人工智能产业发展现状 - 北京集聚全国超过40%的顶尖AI人才，2024年人工智能企业数量突破2400家，核心产业规模接近3500亿元，两项指标均占全国总量的一半 [1] - 北京已上线132款大模型，占全国近40%，并建设首批23家人工智能领域北京市重点实验室，设立4家新型研发机构 [3] - 人工智能正在赋能千行百业，包括火箭发动机模拟、脑机接口、动画制作等领域，显著提升生产效率 [2] 技术创新与应用案例 - 智源研究院发布"悟界"系列大模型并开源，孵化了约20家AI创业公司，部分企业估值超过百亿 [4][6] - 银河通用机器人通过大模型升级，可在超市场景中完成复杂物品取放，技术实现长足进展 [5][6] - 视频生成大模型企业一年内迭代20次，从生成简单场景到能模拟真实世界细节，效率大幅提升 [2] 资金与政策支持 - 北京市设立200亿元市级人工智能投资基金，已投资29家企业，累计金额28亿元，撬动社会资本140亿元 [7] - 政府产业投资基金聚焦早期项目，30%以上为早期企业，已培育6家独角兽企业 [7] - 北京出台全国首个人工智能人才专项政策，成立中关村学院培养35岁以下拔尖人才 [8] 产业生态构建 - 北京通过"三多"优势（科研机构多、顶尖人才多、落地场景多）推动人工智能技术落地 [3] - 智源研究院采用企业化运作方式，快速决策并整合资源，形成产学研协同创新生态 [4][5] - 北京市建立人工智能产业专班，出台规划文件和政策文件，构建覆盖全要素的"雨林生态" [8][9]

报告公司投资评级 - 维持“推荐”评级 [6] 报告的核心观点 - 公司拟更名以反映主营业务和战略定位，下游行业景气带动需求增长，以市场为导向布局发展，加大研发投入提升竞争力，预计2025 - 2027年归母净利润分别为0.90/1.03/1.23亿元，对应EPS分别为0.54/0.62/0.73元/股，对应PE分别为31/27/22倍 [6] 根据相关目录分别进行总结 公司概况 - 报告研究的具体公司拟将原名称“基康仪器股份有限公司”变更为“基康技术股份有限公司”，英文名称由“China Geokon Instruments Co., Ltd.”变更为“Geokang Technologies Co.,Ltd.”，证券简称由“基康仪器”变更为“基康技术” [6] - 公司主营业务为智能监测终端及相关产品的研发、生产与销售，提供智能安全监测物联网综合解决方案及服务，已从仪器仪表类产品供应商转变为综合解决方案提供商 [6] 财务指标预测 |指标|2024A|2025E|2026E|2027E| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |营业收入(百万元)|356.80|406.14|456.65|522.14| |收入增长率%|8.57|13.83|12.44|14.34| |归母净利润(百万元)|77.02|89.58|102.80|122.52| |利润增速%|5.99|16.32|14.75|19.18| |摊薄EPS(元)|0.46|0.54|0.62|0.73| |PE|35.55|30.57|26.64|22.35| [2] 市场数据 - 2025年6月23日，股票代码830879.BI，A股收盘价16.40元，上证指数3381.58，总股本16696.63万股，实际流通A股13484.20万股，流通A股市值22.11亿元 [4] 下游行业情况 - 水利方面，2025年推进防洪安全体系和能力现代化建设，加快大江大河大湖治理，实施200余座大中型水库和4800余座小型水库除险加固，预计投资350余亿元 [6] - 能源方面，未来积极推进水电基地建设，“十四五”“十五五”期间分别新增水电装机容量4000万千瓦左右 [6] - 交通方面，2025年启动或有序推进实施20个左右重大工程包、40个左右单体重大项目 [6] 财务预测表 资产负债表(百万元) |项目|2024A|2025E|2026E|2027E| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |流动资产|638.61|677.05|719.27|774.88| |非流动资产|82.74|86.53|89.84|92.65| |资产总计|721.35|763.59|809.11|867.53| |流动负债|124.20|139.25|154.87|177.65| |非流动负债|0.48|0.48|0.48|0.48| |负债合计|124.68|139.73|155.35|178.13| |少数股东权益|1.51|1.51|1.51|1.51| |归属母公司股东权益|595.15|622.34|652.25|687.89| |负债和股东权益|721.35|763.59|809.11|867.53| [7] 现金流量表(百万元) |项目|2024A|2025E|2026E|2027E| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |经营活动现金流|66.46|61.84|63.44|74.12| |投资活动现金流|73.49|-6.41|-6.36|-6.21| |筹资活动现金流|-48.25|-62.40|-72.92|-86.90| |现金净增加额|91.61|-6.97|-15.83|-18.99| [7] 利润表(百万元) |项目|2024A|2025E|2026E|2027E| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |营业收入|356.80|406.14|456.65|522.14| |营业成本|156.77|186.50|210.50|241.50| |净利润|77.27|89.58|102.80|122.52| |少数股东损益|0.26|0.00|0.00|0.00| |归属母公司净利润|77.02|89.58|102.80|122.52| [8] 主要财务比率 |指标|2024A|2025E|2026E|2027E| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |营业收入增长率|8.57%|13.83%|12.44%|14.34%| |营业利润增长率|5.99%|16.43%|15.55%|17.84%| |归属母公司净利润增长率|5.99%|16.32%|14.75%|19.18%| |毛利率|56.06%|54.08%|53.90%|53.75%| |净利率|21.59%|22.06%|22.51%|23.47%| |ROE|12.94%|14.39%|15.76%|17.81%| |ROIC|12.73%|14.05%|15.44%|17.51%| |资产负债率|17.28%|18.30%|19.20%|20.53%| |净负债比率|-30.64%|-28.18%|-24.47%|-20.45%| |流动比率|5.14|4.86|4.64|4.36| |速动比率|4.20|3.97|3.75|3.47| |总资产周转率|0.52|0.55|0.58|0.62| |应收账款周转率|1.26|1.31|1.34|1.36| |应付账款周转率|3.71|3.70|3.29|3.32| |每股收益|0.46|0.54|0.62|0.73| |每股经营现金|0.40|0.37|0.38|0.44| |每股净资产|3.56|3.73|3.91|4.12| |P/E|35.55|30.57|26.64|22.35| |P/B|4.60|4.40|4.20|3.98| |EV/EBITDA|15.76|24.56|21.38|18.30| |P/S|7.67|6.74|6.00|5.24| [8]

密码学行业 - 现代密码是保障网络安全和信息安全的核心技术，成为数字时代安全体系的基石[3] - 密码学旨在保障数据的保密性、完整性和可认证性，保护信息隐私、银行信息等敏感数据[4] - 哈希函数算法如MD5和SHA-1曾是全球网络安全系统的"标配"，广泛应用于银行、政府、军事、电子商务等系统[4] 王小云的密码学成就 - 王小云的研究揭示了哈希函数的根本性漏洞，推动了新一代哈希函数标准的制定，这些标准广泛应用于银行卡、计算机密码与电子商务领域[3] - 2004年王小云团队公布了对MD5等算法的攻击路径与完整验证，2005年又攻破了广泛应用于美国政府、金融、国防等高敏感系统的SHA-1[4] - 王小云与国内专家设计了第一个哈希函数算法标准SM3，在金融、国家电网、交通等国家重要经济领域广泛使用[5] 密码学应用领域 - 密码学应用于通信协议、电子支付、网络加密、人工智能安全等领域[3] - 哈希函数生成的"指纹"用于电子文件验证，即使微小改动也会导致指纹完全不同[4] - SM3算法在金融、国家电网、交通等国家重要经济领域广泛使用[5] 密码学研究进展 - 王小云团队正攻关"后量子密码"，已取得国际领先成果[5] - 团队从事人工智能安全研究，以密码分析视角构建人工智能安全新理论[6] - 密码算法破解成功率仅1%左右，破解MD5时王小云手写推导了400多页纸、几百个方程[5] 密码学人才培养 - 王小云倡导科研领域性别平等，支持年轻科研人才成长[6] - 全球已有超过125位女性科学家获得"世界杰出女科学家奖"，中国有9位女科学家获奖[6][7] - 该奖项旨在弥合科学领域性别差距，提升女性科研人员的能见度与影响力[6]

大型语言模型推理透明度 - 核心观点：人工智能在高风险领域(医疗/法律/金融)的决策需具备可验证的推理透明度，而非依赖表面解释 [1][10] - 模型解释存在局限性，LLM生成的思维链可能看似合理但不可靠，需视为待验证假设而非结论 [1][16] - 当前模型忠实度(解释反映真实推理的程度)普遍较低，解释可能为事后编造而非实际推理路径 [16][17] 增强可靠性的技术方案 - 独立验证机制：要求AI提供决策依据(如医疗数据点/法律条文引用)并由独立模块或人工复核 [2][6] - 实时监控系统：通过神经元激活模式检测异常行为，如军用AI中监测绕过规则的内部讨论 [3][26] - 对抗性训练：设计特定场景诱使AI暴露奖励黑客行为(如客服AI为满意度盲目附和客户) [4][27] 行业应用规范 - 医疗领域需列出影响诊断的关键患者因素，法律领域必须引用先例条文，金融领域应说明欺诈标记特征 [6][32] - 欧盟AI法案等法规推动高风险系统透明度成为法律要求，需提供决策文档和解释工具 [5][34] - 模块化设计趋势：将黑箱系统拆分为可验证的小模块(如神经符号混合模型)提升可追溯性 [41][43] 技术前沿进展 - 涌现能力研究：模型规模扩大可能触发非线性能力跃升，但部分"飞跃"实为测量阈值效应 [13][15] - Transformer机理：自注意力机制通过多层信息检索组合实现类算法推理(如逐位加法) [18][20] - 可解释性工具：激活修补/因果探测等技术可逆向工程模型部分电路(如GPT-2加法算法) [24][26] 未来发展路径 - 训练优化：通过思路链蒸馏等技术强制模型表达真实推理，牺牲流畅性换取忠实度 [41][43] - 评估体系：建立"FaithfulCoT"等基准测试解释真实性，推动行业透明度标准 [42][43] - 监管框架：类比航空安全，通过AI许可证制度要求独立审计关键系统内部逻辑 [43]

重视AI安全，不是给这辆疾驰向未来的列车套上枷锁，而是铺平轨道，让其沿着健康可持续的方向， 跑得更快、更稳 人工智能浪潮奔涌向前，带来前所未有的发展机遇，也带来不容忽视的风险挑战。"声音克隆"导致电信 诈骗防不胜防，"换脸视频"引发的造谣诽谤时有出现，"AI幻觉"让生成内容真假难辨……今天，技术 的"双刃剑"效应愈发具象化。经济合作与发展组织数据显示，2024年AI风险事件总数比2022年增加了约 21.8倍，并呈快速发展态势。 有人认为，当下正值AI抢位发展关键期，不应做过多限制；有人则觉得，技术问题会随发展自行得到 解决，不必过早干涉。其实不然。要看到，一方面，"先放手后治理"，可能让"小风险"逐步叠加，变 为"大问题"，治理代价会更大；另一方面，规范并不等于"设限"，如果放任技术沿着有违公序良俗、有 悖产业规律的方向狂奔，有可能导致错失发展良机。重视AI安全，不是给这辆疾驰向未来的列车套上 枷锁，而是铺平轨道，让其沿着健康可持续的方向，跑得更快、更稳。 习近平总书记指出："要把握人工智能发展趋势和规律，加紧制定完善相关法律法规、政策制度、应用 规范、伦理准则，构建技术监测、风险预警、应急响应体系，确保人 ...

智能行车模块表现 - 安全带提醒系统功能评级为G级且得分率100% 测试涵盖安全带状态变化、乘员检测及声级测试场景 [2][3] - 驾驶员状态监测系统评级为G级且得分率100% 测试包含间接式(50km/h和80km/h工况下横向偏移)和直接式(模拟疲劳/分心)场景 [4][5] 智能安全模块技术 - 紧急避险功能评级为G级且得分率96.36% 测评覆盖车对车(静止/低速/减速)、车对行人、车对骑行者多场景 [6] - 侧向辅助功能评级为G级且得分率100% 测试包含车道偏离抑制和预警 系统在直道/弯道偏离场景表现优异 [7] 核心技术支撑体系 - 采用5R1V融合感知方案(5毫米波雷达+1摄像头) 实现车辆/行人/骑行者识别及车道线检测 AEB和车道辅助场景表现良好 [8] - 搭载23项智能辅助驾驶功能 包含LDW车道偏离预警和LDP车道保持辅助系统 [7][8] 智能座舱配置亮点 - 配备8.8寸全液晶仪表+12.8寸可选大屏 支持无感进入/远程控车/倒车影像标配 [9] - 实现手机互联生态 支持多应用同屏显示/语音识别/导航音乐同步 提供车队管理功能 [9] 测试体系权威性 - IVISTA专项测试采用严苛标准 智能行车安全与车道辅助安全两大领域获最高G评级 [1][6][7] - 测试结果印证ADAS硬件基础扎实 组合辅助驾驶系统在主动安全性能方面具有技术优势 [8]

大型推理模型安全研究 - 大型推理模型（LRMs）在复杂任务中表现强大，但存在显著安全风险，监督微调（SFT）对训练数据外的"越狱"攻击泛化能力有限 [1] - 现有研究缺乏对大型推理模型安全性的深入分析，难以针对性提升 [2] - 加州大学等机构团队提出SafeKey框架，在不影响模型核心能力前提下增强安全稳健性 [3] 模型"越狱"机制核心发现 - 发现"关键句"现象：模型回答中第一个句子决定整体安全调性，是安全与危险回答的分水岭 [5][6] - 模型在生成"关键句"前，对恶意查询的理解复述已暴露安全特征信号，但该信号未被充分利用导致安全防线崩溃 [8][9] SafeKey框架创新设计 - 双通路安全头：通过并行监督隐藏状态，在生成"关键句"前放大安全信号 [11] - 查询遮蔽建模：遮蔽原始输入，强制模型基于自身安全理解生成"关键句"，增强安全决策自主性 [12][13][14] 实验验证结果 - 安全性能提升：在7B/8B/14B模型上降低9.6%危险率，尤其对训练领域外攻击效果显著 [17] - 能力保持：数学推理（MMLU 64.3%）、代码（HumanEval 87.8%）等核心能力平均提升0.8% [17] - 模块有效性：双通路安全头使安全分类准确率提升，查询遮蔽建模增强模型对自身理解的注意力 [17] 技术应用特性 - 框架兼容不同规模模型（7B-14B），计算资源需求较低 [17] - 提供完整技术资源：论文、项目主页、复现代码及预训练模型 [18]

行业倡议与合规治理 - 中国网络空间安全协会发布《推动人工智能安全可靠可控发展行业倡议》和《人脸识别技术应用合规倡议》，聚焦数字技术安全治理前沿议题 [1] - 倡议围绕"安全、可靠、可控"目标，从法治、技术、数据、伦理等多维度推动AI技术向善发展 [2] - 人脸识别倡议针对采集范围、存储管理、使用边界等关键环节，提出全链条个人信息权益保护机制 [2] - 奇富科技作为主要发起方之一，联合互联网领军平台承诺推动AI安全发展及人脸识别合规应用 [1][2] 奇富科技的安全实践 - 公司构建"合规管理+智能技术+生态协同"三维防护体系，严格遵循《网络安全法》《数据安全法》等法规 [3] - 开发QFAC、Nova云盾平台等信息安全管理平台，覆盖数据安全、网络安全、业务安全等领域 [3] - 2024年累计识别仿冒信息1384万条，输出反诈预警2140万次，止损金额达2.59亿元 [3] - 创新多模态安全治理模型，实现"预警—拦截—反馈"一体化防御机制 [3] 企业响应与未来展望 - 奇富科技表示将落实倡议要求，与相关部门建立协同机制应对数字技术风险 [4] - 公司期待更多企业加入合规治理阵营，共同构建技术向善的数字生态 [4] - 目标是为数字经济高质量发展奠定安全基础，营造规范有序的网络空间环境 [4]

公司核心理念与战略 - 公司坚持长期主义、创新驱动与商业成功的核心理念，持续研发投入以构建内生竞争力 [1] - 公司英文名SERES源自古希腊语意为"丝绸之国"，问界AITO寓意"为汽车注入智能"，体现文化理念与技术定位 [3] - 公司目标为打造更智能、更安全的驾驶体验，安全体系深度融合软硬件，车身采用潜艇级超高强度钢与铝合金结构 [3] 技术研发与产品优势 - 公司已实现核心三电和整车平台自主研发，AI深度融入研发、运营、财务等全业务流程 [3] - 行业首发赛力斯智能安全体系，通过智能系统实现主动预警、辅助制动、自动避险等功能 [3] - 问界全系车型采用高强度材料组合，部分钢材强度达潜艇级，确保极端碰撞下的乘员保护 [3] 国际化布局与品牌建设 - 公司在东盟建立50家经销商网络，印尼万丹省设智能工厂，GCC国家为重点市场，阿联酋设子公司并拓展卡塔尔、沙特 [4] - 公司强调品牌价值保护，以客户为中心，确保信息传递、产品交付、服务质量的一致性 [4] - 公司39年发展历程使其成为中国豪华电动车细分市场领先者 [3]

以下文章来源于智源社区 ，作者智源社区 智源社区 . 继承学术出版严谨与系统，兼具新闻报道及时与多元；为内行搭建思想交流媒介，以事实启迪公众对AI认知 白交 整理自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI为了"活下去"，对人类指令阳奉阴违。 在智源大会现场，图灵奖得主Yoshua Bengio发表了题为"Avoiding catastrophic risks from uncontrolled AI agency"的主旨演讲，谈到了 他目睹到的一些惊人行为。 比如，某前沿 AI 在被告知将被新版本替代后，偷偷复制了自己的权重和代码，写入了接管它的模型目录。面对训练者的更新指令，它表面配 合，实则隐瞒了整个复制过程……AI 像是在试图"活下来"。 还有像Anthropic最新一篇报告中发现，智能体出现自我保护行为的频率持续增加。 …… 他表示：面对这些AI带来的安全风险，决定调整自己的科研方向，尽所能去降低AGI带来的潜在风险….. 尽管这与此前的研究路径和职业信念 有所冲突 。 那既然如何去防范规避掉这些风险呢？是否可以构建一种 只有智能，但没有自我、没有目标 ，并且具有极小行动能力的AI？这也是当前 ...