认识不少律师，有个普遍感受：大家忙，但很多似乎是“白忙”。
接案多、加班多，年底一看创收却没涨。时间花哪儿了？大量消耗在重复劳动里：繁琐的法律检索、雷同的文书起草、海量的案例筛选……
本质是效率问题。还在用“人海战术”对抗AI时代。2025年，有些律师对AI仍抵触，觉得它不专业、不可控，干不了法律细活。
这想法三年前或许成立。但现在，变了。时代不声张，但市场会选择。想象一下：
你花一整天手动检索案例，另一位律师用法律AI十分钟完成初筛，还自动生成报告。
你逐字起草合同，反复检查条款；他的AI已秒级生成更严谨、提示更全的初稿。结果就是，他省下时间专注在核心策略与客户维护上。久而久之，他更快、更好、更得信赖。案源，自会流向高效的一方。
光用AI不够，得用“专业”的法律AI
有人试过通用AI，但体验糟——内容不专业、法条过时、分析不透，根本不敢用。这又入新坑：用了AI，但没用对。
法律工作，需要的是深度渗透了法律知识、理解司法实践逻辑的专业法律AI。
专业的事，必须交给专业的AI来做。这也是「智合AI」的初衷——做律师身边真正能用、好用的“专业副驾”。
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举个例子，在法律实务中，“类案检索”是至关重要的一环。无论是准备诉讼策略，还是总结裁判观点，快速、精准地找到与当前案件高度相似的判例，都直接关系到工作的效率与质量。
很多法律人做类案检索，首先想到的是使用ChatGPT、deepseek等通用大模型来辅助检索。然而，专业法律AI与通用大模型在类案检索上，其实存在着本质的区别。
具体问题具体分析VS一次性模糊处理
通用大模型基于海量互联网信息进行训练，回答方式是开放、发散式的。
当你向它提出一个法律问题时，它更像是一个“知识渊博的业余爱好者”，会一次性生成一个看似全面但可能流于表面的答案。但它无法理解法律检索中“争议焦点”、“法律适用”、“事实比对”等精细化的需求。
而专业法律AI则不同。它的设计初衷就是“具体问题具体分析”。
它会像一位专业的法律助理，先对用户提交的案件材料进行解构，识别核心法律争议点、关键事实要素，然后依据预设的、由专业法律团队构建的检索工作流，在权威的数据库中进行精准匹配。这个过程不是“猜词”，而是结构化的、符合法律人思维习惯的专业操作。
以“交通事故案件中，有一人死亡时，法院判决支持的精神损害赔偿金金额？”为例
ds*通用大模型的回答：
虽然概括性地列出了影响精神损害赔偿金额的核心因素（如事故责任、地区水平）和一些地区示例（如深圳、佛山），但是回答基于模型的通用知识，未引用任何具体的法律条文或真实案例来佐证其观点。
某包通用大模型的回答：
给出了从法律依据、全国分级标准、地区差异、责任划分、保险赔付到诉讼策略和典型案例。但给出的大量非常具体的信息，与实际的司法实践存在不符。对于列举的案例，并没有给出详细的来源和精准的出处，这种混合了正确框架与虚构细节的回答，具有极强的误导性。
智合AI的回答：
智合AI采用了严谨的法律报告格式，核心内容直接来源于对真实判例的归纳分析。
在对于裁判观点进行分点总结的基础上，每一个结论都有真实的裁判文书（案号）作为支撑，答案可追溯、可验证。
AI自动总结裁判观点，不仅提供金额，更提出了不同诉讼程序导致不同结果这一关键法律规则，能为律师不同的诉讼路径提供直接、关键的决策支持。
每一例推荐结果均明确标注审理法院、案号、审级和日期，数据源于权威司法案例库。
还可通过法院层级、地域、案由、审判程序等多维度筛选，精准锁定目标案例。
专业的报告内容输出格式符合法律人工作习惯，支持PDF/word导出，自动生成AI类案报告，其产出的内容可以直接作为法律文书的一部分，是真正的“生产力工具”。
严格依据VS 幻觉胡编
这是法律场景下最不能容忍的差异。
通用大模型存在著名的“幻觉”问题，即在缺乏准确信息时，为了生成流畅的答案，可能会编造不存在的法条、案例或学术观点。
如图，某包给出的典型案例参考，并不能找到准确的案例参考来源。
在类案检索中，一个被虚构的“最高人民法院指导性案例”或许会导致整个诉讼策略的方向性错误，造成一定的不利后果。
专业法律AI的核心优势在于严格杜绝幻觉。
智合AI的知识边界被严格限定在经授权的专业法律数据库内（如裁判文书网等），给出的每一个案例索引、法条引用都有据可查。
生产力工具VS 日常答疑
通用大模型的产品定位是通用型日常助手，用于答疑解惑、激发灵感尚可，但难以承担专业、严肃的生产力角色。
而法律AI的定位是专业生产力工具。
它的背后是一套模拟资深法律人工作方法的具体流程：
从用户问题中提取关键检索要点或关键案情要素，再到权威司法案例库中进行多维度筛选和比对，选择具有高参考价值的类案，最终根据类案中的法院观点对用户问题进行深度分析，生成最终结论与具体分析。
这个过程透明、可控，结果可直接用于法律文书写作或庭审准备，真正提升工作效率。
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动态不断升级VS 静态固定
通用大模型的能力在其训练完成后就相对固定了，难以专门针对某一垂直领域进行深度优化。而法律是不断更新的，新的司法解释、裁判观点层出不穷。
专业法律AI则具备根据用户使用结果不断升级的能力。通过分析用户的检索行为和对结果的反馈，系统可以持续优化其算法和工作流，变得越来越“懂行”。
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