【本站訊】在基層調解的復雜場景中，如何讓機器聽懂“弦外之音”，看懂“情緒波瀾”，并給出合乎法理人情的建議？近日，由華東政法大學與東華大學學生團隊聯合研發的“華解楓”基層矛盾糾紛智能調解機器人1.0版本給出了務實的解決方案。該系統已成功上線并服務于滬蘇桂渝多地，其背后是一套精密構建的“多模態感知——跨域知識融合——動態策略生成”三級技術體系，標志著AI技術在基層治理領域的深度滲透與實戰化應用邁出了堅實一步。 　　針對基層訴求口語化、情緒化、信息碎片化的特點，“華解楓”團隊自研了“情感增強型多模態融合Transformer模型”。該模型不僅能轉寫語音，更能對當事人的情緒狀態進行細粒度刻畫。系統構建了包含憤怒、焦慮、沮喪、不信任、平靜、積極、中性等7類核心情緒的分類體系，并采用1-10分的情緒強度量化評估機制。實測數據顯示，當前情緒標簽識別準確率達60-65%，強度預測誤差控制在±2分以內，平均響應延遲僅為800-1500毫秒，完全滿足實時輔助需求。這一突破，使系統超越了單一模態對方言、噪聲及復雜情感的適配瓶頸。
　　在策略生成環節，“華解楓”摒棄了傳統的靜態規則庫，轉而構建基于現有法規及10萬+真實案例的“法律知識圖譜+案例推理+強化學習”策略引擎。系統通過“情緒識別-事件進展分析-策略推薦”三級智能處理流程，能實時生成包含法律依據、溝通要點、階段性建議的結構化調解文書。當前，其策略輸出適配度已達70%，有效降低了調解員的認知負擔，使其能更專注于情感溝通。此外，系統建立了增量學習機制，可通過“AI生成-專家審核-數據回流”閉環，持續適配新型糾紛，解決性能衰減問題。 　　“華解楓”基層矛盾糾紛智能調解機器人最具創新性的莫過于其沉浸式培訓模塊。項目構建了PartyAgent（爭議方模擬）與DialogueManager（對話管理）相結合的雙AIAgent系統，在“基層社會調解數字孿生系統”中還原了“訴求者-調解員-數字人-環境”的四維模擬空間。
　　高度仿真：通過雙AIAgent架構，系統中的虛擬當事人具備“動態情緒系統”，能根據調解員話語實時調整情緒，模擬真實博弈。
　　自動劇本：利用大語言模型深度語義分析歷史調解記錄，自動提取背景、畫像、焦點等要素，無需人工編寫劇本，極大降低了開發成本。
　　實時交互體驗：基于WebSocket協議，消息推送延遲控制在100毫秒以內，配合2D虛擬助手的語音播報與實時總結，提供流暢自然的訓練體驗。目前，系統已建立涵蓋鄰里、勞動、婚戀等類型的典型測試案例庫，并形成了完整的技術文檔體系。
  面對方言適配、噪聲干擾及數據隱私等挑戰，團隊已制定明確的2.0版本升級計劃。技術上，將重點優化上海方言混合語境識別與先進降噪算法；性能上，力爭情緒識別率突破75%，策略適配度超80%；功能上，將新增5個定制化場景，開發調解員能力評估模塊（量化評分、雷達圖、認證報告），形成“培訓-評估-認證”閉環。
　　 　　從1.0的堅實落地到2.0的全面進化，“華解楓”正以嚴謹的技術態度和清晰的迭代路徑，不斷優化基層智能調解的技術標準。目前，“華解楓”1.0版本已成功部署于上海長征鎮、金山秦山村，江蘇蘇州平望，廣西象山，重慶虎溪等多個一線點位。長遠來看，項目將探索政府采購與市場化運營相結合的商業模式，與高校合作開設“智能調解”課程，建立大規模去敏化案例庫，以上海為起點，逐步向長三角乃至全國推廣。 　　“華解楓”正以其前瞻性的布局和扎實的技術底座，致力于成為基層智治領域的重要實踐者，為國家治理體系和治理能力現代化貢獻“上海智慧”。