核心观点与关键数据

leap5.0新移动空间架构

• 物理空间重构：通过空调系统一体化集成、动力系统后置、减震器外旋立起及铝压铸小型化解震塔设计、向下降低地板向上搭载原生一体化智能升顶等方式，在三维方向拓展空间。
• 全域能效管理：采用余热回收、AI能量控制、隔热抑制提升制热制冷能效，并优化功耗；全球首创高低压融合电池方案降低能耗；通过创新三电平技术、能量回收、整车低风阻设计减少动态行驶能耗。
• 智能协同与世界模型：提高感知响应灵敏度，支持全场景拟人化决策并持续进化迭代，高阶智驾可支持老车升级。
• 新一代热管理系统：通过模块聚合集成空调一体机，升级预控热管理，加强恒温恒静恒氧的无痕体验，核心提升空间与能效。

四叶草5.0架构与智驾升级

• 电子电器架构更新：包含车云协同AgentOS、全车以太网神经网络设计以及全域48伏低压配电三大核心技术。
• LMW世界模型辅助驾驶：支持全场景拟人化决策并持续进化迭代，高阶智驾可支持老车升级。

电池&电芯技术

• CTC3.0高低压融合电池技术：
  • 取消外置低压蓄电池，集成至动力电池包内，低压容量从20Ah提升至146Ah，整机待机时间延长至原来7倍以上，支持长期静置及哨兵模式。
  • 电池寿命从2年提升至10年以上，降低成本、减轻车重。
  • 11合一超级集成BMS：芯片级深度融合，响应速度提升10倍以上；硬件板级集成减少连接点，可靠性提升25%；跨域边缘计算与热管理联动，能耗降低15%以上；可提前30天感知电池健康状态。

混动电驱技术

• MMi多模混动电驱：
  • 依靠三大首创重构混动系统，实现纯电、增程、插混全动力布局，覆盖四大工况、九种工作模式。
  • 通过发电机复用、小型电磁离合器等设计，以及全球首创双电磁离合器同轴集成方案，做到电驱更轻、更强、更小、更省。

其他技术储备

• 具备具身智能技术储备。

研究结论
零跑技术日围绕leap5.0新移动空间架构展开，通过物理空间重构、全域能效管理、智能协同与世界模型、新一代热管理系统等创新，重构长宽高物理空间与能效智能系统，明年将推出基于该架构的新产品。此外，四叶草5.0电子电器架构、LMW世界模型辅助驾驶、CTC3.0高低压融合电池技术、MMi多模混动电驱等核心技术均实现突破，并具备具身智能技术储备，彰显零跑在汽车技术领域的领先地位。

人工智能安全治理框架 3.0

核心观点： 该框架旨在应对人工智能发展带来的安全挑战，推动人工智能健康发展和规范应用。框架秉持以人为本、向上向善理念，坚持发展和安全并重，以促进人工智能创新发展为第一要务，以有效防范化解人工智能安全风险为出发点和落脚点。

关键数据： 框架延续“风险分类、技术应对、综合治理”的核心逻辑，与时俱进梳理更新风险分类，优化调整技术应对和综合治理措施，以期进一步凝聚防范治理人工智能安全风险的实践共识。

主要内容：

• 人工智能安全治理原则： 包容审慎、确保安全；风险导向、敏捷治理；技管结合、协同应对；开放合作、共治共享；可信应用、防范失控。
• 人工智能安全风险分类： 人工智能内生安全风险（模型、算法、数据、算力设施与运行环境）、人工智能应用安全风险（智能体、具身智能、冲击网络安全、信息内容、侵害个人信息权益、现实安全）、人工智能衍生安全风险（社会、环境、文化、伦理）。
• 人工智能安全风险技术应对措施： 针对内生安全风险、应用安全风险和衍生安全风险，分别提出了相应的技术应对措施，包括改进模型架构、提升算法可解释性、规范数据来源管理、加强算力设施安全防护等。
• 人工智能安全风险综合治理措施： 完善人工智能安全治理顶层设计；提升人工智能安全治理能力水平；构建柔性、动态、可控的沙箱监管环境；强化人工智能安全管理举措；深化人工智能安全治理共识。
• 人工智能安全指引： 分别针对人工智能模型算法研发、应用建设部署、运行管理和访问使用，提出了相应的安全指引，以确保人工智能安全可靠运行。

研究结论： 人工智能技术发展迅速，带来了巨大的机遇和挑战。为应对人工智能发展新趋势、回应安全治理新挑战，需要建立完善的安全治理体系，加强技术研发和人才培养，推动国际合作，以确保人工智能技术造福于人类。

摄像头网络安全检测白皮书总结

第一章：摄像头网络安全检测的必要性

• 摄像头作为高危终端，其安全缺陷容易被利用，导致大规模隐私泄露和网络安全事件，如Mirai僵尸网络攻击和云摄像头厂商凭证泄露事件。
• 监管、下游客户和攻击者都对摄像头安全提出更高要求，检测成为行业必答题。
• 行业主流的资料审核式检测存在盲区，无法发现固件、APP和云端中的真实缺陷。
• 本白皮书主张“真实渗透测试”，检测对象为产品本身，证据为攻击者视角的实证，过程为可复核的工程体系。

第二章：检测对象与合规坐标系

• 摄像头检测对象包括硬件、固件、应用和云端服务，检测需沿着四层架构展开。
• 信任边界分为T1（物理接触）、T2（本地网络）、T3（云端身份）和T4（供应链组件），对应不同攻击者模型和危害量级。
• 全球市场合规依据主要为欧盟CRA、美国FCCCyberTrustMark和中国CQC智能摄像头规则，这些文件采用结果导向的表述。
• 从法规条款到检测项的映射方法包括三层翻译（条款→目标→验证点→检测项）和回写通道。

第三章：检测体系总纲

• 真实渗透测试包含四种测试类型：静态分析、逆向分析、动态测试和配置核查。
• 攻击者访问等级分为L0-L3，对应不同前提条件和危害量级。
• 检测项编号体系采用CAM-域段-类别段-序号规则，判定结果分为Pass/Fail/Partial/N/A四态。
• 标准检测流程包括立项、物料准备、资产测绘、静态审计、动态验证、定级报告和整改复测。
• 证据链需具备时间戳、操作者、命令/请求原文和响应原文四要素，并进行脱敏处理。
• AI辅助审计工作法用于提高检测覆盖率，但需遵守三条红线：不直接成为证据或结论、所有POC由工程师确认、检测项判定由人工作出。

第四章：固件渗透测试

• 固件获取路径包括UART串口读取、编程器离线读取、OTA链路下载、公开渠道收集和供应链渠道。
• 固件静态分析包括凭证审计、全量文件系统敏感关键字扫描和二进制加固基线检测。
• 固件动态分析包括真机环境、用户态仿真和全系统仿真，用于验证静态线索。
• 固件更新链路安全检测包括固件签名、分发服务器URL、设备请求下载通道、本地校验和刷写与版本策略。
• 固件层检测项清单包含16项，涵盖凭证、密钥、调试服务、启动服务、版本信息、二进制加固和OTA链路安全。

第五章：关联攻击面检测

• 设备端开放服务检测包括取流服务认证、后门账户排查、暴露面最小化、服务会话鉴权、登录限速锁定、服务指纹最小化和服务信息暴露。
• 移动端APP检测包括硬编码密钥、加密实现有效性、证书校验、本地敏感存储、组件导出面和日志与缓存。
• 云端API与云存储检测包括对象归属校验、参数可枚举性、接口限速、错误响应脱敏、密钥治理和云存储访问控制。
• 通信协议检测包括传输加密有效性、密钥管理、指令防重放、配网隐私和P2P会话绑定。
• 关联攻击面检测项清单包含23项，涵盖设备端服务、移动APP、云端API与云存储和通信协议。

第六章：实测案例深度剖析

• 六个案例演示了体系在实战中的应用，包括硬编码密钥+签名绕过→云存储越权删除、API加密形同虚设、RTSP未认证实时画面泄露、移动端缺陷链式利用、固件OTA链路缺陷和公开CVE复盘。
• 案例分析展示了如何通过检测项编号、证据链、定级、条款映射和复测口径进行完整闭环。

第七章：从检测到合规闭环

• 报告结构包括六模块，采用双层呈现原则，并自检四问确保报告质量。
• 定级采用双轨制，对内用P0-P3四级驱动整改优先级，对外给出CVSS3.1向量保证跨机构可比。
• 条款映射将检测项与法规文本“焊死”，方便客户进行合规应答。
• 整改优先级分为P0（严重）、P1（高）、P2（中）和P3（低），修复验证需按原始POC逐条重放。
• 复测与持续验证包括按编号执行的回归工程和四个触发条件。
• CRA上报义务下的证据准备要求制造商平时维护好证据链与复测闭环，上报时只需“导出”。

第八章：本实验室能力与服务

• 本实验室能力覆盖全部六个检测域，包括固件分析、网络测试、移动分析、云端测试和AI辅助审计平台。
• 服务矩阵包括出口合规检测、上市前渗透测试、供应链/供应商审计、CRA证据准备支持、整改复测和漏洞监测订阅。

附录

• 附录A为摄像头检测项Checklist（39项速查）。
• 附录B为工具链清单。
• 附录C为摄像头相关公开CVE速查。
• 附录D为CVSS3.1与本书定级对应。
• 附录E为术语与参考来源。

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