2025年互聯(lián)網(wǎng)試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.2025年主流提供式AI模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)清洗環(huán)節(jié)中，最關(guān)鍵的技術(shù)突破是？A.基于規(guī)則的基礎(chǔ)過(guò)濾B.多模態(tài)語(yǔ)義一致性驗(yàn)證C.人工標(biāo)注樣本擴(kuò)充D.噪聲數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別算法答案：B解析：2025年提供式AI的核心瓶頸從“數(shù)據(jù)量”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)質(zhì)量”，多模態(tài)語(yǔ)義一致性驗(yàn)證（如文本-圖像-視頻跨模態(tài)內(nèi)容對(duì)齊檢測(cè)）成為提升模型輸出可信度的關(guān)鍵技術(shù)，可有效減少幻覺(jué)（Hallucination）問(wèn)題。2.隱私計(jì)算在金融行業(yè)的典型應(yīng)用場(chǎng)景中，以下哪項(xiàng)需同時(shí)滿足“數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”和“計(jì)算過(guò)程可追溯”？A.跨機(jī)構(gòu)聯(lián)合風(fēng)控模型訓(xùn)練B.客戶畫(huà)像數(shù)據(jù)脫敏輸出C.交易流水合規(guī)查詢D.反洗錢(qián)可疑賬戶篩查答案：A解析：聯(lián)合風(fēng)控需多機(jī)構(gòu)共享特征數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，既要求原始數(shù)據(jù)不出域（可用不可見(jiàn)），又需通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的中間參數(shù)加密傳輸、計(jì)算日志存證等技術(shù)實(shí)現(xiàn)過(guò)程可追溯，防止模型被惡意注入攻擊。3.Web3.0技術(shù)架構(gòu)中，支撐“用戶自主控制數(shù)據(jù)所有權(quán)”的核心組件是？A.分布式存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)（如IPFS）B.智能合約執(zhí)行環(huán)境（如EVM）C.去中心化身份系統(tǒng)（DID）D.共識(shí)算法優(yōu)化（如PoS升級(jí)）答案：C解析：DID（去中心化身份）通過(guò)非對(duì)稱(chēng)加密技術(shù)為用戶提供唯一數(shù)字身份標(biāo)識(shí)符，結(jié)合可驗(yàn)證憑證（VC）實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)自托管”，用戶無(wú)需依賴(lài)中心化平臺(tái)即可授權(quán)第三方訪問(wèn)數(shù)據(jù)，是Web3.0區(qū)別于Web2.0的核心特征。4.2025年邊緣計(jì)算在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的部署模式，最可能采用的是？A.單設(shè)備本地計(jì)算（如PLC獨(dú)立處理）B.車(chē)間級(jí)邊緣節(jié)點(diǎn)+云端協(xié)同C.區(qū)域級(jí)邊緣數(shù)據(jù)中心集中處理D.完全依賴(lài)5G切片回傳云端答案：B解析：工業(yè)場(chǎng)景對(duì)實(shí)時(shí)性（如毫秒級(jí)控制）和可靠性（如斷網(wǎng)容錯(cuò)）要求高，車(chē)間級(jí)邊緣節(jié)點(diǎn)（部署在產(chǎn)線附近）負(fù)責(zé)處理實(shí)時(shí)性強(qiáng)的感知-控制閉環(huán)，云端負(fù)責(zé)全局優(yōu)化和長(zhǎng)期數(shù)據(jù)建模，形成“邊緣做實(shí)時(shí)，云端做智能”的協(xié)同模式。5.AIGC（提供式AI內(nèi)容）倫理風(fēng)險(xiǎn)中，2025年監(jiān)管重點(diǎn)最可能針對(duì)的是？A.低質(zhì)內(nèi)容泛濫導(dǎo)致信息過(guò)載B.深度偽造（Deepfake）用于金融詐騙C.版權(quán)歸屬不清引發(fā)法律糾紛D.模型偏見(jiàn)導(dǎo)致的內(nèi)容歧視答案：B解析：2025年深度偽造技術(shù)已從圖像、視頻擴(kuò)展到語(yǔ)音、動(dòng)作捕捉，結(jié)合社會(huì)工程學(xué)的精準(zhǔn)詐騙（如偽造企業(yè)高管語(yǔ)音要求財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)賬）成為新型犯罪重災(zāi)區(qū)，各國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)已將“深度偽造內(nèi)容識(shí)別與溯源”納入強(qiáng)制合規(guī)要求。6.數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)中，“數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表”的核心前提是？A.數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)明確界定B.數(shù)據(jù)交易平臺(tái)備案C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估達(dá)標(biāo)D.數(shù)據(jù)安全等級(jí)認(rèn)證答案：A解析：根據(jù)2023年《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)會(huì)計(jì)處理暫行規(guī)定》，數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表需滿足“企業(yè)擁有或控制”“預(yù)期帶來(lái)經(jīng)濟(jì)利益”“成本或價(jià)值能可靠計(jì)量”，其中“擁有或控制”的法律基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)（如使用權(quán)、收益權(quán)）的清晰界定，否則無(wú)法確認(rèn)為資產(chǎn)。7.2025年量子通信技術(shù)在民用領(lǐng)域的首個(gè)規(guī)?；瘧?yīng)用場(chǎng)景是？A.金融機(jī)構(gòu)間大額交易加密B.普通用戶端到端即時(shí)通訊C.政府公文傳輸加密D.云服務(wù)商數(shù)據(jù)中心互聯(lián)答案：D解析：量子通信（如量子密鑰分發(fā)QKD）的實(shí)用化受限于傳輸距離（當(dāng)前商用最遠(yuǎn)約500公里）和設(shè)備成本，2025年最可能先在云服務(wù)商的核心數(shù)據(jù)中心之間部署（如長(zhǎng)三角、京津冀區(qū)域內(nèi)），利用可信中繼節(jié)點(diǎn)構(gòu)建城域量子通信網(wǎng)，保障跨數(shù)據(jù)中心的核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)傳輸安全。8.元宇宙交互層的關(guān)鍵技術(shù)突破中，2025年最可能實(shí)現(xiàn)的是？A.12K分辨率的全息顯示終端B.神經(jīng)接口（Brain-ComputerInterface）商用C.基于觸覺(jué)反饋的全身動(dòng)捕設(shè)備D.多模態(tài)自然語(yǔ)言交互（語(yǔ)音+手勢(shì)+眼動(dòng)）答案：D解析：神經(jīng)接口受限于倫理和技術(shù)成熟度（如植入式設(shè)備的長(zhǎng)期安全性），2025年仍處于臨床試驗(yàn)階段；全息顯示需突破光場(chǎng)渲染算力瓶頸；而多模態(tài)交互（如結(jié)合MojoVision的智能隱形眼鏡眼動(dòng)追蹤+LeapMotion手勢(shì)識(shí)別+實(shí)時(shí)語(yǔ)音合成）已通過(guò)邊緣計(jì)算降低延遲，可實(shí)現(xiàn)“無(wú)手柄”自然交互，是2025年消費(fèi)級(jí)元宇宙設(shè)備的標(biāo)配。9.自動(dòng)駕駛L4級(jí)車(chē)輛的“影子模式”（ShadowMode）在2025年的核心價(jià)值是？A.替代人類(lèi)駕駛員執(zhí)行緊急操作B.收集真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)優(yōu)化算法C.降低車(chē)輛制造成本D.提升車(chē)載系統(tǒng)算力利用率答案：B解析：影子模式指自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在人類(lèi)駕駛員控制時(shí)同步運(yùn)行，記錄“人類(lèi)決策與系統(tǒng)決策的差異數(shù)據(jù)”（如遇到突然橫穿的行人時(shí)，人類(lèi)剎車(chē)點(diǎn)與系統(tǒng)計(jì)算剎車(chē)點(diǎn)的對(duì)比），這些數(shù)據(jù)是訓(xùn)練模型應(yīng)對(duì)長(zhǎng)尾場(chǎng)景（LongTail）的關(guān)鍵，2025年頭部廠商（如Waymo、百度Apollo）已通過(guò)影子模式日均收集超百萬(wàn)公里等效數(shù)據(jù)。10.大模型（如GPT-5）訓(xùn)練成本中，2025年占比最高的部分是？A.算力（GPU/TPU使用）B.數(shù)據(jù)標(biāo)注與清洗C.模型架構(gòu)設(shè)計(jì)D.電力與冷卻答案：B解析：隨著算力芯片能效比提升（如NVIDIAH200的FP8算力較A100提升6倍），算力成本占比下降；而大模型對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求倒逼“高質(zhì)量、多模態(tài)、低偏見(jiàn)”數(shù)據(jù)的清洗成本激增（需結(jié)合人工審核、多輪交叉驗(yàn)證、倫理合規(guī)檢查），2025年數(shù)據(jù)處理成本已占訓(xùn)練總成本的45%以上。二、填空題（每題3分，共15分）1.2025年數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化的核心矛盾是________與________的平衡，前者要求數(shù)據(jù)流動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值，后者要求數(shù)據(jù)安全可控。答案：數(shù)據(jù)流通效率；數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)2.量子通信的“不可克隆定理”保證了________，即任何竊聽(tīng)行為都會(huì)改變量子態(tài)，從而被通信雙方察覺(jué)。答案：密鑰傳輸?shù)慕^對(duì)安全性3.元宇宙經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的底層支撐是________，其通過(guò)智能合約實(shí)現(xiàn)價(jià)值交換的自動(dòng)化執(zhí)行與透明可追溯。答案：去中心化金融（DeFi）協(xié)議4.自動(dòng)駕駛“車(chē)路云一體化”中的“路”指________，通過(guò)部署路側(cè)單元（RSU）實(shí)現(xiàn)車(chē)與基礎(chǔ)設(shè)施的實(shí)時(shí)交互。答案：路側(cè)智能基礎(chǔ)設(shè)施5.大模型“涌現(xiàn)能力”（EmergentAbilities）的觸發(fā)條件包括________、________和多樣化任務(wù)訓(xùn)練，具體表現(xiàn)為模型在未明確訓(xùn)練的任務(wù)中展現(xiàn)出新能力。答案：足夠大的參數(shù)量；足夠多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)三、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）1.簡(jiǎn)述提供式AI對(duì)內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的“破壞性創(chuàng)新”體現(xiàn)在哪些方面？答案：（1）生產(chǎn)模式變革：從“專(zhuān)業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容（PGC）/用戶生產(chǎn)內(nèi)容（UGC）”轉(zhuǎn)向“AI輔助生產(chǎn)（AIGC）”，降低內(nèi)容創(chuàng)作門(mén)檻（如AI提供短視頻分鏡腳本、自動(dòng)配音），但可能導(dǎo)致專(zhuān)業(yè)創(chuàng)作者收入下降；（2）內(nèi)容形態(tài)創(chuàng)新：多模態(tài)提供（如文本轉(zhuǎn)3D模型、實(shí)時(shí)提供互動(dòng)劇情）催生新內(nèi)容形式（如AI驅(qū)動(dòng)的互動(dòng)電影），但也帶來(lái)“內(nèi)容同質(zhì)化”風(fēng)險(xiǎn)（模型偏好導(dǎo)致相似風(fēng)格泛濫）；（3）版權(quán)體系重構(gòu)：AI提供內(nèi)容的版權(quán)歸屬（用戶/模型訓(xùn)練方/數(shù)據(jù)提供方）爭(zhēng)議加劇，傳統(tǒng)版權(quán)法需修訂以適應(yīng)“人機(jī)協(xié)作創(chuàng)作”場(chǎng)景；（4）分發(fā)邏輯變化：AI提供的海量?jī)?nèi)容推動(dòng)推薦算法從“流量導(dǎo)向”轉(zhuǎn)向“質(zhì)量導(dǎo)向”，平臺(tái)需投入更多資源進(jìn)行內(nèi)容審核（如反深度偽造、反虛假信息）。2.隱私計(jì)算在醫(yī)療行業(yè)的典型應(yīng)用場(chǎng)景有哪些？需解決哪些技術(shù)挑戰(zhàn)？答案：典型應(yīng)用場(chǎng)景：（1）跨醫(yī)院聯(lián)合病歷數(shù)據(jù)建模（如腫瘤患者生存周期預(yù)測(cè)），在不共享原始病歷的前提下訓(xùn)練聯(lián)合模型；（2）藥品研發(fā)中的多機(jī)構(gòu)臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)協(xié)同分析（如不同藥企的藥物副作用數(shù)據(jù)整合）；（3）公共衛(wèi)生事件中的區(qū)域疫情傳播模型構(gòu)建（如疾控中心與醫(yī)院、社區(qū)數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)）。技術(shù)挑戰(zhàn)：（1）醫(yī)療數(shù)據(jù)的高維性與稀疏性（如影像、基因數(shù)據(jù)）導(dǎo)致隱私計(jì)算的計(jì)算復(fù)雜度激增，需優(yōu)化算法效率；（2）醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性要求更高的隱私保護(hù)等級(jí)（如符合HIPAA的“安全港”去標(biāo)識(shí)化），需結(jié)合同態(tài)加密與差分隱私技術(shù)；（3）多機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一（如不同醫(yī)院的電子病歷系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)差異），需先通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的“特征對(duì)齊”技術(shù)解決數(shù)據(jù)異構(gòu)問(wèn)題。3.Web3.0與Web2.0的核心區(qū)別體現(xiàn)在哪些維度？答案：（1）數(shù)據(jù)所有權(quán)：Web2.0中用戶數(shù)據(jù)由平臺(tái)控制（如微信用戶社交關(guān)系歸騰訊所有），Web3.0通過(guò)DID和自托管錢(qián)包實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)主權(quán)歸用戶”；（2）價(jià)值分配：Web2.0平臺(tái)通過(guò)廣告、抽成壟斷價(jià)值（如電商平臺(tái)抽取10%-20%交易傭金），Web3.0通過(guò)通證（Token）經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)用戶貢獻(xiàn)即收益（如內(nèi)容創(chuàng)作者直接獲得讀者打賞的Token）；（3）信任機(jī)制：Web2.0依賴(lài)中心化機(jī)構(gòu)背書(shū)（如支付寶擔(dān)保交易），Web3.0通過(guò)區(qū)塊鏈的共識(shí)算法（如PoS）和智能合約實(shí)現(xiàn)“代碼即法律”的去信任協(xié)作；（4）應(yīng)用形態(tài)：Web2.0以封閉平臺(tái)（如抖音、淘寶）為核心，Web3.0以去中心化應(yīng)用（DApp）為單元，支持跨鏈互操作（如在以太坊DApp中使用波卡鏈的存儲(chǔ)服務(wù)）。4.邊緣計(jì)算與云計(jì)算的協(xié)同模式有哪幾種？2025年最主流的模式是什么？答案：協(xié)同模式：（1）分流模式：邊緣處理實(shí)時(shí)性強(qiáng)的任務(wù)（如工業(yè)傳感器數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析），云端處理延遲敏感的任務(wù)（如歷史數(shù)據(jù)建模）；（2）緩存模式：邊緣緩存高頻訪問(wèn)數(shù)據(jù)（如短視頻平臺(tái)的熱門(mén)視頻），減少云端帶寬壓力；（3）聯(lián)邦學(xué)習(xí)模式：邊緣設(shè)備（如手機(jī)、攝像頭）本地訓(xùn)練模型，僅上傳模型參數(shù)到云端聚合，保護(hù)用戶隱私；（4）備份模式：邊緣作為云端的容災(zāi)節(jié)點(diǎn)（如自然災(zāi)害時(shí)，邊緣數(shù)據(jù)中心接管核心業(yè)務(wù)）。2025年最主流的是“分流+聯(lián)邦學(xué)習(xí)”混合模式：在智能制造、智能駕駛等場(chǎng)景中，既需要邊緣處理實(shí)時(shí)控制（分流），又需要通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)利用海量邊緣數(shù)據(jù)優(yōu)化模型（如自動(dòng)駕駛的長(zhǎng)尾場(chǎng)景識(shí)別），同時(shí)避免原始數(shù)據(jù)上傳帶來(lái)的隱私風(fēng)險(xiǎn)。5.數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)建設(shè)的關(guān)鍵挑戰(zhàn)有哪些？答案：（1）產(chǎn)權(quán)界定模糊：數(shù)據(jù)可能涉及原始采集者、加工者、使用者等多方權(quán)益，目前缺乏統(tǒng)一的產(chǎn)權(quán)分置（所有權(quán)、使用權(quán)、收益權(quán)）法律框架；（2）定價(jià)機(jī)制缺失：數(shù)據(jù)價(jià)值具有“非競(jìng)爭(zhēng)性”（可多次使用）和“場(chǎng)景依賴(lài)性”（同一份數(shù)據(jù)在不同場(chǎng)景價(jià)值差異大），傳統(tǒng)成本法、市場(chǎng)法難以適用；（3）流通壁壘存在：企業(yè)因數(shù)據(jù)安全顧慮（如泄露核心商業(yè)秘密）不愿共享數(shù)據(jù)，跨行業(yè)、跨地域的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一（如金融與醫(yī)療數(shù)據(jù)格式差異）；（4）監(jiān)管體系滯后：數(shù)據(jù)跨境流動(dòng)、個(gè)人信息授權(quán)、數(shù)據(jù)壟斷（如平臺(tái)“數(shù)據(jù)囤積”）等問(wèn)題缺乏精準(zhǔn)監(jiān)管工具（如“數(shù)據(jù)反壟斷”的界定標(biāo)準(zhǔn)）。四、論述題（每題12.5分，共25分）1.結(jié)合具體案例，論述大模型在垂直行業(yè)（如醫(yī)療、教育、制造業(yè)）的落地路徑及關(guān)鍵成功因素。答案：以醫(yī)療行業(yè)為例，大模型落地路徑可分為三個(gè)階段：（1）場(chǎng)景適配階段（0-1年）：選擇“高價(jià)值、低風(fēng)險(xiǎn)”場(chǎng)景切入。例如，醫(yī)聯(lián)與騰訊合作的“AI輔助問(wèn)診”大模型，首先聚焦于常見(jiàn)?。ㄈ绺忻啊⒏哐獕海┑某醪皆\斷，利用大模型的自然語(yǔ)言理解能力分析患者主訴，提供結(jié)構(gòu)化病歷，降低基層醫(yī)生的問(wèn)診負(fù)擔(dān)。此階段關(guān)鍵成功因素是“數(shù)據(jù)質(zhì)量”——需確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)覆蓋足夠多的真實(shí)病歷（包括不同地區(qū)、不同醫(yī)院的病例），并通過(guò)醫(yī)學(xué)專(zhuān)家標(biāo)注糾正模型的“醫(yī)學(xué)常識(shí)錯(cuò)誤”（如錯(cuò)誤推薦藥物配伍）。（2）能力深化階段（1-3年）：向“高風(fēng)險(xiǎn)、高價(jià)值”場(chǎng)景延伸。如妙手醫(yī)生的“腫瘤輔助治療方案提供”大模型，通過(guò)整合病理報(bào)告、基因檢測(cè)數(shù)據(jù)、臨床指南（如NCCN指南）和真實(shí)世界研究（RWS）數(shù)據(jù)，為醫(yī)生提供個(gè)性化治療建議（如化療方案選擇、靶向藥適配性分析）。此階段關(guān)鍵成功因素是“多模態(tài)數(shù)據(jù)融合”——需打通文本（病歷）、圖像（CT/MRI）、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（檢驗(yàn)報(bào)告）的跨模態(tài)理解，同時(shí)引入知識(shí)圖譜（如醫(yī)學(xué)本體庫(kù)）約束模型輸出的合理性（避免推薦已被淘汰的治療方案）。（3）生態(tài)協(xié)同階段（3年以上）：構(gòu)建“大模型+工具鏈+服務(wù)網(wǎng)絡(luò)”的閉環(huán)。例如，平安好醫(yī)生的“全病程管理”大模型，不僅能提供治療建議，還可聯(lián)動(dòng)智能硬件（如血壓計(jì)、血糖儀）實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)患者狀態(tài)，通過(guò)智能合約自動(dòng)觸發(fā)隨訪提醒（如術(shù)后3天需復(fù)查）、藥品配送（如降壓藥庫(kù)存不足時(shí)自動(dòng)下單）。此階段關(guān)鍵成功因素是“跨系統(tǒng)集成能力”——需與醫(yī)院HIS系統(tǒng)、藥店ERP系統(tǒng)、物流系統(tǒng)深度對(duì)接，確保數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性，同時(shí)通過(guò)隱私計(jì)算技術(shù)保護(hù)患者個(gè)人信息（如僅共享脫敏后的關(guān)鍵指標(biāo)）?？偨Y(jié)來(lái)看，大模型在垂直行業(yè)落地的關(guān)鍵成功因素包括：①精準(zhǔn)的場(chǎng)景選擇（優(yōu)先解決行業(yè)“痛點(diǎn)中的高頻場(chǎng)景”）；②高質(zhì)量、多模態(tài)、行業(yè)專(zhuān)屬的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；③與現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的無(wú)縫集成（避免“為了AI而AI”的孤立應(yīng)用）；④?chē)?yán)格的倫理與合規(guī)控制（如醫(yī)療領(lǐng)域需符合《提供式AI服務(wù)管理暫行辦法》《醫(yī)師法》對(duì)AI輔助診斷的責(zé)任界定）。2.從技術(shù)和倫理角度，探討AIGC（提供式AI內(nèi)容）的發(fā)展邊界。答案：AIGC的發(fā)展邊界需在技術(shù)可行性與倫理可接受性之間尋找平衡，具體可從以下維度分析：（一）技術(shù)維度的邊界：（1）提供內(nèi)容的“可信度”邊界：當(dāng)前AIGC在事實(shí)類(lèi)內(nèi)容（如新聞、學(xué)術(shù)論文）提供中仍存在“幻覺(jué)”問(wèn)題（如提供不存在的歷史事件），技術(shù)上需通過(guò)“知識(shí)增強(qiáng)”（如接入權(quán)威知識(shí)庫(kù)實(shí)時(shí)校驗(yàn)）、“溯源標(biāo)記”（為提供內(nèi)容添加可驗(yàn)證的元數(shù)據(jù)）等方法明確“事實(shí)與虛構(gòu)”的界限；（2）提供能力的“復(fù)雜度”邊界：AIGC在簡(jiǎn)單內(nèi)容（如短文本、低精度圖像）提供上已接近人類(lèi)水平，但在高復(fù)雜度內(nèi)容（如專(zhuān)業(yè)法律文書(shū)、復(fù)雜機(jī)械設(shè)計(jì)圖）提供中仍需人工審核，技術(shù)瓶頸在于“邏輯推理能力”（如法律文書(shū)需準(zhǔn)確引用多條款并論證因果關(guān)系）和“跨領(lǐng)