失信信息等核心内容，穿透关联企业与隐性财产线索，所有数据均标注来源、可回溯核查，同时支持关键节点定时提醒，规避时效风险。
在复杂跨境法律服务场景中，AI的赋能价值更为凸显。面对中英德多语种跨境并购项目，AI可独立完成多语种会议纪要整理、交易文件修订、跨境监管环境检索、交易先决条件动态追踪等重复性、事务性工作，让律师与法务人员得以剥离低效劳动，专注于交易架构设计、谈判策略制定、核心条款博弈等体现专业核心价值的工作，真正实现人机分工、高效协同。
突破组织能力建设
白皮书披露的行业调研数据，精准戳中法律行业智能化转型的深层痛点。数据显示，99%的内地受访法律从业者已在日常工作中使用生成式AI，个人层面的AI普及度近乎全覆盖，但行业组织化转型严重滞后，仅28%的律所完成AI系统化、常态化部署。
这一问题在企业法务团队中同样突出。行业内的先行者也在以各自方式探索同一命题。阿里淘宝天猫集团法务部负责人朱坚分享了团队从2026年3月启动的AI化改造实践。蔚来副总裁、首席合规官兼全球总法律顾问高岗也分享了蔚来的AI Native组织转型实践。
当前多数法律AI应用局限于个人零散试用，法律检索成果、类案分析报告、合规经验、内部知识沉淀等内容，大多留存于个人设备、聊天记录与零散文件中，无法转化为团队公共资产。人员流动极易造成经验流失，同时团队内部AI应用标准不统一、成果质量参差不齐，难以形成稳定、可控的组织化服务能力。AI仅提升了个体工作效率，却未能推动律所、法务团队的数字化、标准化升级。
针对行业“个人试用有余、组织赋能不足”的困境，新一代法律AI重点突破组织能力建设难题。通过可复用的技能封装机制，法律从业者可将成熟的合同审查标准、办案流程、文书模板、裁判判断逻辑等专业经验，以零代码方式封装为专属技能，经过团队评测优化后，供全员复用、迭代更新，让单次成功的办案经验转化为团队长效的组织资产。
同时，依托钉钉协同生态，系统支持多人分角色协作、节点化流转、成果化沉淀，打通AI工作成果与日常办公、业务审批、任务触达的全链路。并且平台可兼容企业原有专业系统、业务数据与权限规则，复用智能体核心能力，实现专业法律能力与自动化执行能力的深度融合，构建可对话、可执行、可追溯的业务闭环，真正推动法律AI从个人工具升级为组织核心能力。
信任问题是法律AI落地的最大阻碍
相较于效率提升，法律AI落地的最大阻碍始终是信任问题。白皮书调研显示，83%的法律从业者高度担忧AI输出信息失真、虚构、不准确的风险，而81%的律师会优先选用权威数据源支撑的AI服务。这组数据明确了行业核心准则：对法律行业而言，可追溯、可复核、可追责从来不是AI的附加优势，而是其进入正式执业流程、实现规模化落地的前置条件。法律工作关乎权利义务界定、风险责任划分，容不得模糊与偏差，AI输出成果的可靠性、可控性，是行业接纳技术的核心前提。
群核科技法务总监李骁在论坛分享中精准点明法务AI与通用办公AI的本质区别：通用AI追求便捷高效，而法务AI的核心底线是留痕、可控、可审计。基于法律执业的严谨性要求，他提出三层AI审计机制，让AI每一步操作都可溯源，清晰回答操作主体、应用场景、操作内容、修改文件、执行依据五大核心问题。针对不可逆的关键法律操作，系统会自动拦截，强制触发人工审核确认，以人机双重把控规避执业风险。他强调，AI工具越智能、使用越频繁，越需要建立严格的审计机制，以审慎态度把控技术应用边界。
浙江大学数字法治研究院孙军工进一步提出法律AI的治理逻辑转向，打破了“AI是通用工具”的浅层认知。他指出，法律AI并非单一产品适配多行业，而是专业能力嵌入不同法律制度场景，业务越贴近当事人权利义务变动，越需要强化人工参与、程序保障与责任追溯。负责任的法律AI必须厘清三大核心问题：系统的数据与能力边界、人员的权限与操作范围、问题的纠错与追责主体。据此判断，法律AI的长期竞争壁垒，从来不是模型算力与基础生成能力，而是责任体系的搭建与信任机制的落地。
为破解行业信任难题，搭建合规可控的AI应用体系，本次云栖大会发布千问办公安全中心，构建全流程风险防控体系。在操作前，通过沙箱机制划定系统运行边界，规避越权操作；操作中，实时监测、拦截各类高风险行为，落实分级审批机制；操作后，留存完整操作日志，支持异常追溯与数据恢复，实现风险可概览、操作有记录、异常可处置。
同时，平台接入北大法宝、华宇元典、企查查等权威法律与商业数据源，从源头保障AI输出内容的真实性与专业性。条文引用、案例匹配、企业信息、风险研判等所有输出成果，均可溯源至权威原始出处。在具体业务场景中，系统实现全流程合规管控：法条检索同步展示原文、时效状态与官方出处，类案分析标注裁判要旨、法院层级与匹配依据；普法与公益场景设置严格风险阻断机制，存在合规风险时停止内容生成，所有AI成果均明确标注需人工复核，从机制上规避AI自主决策带来的执业风险。
法律AI带来系统性行业重构
纵观法律AI的发展历程，行业已历经两次技术迭代，如今迈入全新阶段。初代工具期以关键词检索、固定文书模板为核心，解决基础资料查询问题；二代生成期依托通用大模型，实现文本自主生成，大幅提升内容产出效率；当前行业正式进入智能体时代，AI可自主拆解多步骤复杂任务、串联业务流程、自主执行并闭环交付。当基础技术能力不再是行业瓶颈，真正的行业分水岭正式显现。
论坛圆桌环节中，多位行业专家从不同视角，勾勒出法律AI行业的未来形态与核心痛点。
植德律所COO潘扬认为，未来法律行业将形成“人机互为Agent”的协同范式，人类提供专业上下文、把控核心裁量尺度，AI承接重复性执行工作，互补共生。深圳市律协副会长罗振辉则指出，行业过度聚焦效率提升，却忽视了获客难、业务拓展难的核心痛点，未来法律AI需突破效率层面，向商业模式赋能延伸。
蔚来副总裁、首席合规官兼全球总法律顾问高岗的视角则聚焦边界难题，企业自建法务AI平台与通用行业智能体的适配边界、协同关系，仍是当下企业数字化转型的核心困惑。孙军工总结指出，法律AI的差异化竞争力，从来不在于模型本身，而在于私域数据、行业经验与组织沉淀的深度结合。行业评价不能停留在表面功能，必须落地到真实场景测试与长期持续复核，唯有持续贴合业务、适配行业规则，才能实现长效发展。
行业各方共识已然清晰：法律AI的上半场，行业比拼的是技术能力与工作效率；而下半场，核心竞争聚焦信任与责任。法律AI的落地，早已超越单纯的技术升级，成为涵盖组织形态、执业模式、商业逻辑、职业伦理的系统性行业重构，需要平台、律所、企业、行业机构、研究者多方协同发力。
技术迭代永不停歇，但法律行业的专业内核与责任底线从未改变。AI的持续进化，替代的是机械重复的基础劳动，凸显的是法律人的专业判断、价值权衡与责任担当。法律AI的三重跨越——从“能聊”到“能办”、从“个人工具”到“组织能力”、从“能用”到“敢用”，是行业智能化转型的必经之路。
未来，法律AI的终极价值绝非取代法律从业者，而是通过成熟的人机协同模式，构建更高效、更严谨、更普惠的法律服务体系。技术的可信度，从来不是模型的天然属性，而是行业在一次次实践、复核、追责、优化中搭建的人机契约。这场始于技术的行业变革，最终的答案，藏在每一次严谨的专业判断、每一套完善的信任机制、每一次审慎的技术应用之中。
