案由：目前，人工智能技术在我国智慧法院建设中主要应用于案件争议焦点分析、类案推送、量刑辅助、裁判尺度偏离预警、智能语音庭审等五个方面，通过推送相关案件辅助信息、提供审判决策依据、校准量刑偏差、协助庭审记录等方式，有效提高了司法工作效率。然而，人工智能司法应用仅在个别省份以不同形式零散开展，各地“智能辅助办案系统”功能各异，且尚未在全国范围内应用推广。

建议：一、加强人工智能技术应用顶层设计，谋划人工智能司法之“路”。加强统筹谋划，积极将人工智能司法应用纳入国家人工智能发展战略和建设规划。通过建设“司法数智实验室”集中研发和各省（市、区）分区域负责创新试点的方式，在已上线“一张网”建设的试点省区积极布局人工智能技术研发和应用。统一人工智能司法应用技术标准，出台法律法规，明确人工智能在司法证据收集与分析、案件预测、量刑建议等环节的应用范围，规范数据采集、模型训练、结果输出等程序。加大对西部欠发达地区法院信息化基础设施的投入。

二、 拓宽人工智能司法应用新场景，释放人工智能司法之“效”。坚持问题导向，不断深化“AI﹢审判”“AI﹢执行”“AI﹢服务”等应用领域，加强司法数据共享和融合，拓宽“数字画像、智能裁判辅助、在线AI诉服”等应用场景。鼓励科研机构和企业开展人工智能在司法领域的技术研发，重点攻关自然语言处理、图像识别、大数据分析等关键技术。加强产学研合作，建立联合实验室或创新中心，促进科技成果在法院系统的转化和应用。

三、 完善司法数据治理体系，夯实人工智能司法之“基”。在数据信息基础、打破数据壁垒、创新深度应用上下功夫，解决司法数据交互乃至跨单位、跨地区、跨层级流动堵点问题，实现数据标准的同一性。构建全国司法系统全流程信息数据汇聚管理平台，为算力开发提供基础。加快建立“研用一体”“内外一体”的全国性办案调研数据库，促进数据资源的优化配置与高效利用。

四、 打造人才队伍培养体系，强化人工智能司法之“力”。加强对法官、检察官、律师等法律职业群体的培训，鼓励并支持高校开设法律与人工智能交叉学科，通过理论与实践相结合的教学模式，培养出既精通法律知识又熟练掌握人工智能技术的复合型人才。