在合同审查场景中，律师的高频动作不是“读全文”，而是把待审合同与己方范本逐条对齐，找出被改动、被删除、被新增的条款，再判断这些差异是否可接受。法律AI实验室近期围绕这一动作做了阶段性探索：把合同先按条款标题与层级结构切分为可比单元，再做语义对齐，而非简单地全文相似度匹配。
进展与做法：一是双通道召回，结构通道按条款序号与标题匹配，语义通道用句向量兜底处理改写与合并条款，两路结果取并集后再消歧；二是差异分类，将比对结果归为“实质变更、表述调整、缺失、新增”四类，只有实质变更进入风险分级，按条款类型（付款、违约、知识产权、争议解决等）映射不同的审查提示；三是差异摘要必须回引原文位置，摘要句与条款ID绑定，便于人工复核。在内部300份采购与劳务合同的回溯评测中，条款对齐召回约九成，主要漏检集中在跨条款合并改写的情况。
下一步计划：引入裁判文书与监管处罚中的条款争议案例，为风险分级补充外部依据，并补齐表格类、附件类条款的解析能力。
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