行业核心观点 - 检察机关正通过“数智赋能”推动工作高质量发展，核心在于实现算法与业务场景深度融合、构建数据与算力基础平台、并建立团队与科技高耦合的工作模式[2][4][5] 算法与场景融合 - 使用技能从数字建模升级为提示词工程，通过优化提示词设计，使检察官能用规范精准语言与AI交互，自动生成审查报告，降低使用门槛并提升输出效率和精准度[2] - 功能目标从数据挖掘升级为智能生成，数智化模型能进行创造性输出，例如在检察侦查中基于多元电子数据进行智能关联、人物画像和线索挖掘[3] - 建用方向从模型堆砌升级为智能集成体系，针对全国已上架超800个大数据法律监督模型存在的应用范围窄、数据要求高问题，转向建立集成体系，如通过全息感知实验室融合多要素实现自动识别预警和智能输出综合性监督意见[3] 数据与算力基础 - 推进数据归集与智能化治理，新乡市检察院的数据治理平台已归集各类数据形成“大数据资源池”，通过大模型自动识别清洗数据，累计发现线索2.4万条，成案864件[4] - 打造集约共享算力平台以应对高性能GPU芯片采购成本高、技术壁垒强的难题，方案是借用政务云算力资源并融入本地一体化算力网[4] - 构建专业精准知识库作为连接算力与业务的桥梁，内容上构建多维度检察专业知识体系，运用上通过提取案件关键要素自动匹配法律条款、提供量刑结果和审查建议，快速生成起诉书等文书[5] 团队与科技工作模式 - 建立数智办案团队，采用“技术加业务”的一体化协同办案机制，例如新乡市检察院创建“三加”数字侦查办案模式，让多类专业技术人员融入团队，解决渎职犯罪“发现难、取证难、突破难”问题[5] - 提升智能应用素养，通过部署DeepSeek大模型在案件办理等多方面开展应用，并通过培训讲座、实战演练培养检察人员的提示词设计能力和AI协作运用能力[6] - 实现从“人操作机器”向深度“人机协同”转变，业务部门人员负责需求提出、规则梳理和场景验证，技术部门人员提供人工智能领域的智力支持，如工作流程编排和模型微调，通过深度协同实现数智赋能场景应用广泛深入[6]