2026 年法律创新入围者

本页每一位入围者都回答同样的七个问题 — 它是什么、处于哪个阶段、由谁付费、AI 扮演什么角色、覆盖范围有多广、开放程度如何、团队规模多大 — 以及它服务于谁、涉及哪所法学院（如果有）。答案只来自入围者本人或第三方已公开发布的内容。我自己的律所回答同样的七个问题，列在同样的行里，其无法核实的数字标注为自报。这七个问题面对的是规模迥异的对象 — 律所、法院项目、产品、出版物、记者的报道领域 — 因此每个答案都会说明其适用的单位，相同的标签绝不意味着相同的规模、成熟度或成果。

分类框架由我设计，摘要也由我撰写，因此这并非独立评审：Terms.Law 是 Law Firm 类三位入围者之一。我制定了问题和证据规则， ran frontier AI models across the public record to gather and draft against those rules, then read the sources myself and corrected what came back. 最初的 27 份档案已于 2026 年 9 月 23 日对照其引用来源重新审核：每个来源链接都被重新抓取并阅读，来源并不支持的陈述被改写或删除而非含糊处理，凡把入围者自己的页面计为佐证之处，独立来源计数均被调低。此后新增的内容在发布前都经过来源核对；若所引页面不支持拟写的句子，则该句不予发布。

我对全部 27 位采用同一套规则。其目的是使比较保持一致，而不是把本页变成独立评审：

• 每一个分类和每一个数字都附有其出处。摘要是我对同一批所引材料的综合，而“我的注”属于编辑意见。
• 公开记录没有提及之处，本页就如实说明。沉默被记录为沉默，而不是认定某位入围者缺少什么。
• 自报数字标注为自报，我自己的排在最前。
• 来源会被统计，其中属于原创外部报道、或由入围者以外的人制作的访谈的那一部分也单独统计。通稿稿件、转载公告、名录、数据库和律师执业记录不计为外部报道 — 它们仍可以是资格或登记事实的良好证据。凡无法打开并核实的来源均不计入，因此该子集是下限，而非完整性评分。
• 当两个已发布的来源相互矛盾时，两者连同各自日期一并列出，而不是采用更方便的那个。
• 公司自己从未宣布过的融资数据库数字不予采用。

本页不是什么：它不评分、不排名、不打分、不预测。Awards 既不公布参选材料也不公布评审标准，我没有看过任何人的参选材料，也不知道评委如何评阅我自己的。颜色是我自行设计的分组，分组不是排名。你的选票保存在本浏览器中，不会进入任何分析事件；你在搜索框或聊天中输入的内容也不会进入分析。分享选票或请分析师比较你的选择，是你自己发起的动作，这些名称会随你的请求一同发送。本页确实会通过 Google Analytics 测量交互 — 浏览、打开的档案、筛选、比较和测验使用。

27 份入围者档案 · 163 条列出的来源引用（156 个不同 URL）· 146 条带来源的事实 · 189 个分类结论，每个都附有一行理由 · 102 个带日期的事件 · 62 位具名人物及其职务和来源· 31 条有据可查的档案间关联。如果您是入围者而此处有误，请写信给我，我会更正并说明改动之处：owner@terms.law.

纵观27名入围者，共同点是技术已经接入法律帮助的交付方式：在 Frontline Justice 的社区倡导者背后，在 Los Angeles 一家一审法院的缺席判决队列中，在 Benchly 对 AI 输出的验证流程周围，在 OpenLaws 以结构化法律作为底层基础，并进入律所的商业模式，无论是 Evolve Family Law 的固定收费，还是 Baker Donelson 的定价和项目管理团队。

我自己的参赛项目是一家没有员工的单律师事务所，而这正是重点：当基础设施是软件时，一个律师究竟可以运营到什么程度。最终决定仍由律师作出。

对 27 份档案逐一统计后，这个领域呈现出以下面貌。

• 软件只是这个领域的形态之一：27 位中有 10 位被归为软件产品，而 17 位是机构或实验室、项目或服务，或媒体。
• 在公开记录能确定 AI 角色的地方，它更常是支撑性的一层而非产品本身：6 份档案将 AI 列为核心运行技术，10 份将其列为支持部分工作，6 份并非以 AI 为核心，还有 5 份尚未确定。
• 主要受众更多是专业或机构，而非个人：14 位入围者主要面向法律行业，9 位面向司法系统，4 位面向个人。
• 这主要是一个已落地的领域，而非概念的领域：27 位中有 25 位已在运行或可用，2 位处于试点或有限推广阶段。
• 获取方式几乎对半：27 位中有 12 位可免费使用或开放源代码与数据，15 位则是付费、仅限客户或需符合条件。
• 公开记录远比法律媒体的报道记录广泛：在 163 条列出的来源中，只有 25 条在此符合原创外部报道或独立制作访谈的标准，而 27 份档案中有 21 份此类来源不超过一条。这衡量的是这项工作被报道得多么稀薄，而不是对任何入围者的评价。
• 这些类别并不代表彼此隔绝的专业圈子：31 条有据可查的关系连接起 27 位入围者中的 21 位，其中 25 条跨越了类别界限。

我喜欢这个入围者群体的规模，还有一个个人原因。1995年，我作为 Rotary 交换学生从 Russian Far East 一座封闭的核潜艇城市来到 United States，后来通过抽签获得 green card，并凭奖学金在 Boston 就读法学院。我在 America 看到的是，一个人可以从零开始。Awards 将于10月25日在 Boston 举行，距离我法律生涯开始的地方只有几英里。

入围名单来自组织方的公告，由 LawSites 于 2026 年 9 月 16 日发布。每份档案根据入围者自己的网站和公开报道整理，并列出了资料来源。Awards 不公开参评材料，因此我不知道每位入围者提交了什么，也不知道评委看重什么；本页内容不代表组织方，也不代表其他任何入围者。本页的 AI Legal Analyst 读取的是与名单相同的数据文件。分类配色和图谱是一种分组，而不是排名。更正请联系： owner@terms.law.

• 组织方的入围者公告，由 LawSites 转载（2026 年 9 月 16 日）
• American Legal Technology Awards，官方网站
• 2026 项目公告，LawSites（2026 年 7 月 2 日）
• 2025 年获奖者，National Law Review（2025 年 10 月）
• 每份入围者档案都列出自己的来源；打开某位入围者并展开“来源”。

Terms.Law 上的相关内容： AI Legal Analyst, 我是如何构建它的, 小型律所 AI 实验室, 以及 关于我.

I built this page myself, as one of the 27 位入围者 looking at the other 26 from public sources. It is not affiliated with, endorsed by or reviewed by the American Legal Technology Awards or by any other finalist, and I have not seen anyone’s entry. It is not legal advice, and reading it or chatting with AI Legal Analyst does not create an attorney-client relationship. 其他入围者的描述来自其公开材料、公开记录、机构来源和公开报道；每份档案都附有所用来源的链接，商标归其所有者所有。 Sergei Tokmakov, Esq., California State Bar No. 279869. 核验执业资格。