公司技术展示 - 公司以安全可信让AI用得放心为主题参与网安周活动 展示AI安全 数据保护 网络安全和智能风控等领域的创新成果与实践 [1] - 公司全球首个智能眼镜可信连接技术框架gPass首次亮相 展示以人为本智能交互基础设施上的安全技术突破 [1] - 公司集中展示多项前沿安全技术与系统级解决方案 包括智能体安全 大模型安全 深度伪造防御及数据与隐私安全 [3] gPass技术框架 - gPass以安全 交互 连接三大核心能力为支撑 为AI眼镜与智能体之间搭建可信即时无缝的信息桥梁 [1] - 在安全方面借助可信身份流通 端到端加密 设备认证等技术确保设备是本人 构建信息传输安全屏障 [2] - 在交互方面融合声纹 虹膜 指纹等无感核身技术实现本人操作的流畅安全认证 [2] - 在连接方面基于用户时间与场景需求自动调度多智能体间即时安全的消息交互 提升体验连贯性 [2] - 已完成与Rokid 小米 夸克 雷鸟等品牌眼镜合作 在看一下支付场景中率先落地 [2] - 未来计划扩展至医疗 文旅 出行等更多生活场景 提供无感可信全程伴随的智能服务 [2] 行业背景 - AI眼镜行业处于发展初期 存在生态碎片化 应用场景有限 跨端协同能力弱等挑战 [1] - 硬件算力 系统分裂以及开发门槛高等因素制约从功能机向智能体的演进 [1] 智能体安全技术 - IIFAA工作组推出的ASL保障各个智能体协作中在权限 数据 隐私等方面的安全 [3] - 为Agent互连提供安全可信的协作保障 [3] 大模型安全技术 - 大模型安全解决方案蚁天鉴新增智能体安全扫描 MCP安全检测功能 [3] - 形成包含AIGC滥用检测 证照伪造检测 智能体零信任防御在内的完整技术链条 [3] - 构建覆盖生成预防 内容检测 行为调控为一体的可信AI治理体系 [4] 深度伪造防御技术 - ZOLOZ Deeper依托端云一体生物识别与动态攻防测演应对伪造人脸 语音合成等安全威胁 [3] 数据与隐私安全技术 - 密态可信数据空间基于全栈自研密态计算技术体系 [3] - 为数据融合利用加工提供高性能 低成本和全链路安全的密态化保障 [3] - 覆盖数据融合 研发和产品交付等关键环节 支撑企业 行业及城市等可信数据空间建设 [3] 风控能力 - 通过多模态感知与大小模型协同精准识别假章假证 合成语音等造假行为 [4] - 虚假证件识别准确率达98% 语音伪造检测覆盖50余种合成方式 [4] - 2024年以来已联合司法机关查处12家非法金融中介 涉案人员超过200人 [4] 公司战略 - 安全科技是公司的立身之本和发展基石 [4] - 将持续强化AI安全可信能力 通过金融级网络安全防护 负责任的隐私保护与全生命周期AI治理 [4] - 致力于为千行百业的数字化转型构建安全可靠值得信赖的科技底座 [4] 技术认可 - 安全科技在业务安全 AI安全 内容安全等方向的研发和应用屡获奖项 [5] - 曾获得上海市科技进步奖一等奖 浙江省科技进步奖一等奖 中国电子学会科技进步奖一等奖 中国图象图形学学会科技进步奖一等奖 [5]

公司技术展示 - 蚂蚁集团以安全可信AI为主题参与国家网络安全宣传周 展示AI安全 数据保护 网络安全和智能风控等领域的创新成果与实践[1] - 公司首次亮相全球首个智能眼镜可信连接技术框架gPass 聚焦构建以人为本的智能交互基础设施安全技术突破[1] - 公司集中展示多项前沿安全技术与系统级解决方案 包括智能体安全 大模型安全 深度伪造防御及数据隐私安全等领域[3] 行业背景与挑战 - AI眼镜行业处于发展初期 存在生态碎片化 应用场景有限 跨端协同能力弱等挑战[1] - 硬件算力 系统分裂和开发门槛高制约行业从功能机向智能体演进[1] gPass技术框架 - gPass以安全 交互 连接三大核心能力为支撑 为AI眼镜与智能体搭建可信即时无缝的信息桥梁[1] - 安全方面借助可信身份流通 端到端加密和设备认证技术确保设备是本人 构建信息传输安全屏障[2] - 交互方面融合声纹 虹膜 指纹等无感核身技术实现本人操作的流畅安全认证[2] - 连接方面基于用户时间与场景需求自动调度多智能体间即时安全的消息交互[2] - 已完成与Rokid 小米 夸克 雷鸟等品牌眼镜合作 在看了一下支付场景中率先落地[2] - 未来计划扩展至医疗 文旅 出行等更多生活场景[2] 安全技术体系 - IIFAA工作组推出ASL保障智能体协作中权限 数据和隐私安全 为Agent互连提供安全可信协作保障[3] - 大模型安全解决方案蚁天鉴新增智能体安全扫描和MCP安全检测功能 形成AIGC滥用检测 证照伪造检测和智能体零信任防御等技术链条[3] - ZOLOZ Deeper依托端云一体生物识别与动态攻防测演应对伪造人脸和语音合成等安全威胁[3] - 密态可信数据空间基于全栈自研密态计算技术体系 为数据融合利用加工提供高性能低成本全链路安全密态化保障[3] 风控能力 - 蚂蚁消金通过多模态感知与大小模型协同精准识别假章假证和合成语音等造假行为[4] - 虚假证件识别准确率达98% 语音伪造检测覆盖50余种合成方式[4] - 2024年以来联合司法机关查处12家非法金融中介 涉案人员超过200人[4] AI治理体系 - 公司依托蚁天鉴大模型安全解决方案构建生成预防 内容检测和行为调控为一体的可信AI治理体系[4] - 致力于确保AI真实性 可靠性及智能体行为安全可控[4] 公司战略与荣誉 - 安全科技是公司立身之本和发展基石 将持续强化AI安全可信能力[4] - 通过金融级网络安全防护 负责任隐私保护与全生命周期AI治理为行业数字化转型构建安全可靠科技底座[4] - 安全科技在业务安全 AI安全和内容安全等方向研发应用屡获奖项 包括上海市科技进步奖一等奖 浙江省科技进步奖一等奖等[5]

技术发布 - 蚂蚁集团发布全球首个智能眼镜可信连接技术框架gPass 具备安全 交互 连接三大核心能力 致力于实现AI眼镜与智能体之间安全 可信 即时信息交互[1] - gPass开放蚂蚁金融级安全能力 以三大核心能力支撑AI眼镜向用户超级助手演进[3] - gPass已成功适配Android和RTOS双系统芯片级安全方案[3] 行业背景与需求 - AI眼镜作为新一代以人为中心的智能设备正逐渐走入大众生活[3] - 原生应用稀缺 交互逻辑独特带来的高开发门槛 以及行业在芯片与系统选型上的碎片化严重限制了服务的深化与普及[3] - 当前AI眼镜的服务潜能尚未完全释放 亟需构建开放可信的底层支持体系[3] - 构建统一 安全且互联的底层基础设施是驱动AI眼镜从基础工具迈向个人智能体的关键突破点[3] 技术能力细节 - 安全方面借助可信身份流通 端到端加密 设备认证等技术确保设备是本人 构建信息传输安全屏障[3] - 交互方面集成声纹 虹膜 指纹等无感核身技术实现用户是本人的便捷安全验证[4] - 连接方面可智能识别用户所处时间与空间 支持与多种智能体间实现即时安全的消息交互 具备跨端同步 消息优化及多模态提醒等功能[4] 应用与合作伙伴 - gPass已率先应用于rokid 小米 夸克 雷鸟等眼镜品牌 实现看一下支付功能[4] - 未来将在文旅 出行 医疗等场景中释放更多技术潜能[4] - 雷鸟创新评价gPass为智能眼镜支付提供了便捷无感且高安全性的解决方案 降低了开发门槛 树立了行业新基准[4] 未来发展 - 公司将开放能力支持快速接入 适配更多AI眼镜新形态与智能体[4] - gPass将持续深化多模态人机交互 即时消息提醒 隐私保护与多设备协同等能力[4] - 目标以更自然 高效 安全 协同的体验推动行业进步 赋能用户的智能生活[4]

蚂蚁集团技术发布 - 公司发布全球首个智能眼镜可信连接技术框架gPass 具备安全 交互 连接三大核心能力 致力于实现AI眼镜与智能体间安全可信即时信息交互 [1] - gPass开放蚂蚁金融级安全能力 支撑AI眼镜向用户超级助手演进 已适配Android和RTOS双系统芯片级安全方案 [2] - 技术已应用于rokid 小米 夸克 雷鸟等眼镜品牌 实现"看一下支付"功能 未来将在文旅 出行 医疗等场景释放潜能 [2] 行业现状与挑战 - 当前AI眼镜功能处于基础交互阶段 如拍摄 翻译 提词及简单对话 整体能力与手机相比仍有明显差距 [1] - 硬件算力有限 存储不足制约复杂功能运行 中低端产品难以动态加载应用导致生态扩展困难 [1] - 原生应用稀缺 交互逻辑独特带来高开发门槛 芯片与系统选型碎片化严重限制服务深化与普及 [1] 技术框架核心能力 - 安全能力借助可信身份流通 端到端加密 设备认证等技术确保"设备是本人" 构建信息安全传输屏障 [2] - 交互能力集成声纹 虹膜 指纹等无感核身技术 实现"用户是本人"的便捷安全验证 确保操作由本人完成 [2] - 连接能力智能识别用户时间与空间 支持与多种智能体即时安全消息交互 具备跨端同步 消息优化及多模态提醒功能 [2] 应用场景拓展 - 在医疗健康场景 用户可通过AI眼镜使用健康咨询 AI问诊 就诊提醒 药品解读等服务 [2] - 技术在保障隐私前提下实现无感伴随式健康陪伴新体验 提升服务可靠性与安全性 [2]

AI会重构用户入口、商业模式与产业分工吗？9月11日，2025Inclusion·外滩大会开幕式《破局与重构：大模型落地产业进行时》产业圆桌中，蚂蚁集团CEO韩歆毅、小米集团手机部副总裁、可穿戴部总经理张雷、金沙江创投主管合伙人朱啸虎围绕着这一热门产业话题展开对谈，三大领域领军者分别从应用、硬件与投资视角给出关键判断[1] AI对软件行业的影响 - 低代码和无代码软件尤其是编辑类和协作类软件将被AI替代 需求降低 用户数减少10%对市场影响巨大 协同类软件未来市场仍存在但规模会缩小很多[3] - 投资人关注AI产品的唯一指标是用户留存 AI产品用户召回成本可能是移动互联网产品的10倍以上 留存率决定公司后续发展潜力[3] 专业AI垂类应用的价值 - 专业AI垂类应用具有通用大模型无法取代的价值 例如医疗健康领域是用户刚需且趋向高频[3] - AI医疗健康的目标是了解病人 提供个性化服务 帮助执行解决问题 像专业医生一样 因此无需担心留存问题[3] - AI短期内无法取代医生 最佳方式是"人机结合" 帮助医生分身有术 专注于科研和疑难杂症 同时辅助基层医生[4] AI硬件与交互变革 - AI正在重塑所有硬件 包括AI手机 AI眼镜和AI机器人[4] - 未来入口机会取决于AI加持下硬件实现的场景是否具备超级粘性 长期来看AI眼镜有机会成为入口[4] - AI眼镜相比AI手机改变基础交互逻辑 从被动到主动 可能带来外来交互范式变化 小米眼镜端呼叫"小爱同学"频率是手机端的6到7倍[5] AI商业模式与创业机会 - 明年AI应用将迎来大爆发 下一个字节或小红书级别的公司可能已在今年成立 创业者有大量机会[5] - 美国AI企业以B端创业居多 中国擅长C端 AI本身相同 差异在于AI之外搭建用户体验 中国创业者最擅长此领域[5] - 垂直专业服务领域仍有巨大创业探索空间[5] - 垂直场景如AI医疗健康 未来一至两年不应关注商业化 而应聚焦高质量数据链 专业能力 抑制幻觉和完善医疗伦理等难点[5] AI硬件出海与产品力 - 中国在AI硬件出海方面存在供应链成本效率优势和良好AI生态优势[7] - 关键是在AI生态下找到用户真正需要的场景 实现落地 提升用户体验和产品黏性 最终提升产品力[7] - 所有创业需回归人性 人的需求过去三十年不变 未来三十年也不会变 AI只是提供更好体验和产品形态[7]

通证经济探索路径 - 通证经济价值探索与风险防控需放在同等位置[1] - 合规是创新的生命线 从探索起初就清晰划定边界[1] - 坚决不发虚拟币 不参与任何形式炒作[1] 公司战略定位 - 专注技术基建 服务行业而非颠覆行业[1] - 力求创造新价值 而非争夺旧蛋糕[1] - 对价值和风险的理解仍需持续长期探索研究[1] 发展理念 - 行稳致远比单纯求快求新重要得多[1] - 需要持续不断地长期探索和研究[1]

通证经济定位 - 通证应从虚拟世界价值存储和投机交易对象转变为解决实体经济信任、效率与成本问题的工具[1] - 通证经济未来必须植根于实体经济才能真正释放价值[1] - 行业正迎来通证经济的"破晓时刻"但仍需持续扎实探索[1] 公司战略方向 - 坚决不发虚拟币且不参与任何形式炒作[1] - 专注技术基建并服务行业而非颠覆行业[1] - 力求创造新价值而非争夺旧蛋糕[1] - 通证经济价值探索与风险防控需放在同等位置[1] - 将合规视为创新生命线并从探索起初清晰划定边界[1]

公司战略定位 - 公司强调合规是创新的生命线 在通证经济探索中划定明确边界[1] - 公司坚决不发虚拟币 不参与任何形式炒作 专注技术基础设施建设[1] - 公司致力于服务行业而非颠覆行业 创造新价值而非争夺旧市场[1] 行业发展观点 - 行业对通证经济的价值和风险理解仍不充分 需要持续长期探索研究[1] - 行业发展应注重行稳致远 而非单纯追求速度和新颖性[1] - 通证经济价值的探索和风险防控应置于同等重要位置[1]

通证经济定位 - 通证必须从虚拟世界价值存储和投机交易对象转变为解决实体经济信任、效率与成本问题的工具才能形成可持续生态体系[1] - 通证经济未来必须植根于实体经济才能真正释放价值[1] 行业现状与挑战 - 全球Web3原生资产规模超3.8万亿美元但绝大部分仍以投机交易和价值存储为主与实体产业交互深度不足[2] - 通证若局限于虚拟世界内部循环其价值空间将非常有限[2] 技术发展与应用拓展 - 区块链基础设施在性能与可扩展性持续突破 AI与IoT融合催生适合通证化的产业资产 零知识证明推动传统信任向数字信任演进[3] - 资产通证化从金融领域拓展至新能源、算力等实体行业 从链上投资转向支持实体产业融资[3] - 通证支付从加密资产交易场景延伸至C端消费和B端支付场景[3] 核心增长引擎 - 资产通证化与通证支付是Web3领域关键增长引擎 通过通证化推动加密经济与实体经济深度融合[3] - 二者未来将融合为支撑实体经济高效价值流通的新型基础设施[3] 企业实践与合规框架 - 公司专注技术基建服务行业而非颠覆行业 坚决不发虚拟币不参与任何形式炒作[4] - 合规是创新生命线 价值探索与风险防控需放在同等位置[4]

AI在医疗领域的定位与前景 - 公司CEO表示在相当长的时间内AI都无法替代医生 其定位应是医生的助手[1] - AI医疗唯一的出路是人机结合[1] - 医疗健康是一个十万亿级市场[1] 公司的AI医疗战略与探索 - 公司致力于通过AI帮助专科医生拓展能力边界 向全科医生靠近[1] - 成立医疗健康实验室 进行AI赋能MDT多学科会诊等前沿探索[1] - 未来几年内不急于推进商业化 更聚焦于解决基础问题[1] AI医疗落地面临的挑战 - 高质量数据是基础 其投入远超想象 一条数据的成本可能达上百美元甚至更贵[1] - 数据标注和训练需要副主任 主任医师级别的医学专家参与以保证质量[1] - 抑制幻觉的关键在于抑幻而不降能 需反复打磨平衡[1] - 医学伦理是全新挑战 公司已成立医疗伦理顾问委员会邀请顶级专家共同探索规范[1]