作为国内法医信息化领域的头部公司，华宇认为现阶段只能实现弱人工智能，主要帮助提高司法活动的效率，审判的质量仍然取决于法官。在未来的发展中，其对行业和用户的深刻理解仍然是公司坚实的护城河。
作者|微胖
大家都知道中国现在全科医生很缺，但是你知道中国法官的工作量有多可怕吗？
这是海淀区法院温泉(财务与清算)人民法庭陈聪慧法官2017年办理的部分案件卷宗。
去年，该小组共收到3012起案件。大部分都是不好啃的“硬骨头”。后，审结了2700起案件。这个数字在一些地方相当于整个法院的工作量。
这不是个例。
在过去五年中，法院立案和处理的案件数量大幅增加。
全国共结案8598.4万件，现在结案金额已经达到20.2万亿元，而且这个数字每年还在以15%-20%的速度递增。有些法院的年结案率达到了40%。
全国只有12万法官。算下来，每个法官要在不到三天的时间内完成一个案子。
在这样的应用场景下，人工智能技术解决了一个彻头彻尾的需求，也是互联网无法解决的问题：提高工作效率。
据报道，在陈聪慧团队去年发布的1440项判决中，有近1100项是通过技术手段做出的。
但与C端业务不同的是，对于电子政务领域的供应商来说，高层释放明确的政策信号意味着可靠的市场需求。
2016年，高人民法院院长周强正式提出，积极推进人工智能在司法领域的应用。随后，2017年7月国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中出现了“智慧法院”一词。
在这样的大背景下，“法医信息化建设”的头部公司华宇软件近日正式发布了国内法律AI平台，以及基于该平台的智慧法院产品。
法律人工智能平台可赋能电子卷宗、证据分析等法院行业七大共性业务服务，为智能立案、智能审判、智能法庭、智能执行、智能审判与管理、协同办案、电子诉讼、智能司法等八大关键应用场景提供服务。
艾的法律平台由瑞远、瑞和组成。
睿远，其实就是华宇大数据管理平台，负责管理数据，也是过去技术经验的总结。
真正对人工智能负责的主要是后两个组件：
智合，华宇人工智能感知平台。主要负责集成通用的AI能力，比如语音识别、人脸识别等。
人脸识别可用于多种业务应用场景，如访客登记、自动终端登录、机器人引导、窗口通话、业务软件刷脸登录、庭审身份验证等。
通过使用图像OCR、基于深度学习的图像分类、目标检测、实体识别等技术，可以实现对文件文档的智能识别和分析。
睿和，华宇人工智能认知平台。基于法律知识图谱，利用自然语言理解和机器学习技术，帮助机器识别特定的法律概念、相关主题等。从自然语言描述，也就是让机器能够阅读法律文书，辅助法律人工作，比如实现更的案件推送。
瑞和也是华宇过去对人工智能投入的集中体现。
“一系列产品整合成一个庞大复杂的系统，与以往不同。北京华宇信息技术有限公司副总经理米坤告诉我们。
目前只能实现弱人工智能。
在正式发布之前，这款智能法院产品已经中标了一些法院系统的大订单，比如贝
其中，类案推送是大家比较关注的一个审判辅助功能。
比如，庭审结束后，人工智能会进一步提取案件要素，根据法官进一步确定的内容，推送更的相似案例、判决尺度、法律法规等服务，终帮助法官完成裁判文书的撰写。
从效果上看，“可以将案例推荐的匹配度从20%提升到90%，达到推荐效果。」
但在学界看来，目前系统所能实现的案例推送并没有真正抓住痛点。
“在搜索时，法官对两个案件的相似性表现出很少的兴趣，找到后，仍然有大量案件的判决结果不同。对他来说，找到类似的案例反而会很麻烦。四川大学法学院教授王铸认为，法院对类似的纠纷更感兴趣。
但在米坤看来，“两个人打起来，无论是理性判断还是法律逻辑，人们都能大致做出判断。谁输谁就有优势。然而，机器无法分辨。」
米坤认为把纠纷作为痛点是好的，但是要找到纠纷的点是极其困难的，尤其是借助机器。
目前智慧法院的案件推送离不开华宇自主研发的法律知识图谱技术。
在知识密集型行业(如法律、、金融、电商等。)，知识图谱是系统实现一定推理能力必不可少的步骤。虽然目前法律界想这么做，但是由于技术难度大，并不是所有人都能做到。
“知识图谱是构建法律AI的基石。虽然建设法律智库很难，但我们在持之以恒。米坤说。
而领域的知识图谱建设还处于初级阶段，还需要很长时间的发展。
在研发过程中，华宇做了很多试错。“终还是要回到弱人工智能加机器学习的标签上来。米坤说，无监督学习的方式是行不通的，因为需要应用的人在不断地使用，但在法律界，这种可能性基本不存在。
“如果这种情况下的信息没有正确回填，他们不会使用它。”米坤说：“法官不会是小白鼠。目前应该没有其他捷径。」
目前AI系统还处于低智能水平。
“你是专家，根据你的经验做一个系统，然后用一些新的技术，比如机器学习，让能力比它低的人，或者和它能力相当的人，很快得到同样的试验结果。米坤解释道，
“目前只能走到这一步，离真正诞生基于行为、动机和数据的人工智能还很远。」
产品设计中的平衡
参加会议的清华大学法学院教授劳东延认为，目前法律产品的设计和开发可能还处于浅水区。
对于具体的法官来说，在很多情况下，基于大量的当前数据来推送案件并没有太大的意义。他们唯一的意义就在于“后控”。
比如法官可以知道自己的判决，包括量刑，在全国类似案件中的偏差程度。
“深水埗应该在案件质量上下功夫.....................老东延坦言。
不考虑实现的技术难度，从产品设计的角度来看，这也是一个路径选择的问题。
“在错误的选择之后，没有人想要开发出来的产品。这是现在迫切需要解决的问题。米坤说。在华宇看来，效率的提升可以通过技术来解决，判决的质量取决于法官的素质。
“目前有大量的案件，我们只能找到有效的技术手段来处理，但不会影响裁判或者审判的质量。米坤说。
上述矛盾只是电子政务产品设计需要考虑的矛盾之一。
“投资太早，投资太多都是浪费。这个供给需求什么时候能实现？其实很难达到一个平衡点。米坤说。
法院的智能化、移动化设计也尽可能的平衡了成熟的技术和未来的趋势，大程度的让公司处于相对主动的竞争地位。
“虽然我们也在说一定要用过去成熟的技术，但是未来的信息技术一定要有新元素，一定是业务驱动的，比如提高效率。米坤说。
“在不同的场景下，智能支持一些工具和一些应用点，这是和过去系统大的区别。」
至于机动性，“这是一个系统思考的结果。米坤说。
以前产品部署在PC端，但是信息是移动的，没有网络的墙内墙外。现在，微信上有7亿人，包括各种各样的人。5G时代，有线端的应用可能会成为移动端的常态。
“所以我认为移动性是未来非常重要的一个方面。作为一个智慧法庭，智能化和移动性是非常重要的两个方面。」
在行业发展趋势上，华宇认为互联互通可以带动未来三年司法机关的信息化需求。
在华宇的上一代体系中，点与点之间可能存在协同作用。“十年前，(实现协作)不存在技术问题，障碍是数据连接不畅。米坤说。
现在，司法机关之间有了互联互通的趋势。近华宇拿到了三省政法系统互联互通项目和互联互通大数据分析项目。比如贵州、浙江、苏州政法大数据协同办案平台项目等。
这一次，华宇大胆地立足于刑事案件业务的全过程视角，进行产品设计。
“从系统的角度来看，已经做了这样的设计。只要下达行政命令，就可以使用这个系统。米坤说，
“以这样的方式为未来的管理变革做准备，如果人们真的有这个需求，他们就得从头再来，这是非常被动的。」
除此之外，平台化也是一个行业头部公司会考虑的问题。平台化不是互联网公司的专利。
“从技术角度来说，平台化的巨大优势在于品牌研发；d和需求定制可以进一步分离。让法院建立一个宽松的、活的系统，可以根据业务需要不断修改一个平台。以前是修改一个模块，所有模块都要重新编辑，现在不是了。」
华宇也会考虑开放自己的技术平台。“如果第三方开发出好的东西，只要符合规范和审核标准，都可以集成到华宇平台。」
这个行业远远高于安全门槛。
法庭数据的质量比医学数据好很多。经过20年的信息化建设，我国很多法院的流程数据、证据数据、文书数据、卷宗数据都非常齐全。
所以一些AI公司也进入了这个领域。
2016年12月，科大讯飞与高人民法院信息中心达成战略合作。科大讯飞率先以人工智能打造智慧法院超脑系统，推出智慧法院整体产品方案，包括智能语音、便民服务、大数据分析、电子卷宗、办案辅助等系列产品。
又提到一个传统问题：合法G端市场未来的格局会怎样？
华宇认为，不同于科大讯飞这样的“AI产业”企业，华宇属于“产业AI”。
“这个行业深厚的业务基础是和竞争对手大的区别，竞争对手缺乏行业积累和对业务的理解。米坤说。
对于行业市场，核心是通过技术解决问题。在打造解决方案的时候，技术不是重要的，重要的是对客户痛点的理解。
比如一个产品满足不了用户的需求。一方面可能是供给侧的问题，比如研发时没有深入研究验证。但很多时候也是政策变化太快的原因，这种情况比较常见，在这个行业也比较特殊。
以司法员额制为例。
员额制下的审批方式，人员比例为1: 1: 1。而不同类型、简化案件下，没有工作机制、工作职责、工作关系。
“这些东西都没有，怎么做软件？做不到。软件必须在一定的法律和规则下做，计算机的人工智能不能代替人的思维。」
评委的文科思维和软件工程师的理科思维的巨大差异也是这个行业的一个特点。
“不同法律部门之间，隔行如隔山，法律和技术如何更好的融合？这是一个很难的问题。米坤坦言。”也要学习文科人的思维逻辑和方式。」
此外，还需要掌握一定的法律知识。
“我们要看人大的报告，法院和检察院的报告。我们必须阅读所有的司法解释、法律法规、政策要求和规章制度。毕竟我们能理解他们。有了这些积累，我们就可以把自己归为法院行业信息化了。」
截至目前，华宇业务覆盖全国31个省份的3000余家法院客户。该公司有1000多人驻扎在法院。
“客户有那么多需求，不管是被动还是主动找我们做点事。他们会时间来找我，我就能判断这个方向在哪里。经过分析和处理，我们可以找到一个合适的研发方向；满足这样的市场需求。米坤说。
另一方面也要承认一个客观事实：B端客户换服务的决策成本很高，实际运营成本也很高。这也是一个隐形的行业门槛。
有个高院的朋友曾经跟笔者说，因为两个系统的关键词不一样，他和同事在改系统的时候手动改了一点输入。“工作量很大，改系统成本太高。」
“过去的22年是一个年轻人变成白发人的过程。米坤感叹，“法院业务的门槛甚至比保安还高。」
除了行业积累，华宇也有自己的技术。除了法律知识图谱技术，还有司法大数据融合技术。
“案件信息太多了：主体信息、文书信息、证据信息、人证物证。它们是一个非常复杂的数据集，有结构化的，有半结构化的，再加上很多法律法规，司法解释，分为不同的时代。如何在这些复杂的数据和当事人之间建立联系是一个非常困难的过程。米坤说，
“这和知识图谱有关系。没有这样的模式，关系就无法建立。两者是相互的过程。这是我们独有的技术，我们花了20年才做出这样的模型，因为在法律上，除了我们还没有人做过。」
目前，华宇拥有500多名研发人员。d在各分子公司从事法律人工智能和大数据研究的人员。R &d预算每年在2亿左右，一半跟大数据和AI有关。
虽然相对于C端客户，B端客户的获取相对容易，但华宇也有布局律师和公司法务产品的市场。华宇元店律师平台正在承载越来越多的多功能、智能化服务。
“人民市场？”我问。
“中国人打官司更愿意找律师，找个人，而不是机器律师。米坤说，
“这是一个文化问题。中国人的文化根源一是不愿意打官司，二是打官司要见人。所以，中国人在基于规则的社会治理生态方面，要走很长的路，并不容易。」
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