随着人工智能技术的持续突破，多模态大模型正成为驱动社会治理变革的新引擎。所谓多模态大模型，就是通过整合文本、图像、视频、音频等多类型数据进行联合训练的深度学习模型。检察机关作为国家法律监督机关，如何以多模态大模型赋能法律监督提质增效，推动数智检察转型，成为新时代检察工作高质量发展的重要课题。从实践来看，多模态大模型在检察领域的应用已具备政策支撑、技术基础与实践条件，其深度落地需要在应用场景拓展、制度机制完善与技术能力提升等方面协同发力。

　　多模态大模型赋能检察工作的基础条件

　　多模态大模型在检察领域的应用，并非偶然的技术尝试，而是政策导向、技术进步与自身积累共同作用的必然结果。从政策层面看，《中共中央关于加强新时代检察机关法律监督工作的意见》明确提出“加强检察机关信息化、智能化建设，运用大数据、区块链等技术推进公安机关、检察机关、审判机关、司法行政机关等跨部门大数据协同办案”，最高检《关于全面深化检察改革、进一步加强新时代检察工作的意见》也强调“积极探索人工智能等技术辅助司法办案”，为技术应用提供了清晰的制度指引。

　　从技术发展来看，全球人工智能已进入多模态融合的新阶段。2022年ChatGPT的问世开启了生成式人工智能的应用浪潮，2024年GPT-4o实现图像、音频等多模态信息的同步“认知”；我国亦紧跟技术前沿，2025年初发布的Deepseek-R1在算法效率与成本控制上实现突破，Janus-Pro多模态大模型则在文生图领域取得进展。计算机视觉、量子计算等技术的迭代，进一步为多模态信息的智能处理提供了可能。

　　从检察机关自身基础来看，数字检察战略的深入实施已奠定坚实基础。全国检察机关研发的大数据法律监督模型已覆盖“四大检察”，跨部门数据联通渠道持续拓展，形成了算法、数据、人才三位一体的支撑体系。全国检察业务应用系统实现全流程“一网通办”，积累的海量电子卷宗、法律文书、证据图片等数据资源，为多模态大模型的训练、测试与应用提供了闭环场景，使技术落地具备了现实可行性。

　　多模态大模型在检察领域的实践场景

　　多模态大模型凭借对文本、图像、音视频等多类型信息的综合处理能力，在检察办案中释放价值，推动法律监督从“人力驱动”向“数据驱动”转变。

　　在线索排查环节，其核心价值在于打破数据壁垒、提升线索发现效率。通过数据清洗与结构化处理，多模态大模型可将信访举报文本、行政执法录像、社交媒体图像等分散的非结构化数据，转化为可量化分析的资源，再依托监督学习、知识图谱等算法，实现线索的自动分类、优先级排序与相似案例匹配。例如在公益诉讼中，通过对卫星遥感图像的智能比对，能够精准识别不同时段的生态环境变化，快速锁定生态损害线索，大幅提升监督的针对性与时效性。

　　在证据审查环节，多模态大模型通过构建融合分析框架，实现了证据的标准化处理与深度校验。借助光学字符识别技术提取文书文本信息，通过声纹识别、图像增强解析视听资料，依托区块链校验电子数据完整性，推动各类证据形式的统一转化与交叉验证。同时，结合法律知识图谱与证据规则库，模型可自动识别证据间的逻辑矛盾、时间冲突与空间悖论，将异常数据以可视化方式呈现，为检察官提供精准的决策参考，既减轻了事务性工作负担，又强化了证据审查的严谨性。

　　在案件管理环节，多模态大模型从数据整合、流程监控、资源调度与质量评查四个维度优化管理效能。通过数据融合与机器学习，实现基于案件特征、检察官负荷与专业适配度的科学分案；运用自然语言处理与时间序列分析，实时追踪办案节点，自动预警程序瑕疵与时限超期风险；基于案件数量波动规律与人力效能数据，动态配置办案力量与技术支持，优化跨区域协作；依托法律规则库构建评价指标体系，对证据链完整性、法律适用准确性等核心要素进行自动化评估，推动案件管理从“经验判断”向“数据驱动”转型。

　　数智检察发展的路径选择与保障机制

　　尽管多模态大模型在检察领域的应用前景广阔，但当前仍面临技术适配不足、制度规范缺失等挑战，需要构建系统化的发展路径与保障机制。

　　其一，需统一多模态证据标准体系。针对证据格式混乱、存储分散等问题，应明确电子证据校验规则、视听资料元数据标注规范、物证数字化扫描精度等技术标准，建立多模态证据关联映射的可视化法律知识图谱与证据规则库，确保证据采集、存储、传输、验证、审查全流程的合规性，同时破解算法“黑箱”导致的可解释性不足问题，实现“可视正义”。

　　其二，应强化顶层设计与统筹协调。多模态大模型建设具有投入高、技术性强、涉及面广的特点，由最高检及省级院统筹规划，避免多头建设、重复建设造成的资源浪费。同时，应鼓励基层检察机关在司法实践中积极应用模型，通过办案场景的持续训练、测试纠错与功能完善，推动技术与实践的深度适配，提升模型的实际“办案”能力。

　　其三，要构建全生命周期数据安全防护体系。鉴于检察数据涉及国家秘密与公民隐私，需在数据存储环节同步建设安全防护平台，强化网络安全体系与数据安防、监防、技防措施；在数据传输环节引入区块链与隐私计算技术（如同态加密、差分隐私、联邦学习），增强操作溯源能力与敏感数据可用性；在数据监管环节严格遵循“合理目的”原则，通过访问控制、流程审批、全程监管规范数据使用，落实数据脱敏与加密要求，实现“数据可用不可见”。

　　其四，健全复合型人才培养机制。针对多模态大模型的专业性需求，一方面要重构检察业务人员的办案理念，在培训中增设数据分析、算法逻辑等课程，通过“AI办案沙盒实验室”等场景化训练提升技术应用能力，并将技术应用纳入检察官考核指标，推动现有人才向“法律+技术”双栖人才转型；另一方面要整合现有检察技术团队，通过“法律淬炼”培训将法律思维植入技术研发全流程，推动技术人员实现从“代码逻辑”到“司法逻辑”的认知跃迁，为模型迭代与系统运维提供稳定支撑。多模态大模型为数智检察发展注入了新动能，其深度应用不仅是技术工具的革新，更是法律监督理念与方式的重塑。

　　（作者单位：海南省陵水黎族自治县检察院）