人工智能在司法领域最适合承担高重复、强检索、可标准化的任务，通过语义检索、类案推送、文书自动化、证据要素抽取与庭审转写，显著提升效率与裁判一致性；以RAG与引用对齐约束生成，保留人类法官的最终裁量，建立可解释、可追溯、合规可控的治理体系；以指标化评估与分阶段路线图推进落地，严格控制隐私与偏见风险，实现可测量的ROI与长期公信力增益。

人工智能不能直接判刑，其最佳定位是量刑辅助与风险评估，通过数据治理、规则与机器学习、检索增强与可解释性生成量刑区间与因子权重，辅以人类复核与合规审计，提升一致性与效率并保留裁量与责任。结合国内类案参照与国外风险评估实践，落地需以高风险AI治理为准绳，建立端到端的日志、校准、公平与漂移监测，采用混合人机与多层降级策略，先从低风险场景试点，再以MLOps与合规Ops扩展。未来趋势将聚焦可控生成、因果评估与隐私计算，强化“人类最终决定—AI可解释辅助—全链路可审计”的边界。