行业数智化AI安全实践研究报告
华为技术有限公司中国信息通信研究院人工智能研究所中国人工智能产业发展联盟安全治理委员会 2026年2月 编写单位 （排名不分先后）华为技术有限公司中国信息通信研究院人工智能研究所中国人工智能产业发展联盟安全治理委员会 编写人 （排名不分先后） 边英杰石霖周倩陈亮王孝丰静静黄敏崔昊王伟包弋张凯程卢宇峰姜洪伟柳嘉琪邵萌韩少伟 目录 1.发展趋势与挑战........................................1 1.1 AI技术赋能千行百业，与产业深度融合................11.2行业AI应用面临安全新挑战.........................31.3建设行业AI安全体系的必要性与紧迫性...............4 2.1管理层面安全风险..................................62.2技术层面安全风险.................................102.3典型场景安全风险.................................142.4行业场景化防护体系的结构性缺失与能力滞后.........18 3.行业AI应用安全治理体系..............................20 4.1金融领域安全治理实践.............................564.2政务领域安全治理实践.............................604.3医疗领域安全治理实践.............................63 4.4制造领域安全治理实践.............................665.未来展望.............................................685.1基础补齐与共识建立...............................685.2自主可控与生态共建...............................70 1.发展趋势与挑战 1.1AI技术赋能千行百业，与产业深度融合 当前，人工智能技术正经历着从技术爆发向产业深耕的关键跃迁，已成为驱动新一轮科技革命和产业变革的核心力量。特别是随着《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号）（下文简称《意见》）的发布与实施，AI技术赋能千行百业已从行业共识上升为有明确路径的国家级推进举措。该意见明确指出，要通过深化人工智能技术在制造业、农业、服务业等重点领域的应用，构建数据驱动、人机协同、跨界融合的智能经济形态。在“人工智能+”产业发展方面，国家正大力推动人工智能与实体经济的深度融合，鼓励各行业利用大模型、生成式AI等先进技术优化研发设计、生产制造、经营管理等关键环节，培育高端化、智能化、绿色化的新型产业体系。这标志着AI技术不再仅仅是单一的辅助工具，而是正在演变为重塑产业结构、提升全要素生产率的新型基础设施。 与此同时，随着AI在行业中的渗透率不断提高，统筹发展与安全成为行业应用的前提。依据《意见》中关于“人工智能+”治理能力的部署，行业在推进智能化的过程中，必须坚持敏捷治理与安全底线并重。文件强调要加强人工智能安全风险的监测预警，建立健全科技伦理审查和监管制度，提升对算法歧视、数据泄露、深度伪造等风险的防范能力。这一政策导向为行业AI的发展指明了方向：即在追求技术赋能效率的同时，必须构建与之相匹配的安全治理体系，确保人工智能技术在法治、合规的轨道上健康发展。这也正是本报告探讨行 业AI安全治理体系的核心背景与政策依据。 AI已经在生成式模型、多模态技术、智能Agent等多个领域实现跨越式发展，为实现真正的行业全流程智能化奠定了基石。但必须正视的是，技术能力的拓展也同步衍生出很多新的安全隐患。随着模型参数量的指数级增长，算法的可解释性下降、数据隐私边界模糊等问题日益凸显，为行业应用埋下了风险伏笔。这也正如《意见》在治理能力部分所强调的，必须加强对算法歧视、数据泄露、深度伪造等风险的防范，构建敏捷治理与安全底线并重的行业生态。在这一背景下，在加速拥抱智能化的同时，构建可持续、可治理的AI应用体系已成为推动高质量发展的关键前提。 随着“人工智能+”行动的纵深推进，AI与行业的结合正从早期的单点工具应用，向全业务流程的深度融合迈进。AI已不再仅仅是提升数字化水平的辅助手段，而是深入到了研发、生产、运营等核心环节，呈现出“业务流程重构、跨领域协同、个性化服务、闭环优化”的四大融合趋势。在这一过程中，生成式模型正在重塑内容生产与交互方式，多模态技术打破了物理世界与数字世界的感知壁垒，而Agent则推动了业务从人机辅助向自主执行的效率跃升。这种深度融合不仅显著提升了行业的运行效率与资源配置能力，更催生了新的商业模式与价值增长点。 这种技术与业务的深度绑定，也使得安全风险的边界发生了根本性变化。AI不再是一个外置的独立系统，而是嵌入到了企业的核心业务流中。这意味着安全风险已突破了传统的技术漏洞范畴，开始向业务层面深度渗透，形成了具有显著场景化特征的风险挑战。业务流程 的重构使得单一环节的模型缺陷可能沿价值链传导至全流程，跨领域的协同打破了原有的行业安全边界，而个性化服务与闭环优化则进一步放大了隐私泄露与决策失控的隐患。因此，行业AI的广泛应用在带来生产力变革的同时，必须正视这种从技术层向业务层延伸的新型风险形态。 1.2行业AI应用面临安全新挑战 1.2.1新技术带来的新安全隐患 1.2.2AI行业应用的安全挑战 结合AI技术演进规律、行业应用场景及融合趋势，当前行业AI安全已突破单一技术漏洞的范畴，呈现出“管理-技术-场景”多维交织的系统性挑战，具体表现为三个层面的核心矛盾。 首先是管理层面的合规体系与责任界定滞后。AI技术的跨领域与自主化特性使得现有的法律法规难以清晰界定“人机协同”下的责任归属，导致维权与追责困难；同时，全球监管呈现碎片化趋势，企业在跨国、跨行业部署时，面临着数据主权冲突与合规成本叠加的严峻考验，难以建立统一的合规治理矩阵。 其次是技术层面的全栈内生性安全隐患。这一挑战贯穿了AI运行的四大环节：在基础设施端，硬件漏洞与开源供应链的投毒风险使得计算底座的可信度存疑；在数据端，多模态数据全生命周期的采集违规、隐私泄露及跨境流转管控不足，使得数据安全防线脆弱；在模型端，算法的不可解释性与脆弱性导致其易受对抗性攻击与Prompt 注入，引发决策失准与伦理偏差；在应用服务端，API接口的广泛暴露与智能Agent的自主决策能力，带来了服务滥用、越权操作及内容合规等新型风险。 最后是场景层面的行业适配与防护能力薄弱。不同行业的业务逻辑差异巨大，通用安全防护手段难以适配特定行业的场景化需求。多数行业尚未建立针对算法偏见、模型投毒等AI特有风险的监测与应急机制，导致业务发展与安全建设存在显著的速度差，难以有效应对跨领域风险传导。 1.3建设行业AI安全体系的必要性与紧迫性 随着“人工智能+”行动的全面铺开，AI技术已从单一的辅助工具演变为支撑行业发展的核心基础设施。然而，这种角色的转变使得安全问题不再仅仅是技术层面的“附加题”，而是决定产业能否可持续发展的“必答题”。构建系统化、专业化的行业AI安全体系，既是落实国家总体安全观、保障数字经济高质量发展的战略必要，也是应对技术代际变革、破解行业落地痛点的迫切需求。 从技术演进与业务融合的维度来看，行业亟需建立一套覆盖从基础设施可信、数据全生命周期管控到模型算法鲁棒性的全新安全范式，将安全能力贯穿于AI系统的全流程、全环节，实现体系化、前置化的治理模式。 从产业链协同与合规生存的维度来看，解决AI安全问题已刻不容缓。全球范围内AI监管法规日益趋严，从国内的《生成式人工智能服务管理暂行办法》到欧盟《人工智能法案》，合规已成为企业进 入市场的基准线。缺乏完善的安全治理体系，企业将面临巨大的法律合规风险与信任危机。 鉴于上述严峻挑战，构建一个“端到端、分层解耦”的行业AI安全治理体系已成当务之急。这不仅是为了防御外部攻击，更是为了建立人机互信的基石，确保智能系统在复杂动态的环境中始终“可控、可靠、可信”。本研究报告将基于行业应用现状，深入剖析管理、技术与场景维度的安全风险，并提出一套立体化的安全治理架构与实践指南，旨在为行业在智能化转型的浪潮中筑牢安全底座，推动人工智能产业在安全合规的轨道上行稳致远。 2.行业AI应用面临的安全风险 2.1管理层面安全风险 2.1.1行业监管细则缺失与政策指引滞后 随着我国人工智能治理体系逐步完善，《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等基础法律以及《生成式人工智能服务管理暂行办法》等专项法规已搭建起初步框架，为AI发展奠定了制度基础。然而，随着“人工智能+”深入金融、医疗、政务、工业等复杂应用场景，技术的高速迭代与行业监管的滞后之间矛盾愈加突出。通用治理规则相对充足，但垂直领域缺乏细则指引的结构性问题显现，形成行业智能化规模落地的关键瓶颈，表现为监管真空、生命周期指引断点、技术标准缺位以及责任界定模糊等多重挑战。 一、垂直行业监管的滞后 通用法规侧重面向公众服务的普适性风险管控，但行业级场景中，AI深度嵌入关键业务流程，现有法规难以覆盖特殊风险，导致企业在落地实施时面临“无章可循”或“多部门管理”的现实难题。 第一，关键基础设施监管存在明显盲区。能源、电力、通信等关键信息基础设施领域正在引入大模型承担调度、运维等核心职能，但针对AI控制物理系统的安全要求仍未建立。例如，智能电网中大模型可能因对抗样本攻击导致错误调度，但现行安全规范仍停留在传统网络攻击视角，对算法幻觉、模型鲁棒性等特有风险缺乏对应标准。企业在引入工业级Agent时，难以判断其应达到的抗干扰能力阈值，形成技术应用的犹豫区。同时，关键行业中开源模型和第三方模型的 大规模应用使得供应链审查风险增大，但模型来源合法性、后门检测、断供风险等方面尚未形成行业化准入制度。 第二，强监管行业普遍面临规则冲突与适配困难。金融领域高度强调模型可解释性与可审计性，但深度学习模型天然具有“黑箱”属性，缺乏明确的可解释性监管指南，机构在模型选择上陷入性能与合规的两难局面。此外，金融数据跨机构流动涉及数据管辖权的变更(出域)以及敏感信息深度保护（隐私）等边界，尚未形成统一细则。在医疗领域，生成式AI的非确定性输出难以与现有医疗器械审批体系匹配，监管要求多停留在传统影像识别类AI上，对智能问诊、病历生成等新场景缺乏明确界定。同时，医疗机构在使用大模型处理患者隐私数据时，对何种程度的脱敏才符合最小必要原则缺乏权威指导，影响数据价值的有效释放。 二、全生命周期合规指引存在断点 当前监管多集中于服务上线备案与事后追责，中间环节缺乏可操作指引，导致企业在数据治理、模型训练、运维、退役等全生命周期中出现大量合规断点。 第一，数据要素治理缺乏精细化操作标准。政务或企业场景中使用历史数据进行模型微调已是普遍需求，但这些数据往往包含敏感信息。现行法律规定了保护义务，却并未明确在封闭环境中训练模型时的脱敏标准。企业难以判断是否所有数据均需去标识化，以及脱敏造成业务语义损失时如何平衡效果与合规，从而形成“过度合规”，损害模型能力。同时，行业模型训练涉及大量行业标准、专利、论文等素材，但缺乏“合理使用”标准，使版权合规成本大幅上升。 第二，模型运维与退役管理缺少制度化规范。部分行业需要模型进行持续在线学习，但在线学习容易遭受数据投毒，目前尚未提出相应的版本控制、回滚机制要求，责任划分模糊。一旦模型在运行中被污染导致违规输出，责任应由开发者、数据方还是运维方承担，缺乏明确界定。此外，模型退役与数据遗忘缺乏一致标准，如何验证模型从参数中“真正遗忘”用户数据尚无成熟机制，导致“被遗忘权”落地难度较大。 三、技术标准与评估工具建设滞后 法律提供底线，但
