在“以审判为中心”的刑事诉讼制度改革要求下,借助新兴技术改造原有证据审查标准的新思路应时而生。我国上海等地均开展了相关试点,形成了数据化刑事证据标准。数据化刑事证据标准被嵌入到司法智能系统中,发挥两方面功能:一是通过对单个证据的资格审查,实现证据准入与证明评估的分离;二是通过对全案证据构建要件事实完整性的推论链条,确保案件证据符合庭审要求。数据化刑事证据标准的确立具有可行性基础:统一证据标准理论为其打通在公检法三机关中的办案流程;证据分布理论为其提供计算依据;新兴技术的蓬勃发展为其提供发展源头;证据标准特征引申的可数据化特性又为其带来现实契机。本文经梳理后认为,实现数据化刑事证据标准在司法适用中的有效运转需要经历核心要素提取、证据数据化以及算法指引、数据整合两过程,分别体现了智能算法的量化逻辑与理性化逻辑、经验化逻辑。本文以我国刑事案件智能辅助办案系统为视角进行司法适用考察,再以美国量刑辅助系统作为比较,发现与人工智能技术在我国司法界收获的“热遇”不同,智能裁判系统在美国则受“冷待”,并且发展较慢,至今仍以量刑评估建议为主体功能,这一现象的产生背后有智能系统的可接受性及系统误差两方面成因,应予关注。结合前述现实要素,本文分析并总结出目前我国刑事证据标准在司法适用中存在的主观要素引入难题、因受量化逻辑与算法指引影响产生的偶然性系统偏差难题与不周延性难题以及因缺乏准确性与传统司法“亲缘性”导致的社会公众可接受性难题。解决思路在于:第一,正确看待数据化刑事证据标准的理论争议,适度把握数据化刑事证据标准的地域性与开放性统一适用限度,缓解偶然性系统偏差、消减主观要素入侵;第二,分别通过提升数据化证据标准的“计算质量”与实行程序性制约机制应对可接受性难题,改善数据化刑事证据标准的技术性缺陷。