在大模型广泛应用的背景下，质性研究正经历着智能化转型。本文提出了大模型在质性研究中的智能化实现路径，旨在提升研究的效率和质量。本文从方法论视角探讨大模型对质性研究的支持，包括现象识别、研究设计、数据处理、文献综述和理论构建等方面的应用，同时分析其局限性。通过构建现象驱动与理论驱动的双循环研究模型，结合大模型背景下质性研究方法论关键问题范畴，探索大模型介入下的研究策略调整，以应对质性研究中数据处理、理论构建等环节的复杂性。此外，本文还借助智能化工具提升研究透明度，增强一致性和反思性等，从而确保研究过程的品质。本文展示了智能化在质性研究中的应用和探索，指出了大模型为质性研究带来的机遇与挑战。