法律AI的终局是信任之争！《千问办公律师行业AI应用白皮书》正式发布丨律新观察

作者丨律新社研究员 赵海铭

出品丨律新社研究中心

在智能科技的浪潮中，杭州振翅腾飞，魅力持续绽放。

9月22日，阿里巴巴集团CEO吴泳铭在2026云栖大会上抛出一个极具冲击力的判断：“智能正在成为一种规模化的商品，未来机器思考总量将达到人类的1000倍以上。”

这一判断在法律行业是否遥不可及？答案尚未可知。但无可否认的是，2026年，法律AI站在一个微妙的临界点上。一方面，技术供给空前繁荣。全球法律AI市场规模从2025年的45.9亿美元跃升至2026年的55.9亿美元，年复合增长率21.8%；中国法律技术市场规模达600亿元人民币，大模型调用量与产业规模同步扩张。另一方面，在技术与落地之间，仍横亘着一道巨大的鸿沟。

作为业内首个企业级通用Agent产品，千问办公正在将AI办公赛道的增长势能转化为法律行业的具体实践。9月22日下午，云栖大会首日，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》圆满举办，来自法律科技、企业法务与头部律所的多位嘉宾围绕法律AI落地实践与行业未来展开深度研讨。现场，千问办公与律新社联合推出的《千问办公律师行业AI应用白皮书》正式发布。

当Agent走进法律，什么才是真正能落地的能力，又需要跨越哪些现实门槛？放眼未来，谁在定义下一个十年的专业底座？千问办公的实践，或许是一个值得审视的现实样本。

2026年春天，浙江泽大律师事务所董事合伙人、副主任赵健独自一人飞往法兰克福，去完成一笔涉及中、德、欧盟法的8000万欧元并购项目，过程中他做了一次大胆的尝试——无任何随行律师陪同协助，仅仅带上了一支“纯AI团队”出发。最终，项目从意向书到交割仅历时4个月便完成，律师费成本降低了约50%。

北京德恒（杭州）律师事务所高级合伙人吴红亮最近也打完了一场“硬仗”：这是一场涉及26方诉讼主体、6重法律关系交织，标的2.8亿元的复杂案件，材料以图片、PPT、PDF混杂的方式涌来，体量庞大。传统模式下，判决书消化和证据梳理等准备工作需约13个工作日。而他在千问办公的协助下，将周期压缩至约5天，节省了约61%的时间。

这两人办案各有不同，却有一个共通点：AI已深度嵌入他们的工作流，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。

这正是法律AI当下最值得关注的变化。过去一年，行业最热闹的话题是“能力”——模型参数、推理速度等等指标。但一个有些尴尬却普遍的现实是：AI越来越聪明，法律人却依然忙碌。《千问办公律师行业AI应用白皮书》就揭示了一个关键矛盾：多数AI应用仍停留在基础问答与文字浅层交互层面，距离深度承载业务、交付确定成果仍有明显落差。律师和法务人员采用AI工具已日趋普遍，但愿意显著减少人工核验的占比仍然有限，复核与返工、归档等仍在消耗大量专业时间。做得快，不等于可以直接交付，这背后其实是法律AI落地时嵌入性的不足。

所谓嵌入性，是指AI只有直接融入高频办公动作并产出可直接调用的成果——读材料、调能力、出成果、进流程，才能真正成为稳定的生产力工具，而非停留在零散尝试。缺失嵌入性的后果很直接：AI产出停在对话框里，与“能交付”之间还隔着很远的距离。

在分论坛上，阿里千问办公AI法律行业负责人洪炜在演讲中对这一问题作出回应。他提出，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。评判标准已经变了，不是AI像不像一个律师，而是工作有没有真正完成——也就是做到专业任务干得了、成果能回到工作流。

目前，千问办公围绕“专业、合规、高效、安全”四大核心价值，在合同审查与生成、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场景中输出解决方案，拥有近百个官方Skills+专家套件，构建了法律AI完整基础能力。以合同审查与生成场景为例，千问办公以法律技能与专家套件支撑合同全生命周期——合同审查逐条标注风险并给出修改稿，合同起草按要素规范成稿，成果落入钉钉文档流向签署，把合同工作变成流水线式交付。在财产执行调查场景中，输入被执行人名称即自动采集工商、股权、涉诉、失信等数据并穿透关联公司，形成逐项标注来源、可回溯核查的财产线索，关键节点到期前以定时任务自动推送提醒至钉钉。

回到赵健的跨境并购项目，AI在其中承担了中英德三语会议纪要、交易文件修改、监管环境检索、先决条件动态追踪等辅助性工作，他则全神贯注于谈判策略、交易架构与条款博弈。赵健的总结是：“不是被替代，而是被解放。”再看吴红亮那场硬仗。千问办公承担了判决书概要提取、双方观点与证据梳理、法律关系分析、可视化时间线生成、上诉状起草等大量基础性工作，而他则将释放的精力全部投入到事实与法律的最终判断、策略拟定与庭审推演中。他将人机分工原则总结为：AI对“量”负责，律师对“对错”负责。

嵌入性，正在成为法律AI从“能聊”走向“能办”的第一道关卡。当AI真正进入法律人的工作流，它便不再是一个需要专门打开的工具，而是成为工作流本身的一部分，并为其精准赋能。

《千问办公律师行业AI应用白皮书》的行业数据显示，99%的中国内地受访法律专业人士已将生成式AI融入日常工作，然而，个体层面的活跃并未自然转化为律所的组织化变革，仅有28%的律所真正实现系统化部署。

不单是律所，在企业法务部，法律检索、类案查找、法规更新与内部知识库问答所产生的成果，同样大多分散于个人经验、本地文件与沟通记录之中，容易随人员流动而流失。法务团队也面临知识难以沉淀为组织资产、协作标准难以统一的困境，AI应用往往停留在个人层面的零散尝试，难以形成组织能力。个人工具虽能提升个体效率，但要达到知识复用、标准统一与质量可控，组织能力建设不可或缺。

千问办公在组织层面的核心能力，为解决这一沉淀难题提供了可行路径。它支持法律从业者将完成特定任务的全过程封装为可复用的Skill，让“一次成功”成为组织资产——律师和法务可将审查标准、模板与判断方法零代码写入Skill，经评测优化后供团队调用、复用和迭代；多人工作台按角色流转、按节点协同、按结果沉淀，并与钉钉打通实现任务触达。同时，千问应用能保留客户与伙伴的专业系统、业务数据和权限规则，复用千问办公的Agent底座，将专业能力与Agent执行能力结合，构建可对话、可执行、可协作的业务闭环。

事实上，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。他认为要让工作过程本身跑在线上，最终形成越用越强的闭环；组织的AI能力，不取决于技术多先进，而取决于工作过程、知识结构和管理机制有没有一起改。在知识库建设上，除内部经验和外部法规外，其团队还建立了第三类来源——“日常工作”，把日程、会议听记、审批轨迹等真实流过的痕迹沉淀下来，形成“集体智慧”。

蔚来副总裁、首席合规官兼全球总法律顾问高岗分享了蔚来的AI Native组织转型实践。他的核心判断是：AI转型能否成功，关键不在于平台搭建得多好，而在于组织是否真正转型。“如果我们今天把平台搭建好了，却发现组织没有转型，那这个平台一定不会长久。”蔚来法务AI转型的本质区别是平台级沉淀，而非个人提效，未来还将持续优化迭代与扩展能力，不断进化。

无论是淘天集团法务对“过程在线”的坚持，还是蔚来自建平台的“组织转型”决心，都说明组织能力建设并非一蹴而就。这条路需要开放的心态，避免闭门造车，也需要长期主义的视野。工具会迭代，流程会重构，但知识沉淀与组织进化的方向不会改变。

法律人永远无法接受“大概是这样”这几个字眼。

效率提升了，组织能力也上来了，但法律人骨子里的审慎和责任感，让他们提出了一个更根本的问题：AI给出的结果，敢直接用吗？

《千问办公律师行业AI应用白皮书》呈现了一组数据：81%的律师在AI基于权威法律来源时使用意愿更高，83%的受访者高度担忧AI输出不准确或虚构的信息。这一判断是明确的：可追溯、可复核、可追责，并非AI能力的附加价值，而是其进入正式法律执业流程的决定性条件。

群核科技法务总监李骁的演讲直面这一命题。他提出，法务和其他部门用AI的本质区别在于法务要的是“留痕、可控、可审计”。他为AI设计了三层审计机制：每一步操作留痕、关键动作卡口、全局权限管控。AI Agent的每一步操作都必须回答“谁、在什么场景、做了什么、动了哪个文件、依据什么指令”五个问题。对于不可撤销的关键操作，系统会进行拦截并等待人工确认。“在AI时代，大家越依赖一个Agent，就越需要去审计它，当一个较真的审计者。”

这一思路与浙江大学数字法治研究院首席专家，浙江大学光华法学院研究员、博士生导师孙军工在发言中提出的“治理逻辑转向”呼应。他强调，法律AI不是一个产品进入多个行业，而是一种能力进入不同的制度角色。越接近实质影响权利义务，越要强化人的参与、程序保障和责任追溯。在他看来，负责任的法律AI至少要回答三个问题：它知道什么，谁可以让它做什么，出了问题谁能说明、谁能纠正。他进一步判断：法律AI的竞争最终是信任之争——谁能把责任融入产品，把评价建成基础设施，谁就更可能成为专业服务的新入口。

在云栖大会，千问办公安全中心正式发布：企业可在执行前通过沙箱划定运行边界，执行中审批和拦截高风险操作，异常后通过操作记录和恢复机制进行处理，即操作有审批、防护有记录、风险有概览。同时，北大法宝、华宇元典、企查查等权威法律与商业数据产品已接入千问办公连接器，AI输出的条文、案例与企业信息可追溯至真实来源，从数据源头为可复核性提供支撑。

在五大场景中，千问办公确保每一步都可追溯、可审计。律师办案辅助场景下，法规检索返回条文原文、时效状态与出处，类案匹配输出裁判要旨与法院层级，并对引用逐条回查、标注命中与风险；普法与公益服务场景中，内置严格的风险阻断机制，存在阻断事项时不生成草案正文，全部成果显著标注待律师人工复核。

当AI可以被审计，信任才可能被建立，这无疑是法律AI从“能用”走向“敢用”的关键一跃。

如今，人工智能以前所未有的深度与广度重塑全球法律行业的生产力格局。从工具赋能到流程重构，从效率提升到模式创新，法律AI已从行业辅助工具演变为发展的核心生产力，成为决定法律服务机构核心竞争力的关键变量。回望技术路径，法律AI先后跨越了三个阶段：以关键词检索和文书模板为核心的工具期，以通用大模型文本生成为主的生成期，以及当前以代理式智能体自主执行多步骤任务为标志的智能体期。当技术供给不再是瓶颈，真正的分水岭才刚刚显现。

论坛的圆桌环节，主持人法天使-法务AI创始人常金光抛出了一个问题：“关于法律AI，我有一个判断。”四位视角迥异的嘉宾给出了各自的答案。

植德律师事务所首席运营合伙人/COO潘扬的判断是，AI能写合同，但也要把握违约责任博弈中的“度”。在他看来，未来人机协同的形态是“互为Agent”——人给AI提供上下文，AI为人执行。

深圳市律师协会副会长、广东诚公律师事务所主任罗振辉关注的是AI对行业痛点的回应。他直言，目前市面上大部分讨论围绕“提高效率”，但法律行业真正的核心痛点是获客。效率是很容易解决的，但法律AI在获客方面的能力还有待挖掘。

高岗的困惑极具前瞻性，他关心的是如何形成一套真正的AI法务工作范式：外部通用Agent能力越来越强，企业内部也在自建平台，这两者最终的边界和关系是什么？

孙军工的判断层层递进：法律AI的竞争一定会从能力展示过渡到信任交付，单纯的接入大模型不足以形成长期差异化能力，真正的差异化是私域数据、行业经验和组织沉淀。他进一步指出，谁能更好地帮助用户理解业务，谁就能活下去。在此基础上，对法律AI行业的评价，不能停留在原则表述上，而要通过场景测试；系统上线以后，还应当根据实际使用持续复核。

常金光补充：对于法律智能体，未来或许可以由高校研究者、法律从业者等多方共同搭建一个多维度的评价网络，让信任有据可依。有了标准的判断，信任才可能真正从中产生。

圆桌没有给出统一答案，却指向同一个结论：如果说法律AI的上半场拼的是能力和效率，那下半场拼的就是信任与责任。在更深层的行业现实层面，法律AI的落地，正在从单一的技术命题演变为一场涉及组织形态、商业模式与职业伦理的系统性重构，没有任何一方能够独自完成这场重构。它需要多方合力：平台提供能力，律所与企业提供场景，行业组织与研究者提供标准，使用者保持审慎。而多方合力的前提，是建立起一套可验证、可追溯、可问责的信任机制。谁能在这一轮重构中率先把信任变成基础设施，谁就更可能定义下一个十年的专业服务入口。每一个参与者的实践，都在为这场重构积累可参照的样本。

当机器思考的总量终将超越人类，专业价值如何体现？这场分论坛给出的回答是：技术越强大，专业判断越稀缺；AI越智能，信任越珍贵。

横亘在技术与落地之间的那道鸿沟，本质上是法律AI必须完成的三重跨越：从“能聊”到“能办”，从“个人工具”到“组织能力”，从“能用”到“敢用”。嵌入性让AI真正进入工作流，组织性让个人经验沉淀为组织资产，责任性让每一次输出都可追溯、可复核、可追责。这三者，构成了千问办公在法律行业的能力底盘，也指向一个更根本的目标：让Agent懂业务、能协同、信得过。

向前看，技术浪潮不会等待任何人。法律AI的终极形态，并非取代律师，而是通过人机协同构建更高效、更普惠的正义实现机制。当Agent走进法律，真正值得追问的，不是AI能做什么，而是它是否值得被信任。这不仅是法律AI供给方的命题，也是整个法律行业在智能时代必须回答的终极追问。而答案，或许就藏在每一个法律人当下的选择里——信任从来不是技术的馈赠，而是人与机器在一次次协作中共同建造的契约。

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