在软件项目开发中，需求分析是奠定项目成败的关键环节。传统的人工需求分析易受主观因素影响，存在需求遗漏、模糊等问题。随着 AI 大模型技术的成熟，其强大的自然语言处理能力为软件需求自动化分析与管理带来新的突破方向。
AI 大模型能够快速解析非结构化需求文档。开发团队获取到的需求往往以客户邮件、会议纪要、产品原型描述等非结构化形式存在，大模型可自动提取关键信息，将自然语言转化为结构化需求条目。例如，针对客户邮件中 “希望 APP 具备社交分享功能，支持图片、视频快速分享至主流社交平台” 的描述，大模型可解析出 “社交分享”“图片分享”“视频分享”“主流平台对接” 等具体需求点，并按优先级进行分类整理。同时，大模型还能识别需求中的矛盾与歧义，如发现文档中存在相互冲突的要求时，会自动提示潜在问题。
在需求预测方面，AI 大模型通过分析历史项目数据和行业趋势，能够提前预判可能出现的新需求或潜在风险。这种能力尤其适用于复杂业务场景，帮助开发团队在项目初期就做好充分准备，避免后期需求变更带来的额外成本。
在需求管理方面，AI 大模型可构建动态的需求跟踪体系。将需求条目与设计文档、代码模块、测试用例建立关联，当需求发生变更时，大模型自动评估变更影响范围，生成变更影响报告。若客户提出 “支付流程增加指纹支付方式” 的需求，大模型会快速分析出该变更涉及前端交互设计、后端接口开发、安全认证模块等，并更新相关联的测试用例，确保需求变更的全流程可追溯。
借助大模型的可视化能力，还能生成需求演进图谱，直观展示需求从提出到实现的整个过程。这种可视化的呈现方式，不仅便于团队内部沟通，也有助于客户更直观地理解开发进展。
然而，AI 大模型在需求分析与管理中的应用也面临挑战。首先，模型对特定领域知识的理解深度不足，在处理复杂业务场景时可能误读需求；其次，训练数据的偏差会导致模型输出结果存在倾向性；最后，需求分析涉及复杂的业务决策，模型的输出仍需人工审核确认。未来需要通过领域微调、多模型融合等技术优化模型表现，建立 “人机协同” 的需求管理模式，让 AI 大模型真正成为软件开发团队的智能助手。
