代码评审存在的问题包括时间消耗大、无档期、一致性缺乏、可能遗漏错误和主观性。人为代码评审的弊端主要源于人力的局限性，如疲劳、无时间、主观偏见和认知局限。利用AI大模型进行代码评审可以提高效率、减少错误、保障一致性、提供即时反馈和促进知识共享。实践步骤包括接入大模型、内置AI Review脚本、搭建CI流水线和配置coding。达成效果包括提升人效、降低成本、缩短需求交付周期和提高过程质量。AI Code Review机制通过自动化评审代码，提升研发效率和代码质量，优化用户体验和提升需求交付速率。