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”“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 “用户无需注册即可评论” 与 “评论需实名认证” 存在冲突，及时提醒团队与客户确认。
通过持续学习历史项目数据，AI 大模型可以实现需求预测与扩展。分析过往相似项目的需求变更记录、功能迭代路径，结合当前项目背景，大模型能够预判可能出现的需求。在电商小程序开发中，基于历史 “双 11” 促销活动的需求变更数据，大模型可提前预测出 “限时折扣”“满减活动”“库存预警” 等潜在需求，并给出功能实现的优先级建议。此外，大模型还能根据行业趋势和用户行为分析，主动为需求文档补充创新性功能建议，如推荐引入虚拟试衣、AI 客服等功能，助力产品差异化竞争。
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，同时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。
然而，AI 大模型在需求分析与管理中的应用也面临挑战。模型对领域知识的理解深度不足，在复杂业务场景下可能误读需求；训练数据的偏差会导致模型输出结果存在倾向性；同时，需求分析涉及业务决策，模型的输出仍需人工审核确认。未来需通过领域微调、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。