行业趋势与便利性 - 数字化浪潮席卷全球，电子零售新业态蓬勃发展，通过手机线上选物下单和人脸识别支付验证即可获得送货上门、即买即用等服务，使日常生活更加高效便捷 [1] 数据安全风险 - 线上商超配送服务为获取精确配送位置，可能在配送地图上自动标注敏感区域和点位，并根据消费频次、商品偏好、社交图谱等信息进行关联分析，形成地区或点位的用户画像 [2] - 自动贩卖机等设备搭载录音录像、生物识别模块，采用动态人脸识别、红外成像等技术，能够采集往来人员面部特征和使用者虹膜纹路等生物识别信息 [3] - 部分设备在开启刷脸功能获取人脸数据后，会进一步要求用户提供手机号、性别、出生年月等个人隐私信息 [3] - 电子零售行业信息系统若存在安全漏洞，可能被攻击者入侵，进而引发数据泄露风险 [3]

行业核心观点 - 电子零售行业在数字化浪潮下蓬勃发展，通过手机下单、人脸识别支付等技术为消费者提供高效便捷的服务 [1] - 行业在提供便利的同时，存在数据安全风险，需警惕“数据刺客”窃取用户敏感信息 [1] - 行业从业者和消费者均需采取措施，共同筑牢数据安全防线 [3] 行业安全隐患 - 寄送定位服务可能关联分析消费频次、商品偏好、社交图谱等信息，形成用户画像，敏感区域点位数据若被窃取可能成为不法行为的突破口 [2] - 搭载刷脸支付功能的自动贩卖机可采集使用者面部特征、虹膜纹路等生物识别信息，部分设备还会进一步要求提供手机号、性别、出生年月等隐私信息 [2] - 若设备后台信息系统存在安全漏洞，被攻击者入侵可能引发数据泄露风险 [2] 行业数据安全措施 - 行业从业者需以规章制度为底线，明确数据采集合法边界，杜绝过度收集地理位置、生物特征等敏感信息 [3] - 行业需提升技术防护能力，定期开展数据安全审查，防止数据被截取或植入后门程序 [3] - 消费者应增强隐私保护意识，对产品供应方提出的不合理要求及可疑授权提示保持谨慎 [3] - 消费者需强化数据安全意识，对重要点位周边的坐标指向、人员分布、面部信息等敏感数据高度重视 [3]

行业发展趋势 - 数字化浪潮席卷全球，电子零售新业态蓬勃发展，通过手机下单、人脸识别支付即可获得送货上门服务，使日常生活更加高效便捷 [1] 数据安全风险 - 线上商超配送服务为获取精确配送位置，可能在地图上自动标注敏感区域和点位，并关联分析消费频次、商品偏好等信息以形成用户画像 [3] - 自动贩卖机等设备搭载录音录像和生物识别模块，采用动态人脸识别、红外成像等技术采集使用者面部特征、虹膜纹路等生物信息 [4] - 部分设备在开启刷脸功能获取人脸数据后，会进一步要求用户提供手机号、性别、出生年月等个人隐私信息 [4]

项目中标情况 - 公司作为牵头单位与中电云计算技术有限公司、浪潮云信息技术股份公司组成联合体，中标济南城市可信数据空间建设项目一标段和二标段 [1] - 公司承担一标段金额约1.04亿元（一标段总金额1.23亿元），并独立中标二标段金额0.57亿元 [1] - 公司合计中标金额为1.61亿元，占公司2024年度经审计营业收入的17.62% [1] 项目战略意义与预期影响 - 本次中标符合公司“一体两翼”战略布局 [1] - 项目后续顺利实施将加速推进公司在城市可信数据空间领域的业务布局，为数据安全流通筑牢基础，并推动数据要素的深度应用 [1] - 本次中标预计将对公司经营业绩产生积极影响，并进一步提升核心竞争力 [1] 公司主营业务与近期财务表现 - 公司主营业务聚焦于智慧城市、智慧能源、智慧医疗及身份认证领域，服务于能源、政务、医疗等行业客户 [1] - 2025年上半年，公司实现营业总收入1.92亿元，同比增长176.30% [1]

文章核心观点 - 文章核心观点围绕在数字经济时代加强数据安全和个人信息保护的必要性展开，特别针对拟态广告等新兴技术应用带来的风险，提出需构建全流程、多主体协同的治理机制，以平衡商业效率与个人信息权益保护 [1][2][4] 拟态广告的特征与影响 - 拟态广告利用信息环境建构和人工智能深度合成等技术，以高度拟真的形式（如微信消息、快递取件码）融入用户日常信息流，使用户难以辨识其商业推广本质，从而实现优于传统广告的营销效果 [1] - 该广告形态在提升商业效率、助力互联网广告市场规模持续增长的同时，引发了公众对数据安全和数字信息生态健康的关切 [1] - 平台为实现精准个性化推送，可能利用技术优势超出必要范围收集和处理用户信息，形成与消费习惯、兴趣标签相关的个人信息画像，部分信息涉及敏感私密内容，对用户权益构成威胁 [2] 数据安全与个人信息保护的治理框架 - 需建立全流程、全链条、全社会参与的个人信息权益保护体系，并构建全流程、多主体协同治理机制 [1][2] - “告知—同意”是法律确立的个人信息保护核心规则，平台应在事先充分告知并取得同意的基础上收集处理信息，即便属于法定例外情形也需依法履行告知义务 [3] - 应落实目的限制原则和最小化原则，即收集个人信息应限于实现处理目的的最小范围，处理方式应对个人权益影响最小 [3] 平台责任与技术应对措施 - 平台作为个人信息处理的关键枢纽，应承担高标准合规义务，不得为逐利漠视保护义务或以“个性化推荐”为由暗中扩大信息收集范围 [4] - 针对生成式人工智能等技术应用，平台应对数据使用环节进行前置审查和安全评估，并为生成的广告内容添加显式标识，明确区分合成信息与真实信息 [4] - 平台应建立用户可追溯的信息授权机制和便捷的退出机制，确保用户对自身信息的知情同意与自主控制权 [4] 公众教育与源头治理 - 加强公众数字素养教育，提升公民维护数据安全和审慎提供个人信息的意识和能力，以实现技术创新与权益保护之间的良性互动 [3] - 突出源头治理，推进信息生命全周期保护，并依据法律法规为平台设定详细的个人信息处理规则 [3]

文章核心观点 - 文章强调在数字经济时代，数据安全和个人信息保护具有重大战略意义，需构建全流程、全社会参与的保护体系 [1] - 拟态广告作为新兴广告业态，在提升商业效率的同时，也带来了数据滥用和信息生态风险，亟需制度性规制 [1][2] - 需要通过源头治理、技术跟进和夯实平台责任等多维度措施，实现技术创新与个人信息权益保护的良性互动 [3][4] 拟态广告的形态与影响 - 拟态广告利用人工智能深度合成等技术，以高度拟真的形式（如微信消息、快递取件码）呈现，悄然融入用户日常信息流 [1] - 该广告形态使用户难以辨识其商业推广本质，从而实现优于传统广告的营销效果，助力互联网广告市场规模持续增长 [1] - 平台为实现精准个性化推送，可能超出必要范围收集和处理用户行为数据，形成涉及敏感私密内容的个人信息画像，对用户权益构成威胁 [2] 数据安全与个人信息保护的治理框架 - 治理需突出源头治理，推进信息生命全周期保护，核心是落实“告知-同意”规则以及目的限制和最小化原则 [3] - 需跟进生成式人工智能等新兴技术，平台应对数据使用进行前置审查和安全评估，并为合成内容添加显式标识 [4] - 需夯实平台责任，平台应承担高标准合规义务，建立用户可追溯的信息授权和便捷退出机制，行政监管部门需对违规行为依法处罚 [4] 平台的角色与责任 - 平台是个人信息收集、处理和利用的关键枢纽，受提升盈利效率驱动推出拟态广告等新兴业态 [2] - 平台不得为逐利漠视个人信息保护，或以“个性化推荐”为由暗中扩大个人信息收集与利用范围 [4] - 平台在拟态广告投放中应坚持主流价值导向，明确合规红线，确保用户对自身信息的知情同意与自主控制权 [4]

案件概况与判决 - 南通市海门区人民检察院对魏某某等6人涉嫌提供侵入计算机信息系统程序罪提起公诉，海门区人民法院判决魏某某等3人有期徒刑3年6个月至3年1个月不等，并处5万元至3万元不等的罚金，另3人适用缓刑并被禁止在缓刑考验期内从事互联网相关经营活动 [1] 非法产业链运作模式 - 魏某某向谭某某支付1000元定金，以2000元总费用定制开发针对短视频平台的数据抓取软件，谭某某用一两周时间完成开发 [3] - 软件通过破解平台验证程序这一“阀门”，实现账户UID、签名、手机号码、所在城市、粉丝数量等数据信息的快速抓取 [3] - 不法分子将3款软件按“周卡”和“月卡”分级售卖，周卡售价40至80元，月卡售价80至140元 [4] - 软件购买者主要为互联网营销从业者、电商商家及黑灰产人员，后者用于涉黄、涉诈等犯罪活动 [4] - 魏某某建立起以谭某某为技术核心、洪某某等4人为代理的“研发、销售”体系，通过百度贴吧、QQ群等渠道发隐晦广告进行推广 [4] - 2024年3月至8月的5个月内，软件销量超过1万份 [4] 软件危害与影响 - 软件导致用户遭遇“精准推销”，部分数据被用于犯罪活动，购买者还可成为下级代理，形成“销售—再分销”扩散模式，放大危害 [5] - 软件被用于直播间“截流”和精准推送广告，挤压合法经营商家生存空间，破坏互联网商业生态 [5] 案件侦办难点与突破 - 案件侦办难点在于证据固定、链条追溯和技术认定，因数据抓取具有瞬时性，且犯罪环节多、人员分布广、沟通匿名 [5] - 办案团队通过锁定异常软件进行技术分析，追踪开发源头和传播路径，再通过资金流向、聊天记录等线索确定涉案人员，最终通过跨省协作将被告人全部抓获 [5] 法律认定焦点 - 庭审争议焦点为软件是否属于专门用于侵入、控制计算机信息系统的程序、工具，被告人辩称软件仅用于数据抓取且未破坏系统 [6] - 案件承办法官认定，关键在于获取方式是否合法，涉案软件是专门为“突破平台验证、批量获取信息”设计的程序，与手动查询有本质区别 [6] 行业挑战与平台防护 - 平台面临“爬虫”技术更新快、监测难度大、用户数量庞大导致难以区分正常访问与非法获取等挑战，升级防护网需要大量资金和专业人员投入 [7] - 检察机关建议平台从技术层面升级监测机制，从管理层面完善内控机制和岗位责任制，目前涉案平台的非法“爬虫”检测屏蔽率已超过90% [7] - 部分网络平台存在数据收集“越界”问题，过度收集用户地理位置、通话记录等远超业务需求的隐私数据 [8] - 建议平台遵循“最小必要”原则，只收集与核心业务相关的最少数据，以从源头降低信息泄露风险 [8]

国家战略与政策目标 - 国家发改委、能源局首次将“AI+储能”纳入国家能源战略，发布《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》[1] - 政策目标到2027年建成5个以上能源行业专业大模型、10个以上可复制示范项目、探索100个典型场景赋能路径 [1] - 目标到2030年能源AI技术总体达到世界领先水平，算力与电力协同机制全面完善 [1] AI在储能系统的具体赋能环节 - AI技术提升储能系统运行效率、安全性和经济性，企业从安全保障、运维提效、收益增值角度加大投入 [2] - AI可实现电池故障精准识别与提前预警，预测电池安全寿命，降低电芯衰减率以延长电池使用寿命 [3] - AI在运维环节将传统被动维修转变为提前预警的主动链，运维人员角色从“修理工”转为“决策把关者”，提升效率核心是流程重构 [4] - AI驱动安全检测升级，包括通过声音监测识别电池阀门破裂声、短路火花声，通过温度传感器和红外热像仪分析温度趋势识别过热或火灾风险 [5] - 在电站交易运营环节，基于AI模型的交易算法可实现高精度电价预测、整站调度决策、充放电策略优化以提升运营收益 [6] - AI技术可将电源、电网、负荷和储能系统深度融合，实时优化能源系统运行策略，动态调整储能充放电，最大化能源利用效率 [6] 企业应用落地与布局 - 海博思创基于现有AI+大数据分析能力，规划储能资产后端运营布局，其“AI+储能应用场景解决方案研发项目”累计投入约201万元 [2] - 能辉科技与蚂蚁数科战略合作开发“能源AI智能体”应用，从投资、运营、资产退出环节重构新能源项目管理范式 [2] - 领储宇能以储能电站为载体打造源网荷储一体化平台，在发电预测、负荷预测、电力交易、电芯安全性诊断、寿命分析等方面引入算法模型训练 [4] - 头部企业如宁德时代、阳光电源、比亚迪、华为、科华数能、远景能源、天合光能等纷纷推出各自AI储能解决方案 [6] - 宁德时代天恒·智储平台融合AI大模型与机理算法，构建覆盖预警、分析、体检和运维的全套标准化能力 [7] - 阳光电源iSolarBPS系统实现50多项指标五维诊断，百兆瓦电站诊断报告生成仅需1分钟，运维效率提升30% [7] - 华为AIBMS系统对热失控等关键故障实现24小时提前预警，误报率控制在每月0.1% [7] 市场前景与规模 - 储能后市场整体服务市场规模预计在2030年将达到400亿元至500亿元 [5] - 全球计算联盟预测AIDC建设未来两三年内保持每年40%以上增速，到2030年前后年增长率在10%左右 [9] 发展瓶颈与挑战 - AI大模型训练带来电力供需矛盾，依赖跨区域电网输送能力和调度效率这一复杂系统性工程 [8] - AI在储能应用中涉及大量数据，数据安全与隐私保护至关重要，电力现货交易环节数据被篡改会导致直接经济损失 [8] - 应用场景向长时储能和高性能分析深入，系统对算力需求水涨船高，出现“算力饥渴”，瓶颈解决依赖于算力基础设施AIDC [9] - AIDC的高能耗与储能项目收益不确定性，使得“AI+储能”与AIDC的深度耦合面临商业模式考验 [9]

AI行业数据安全风险与挑战 - 人工智能行业迅猛发展，AI Agent应用需求迅速增长，但爆发式增长依赖海量用户数据，使用户面临更高隐私泄露风险[1] - 今年5月，国家网络安全通报中心公布的35款存在违法违规收集使用个人信息情况的移动应用中，多款涉及AI大模型[1] - 同月，AI绘图工具ComfyUI存在多个高危漏洞，已有境外黑客组织利用该漏洞对我国网络资产实施网络攻击，伺机窃取重要敏感数据[1] 企业端侧安全防护策略 - AI技术发展使数据库攻击多元化，从端侧进行轻量化、全面化防御更为困难[2] - 企业构建数据安全防护体系需从硬件、系统、开发框架、数据、模型等多方面入手，并采取交互式防御手段，保证链路式数据安全[2] - 移动Agent安全架构将经历从"外挂式"防护到"内生式"安全根本性转变，通过硬件重构、系统重构和协议重构构建安全可靠基础技术底座[2] - 端云协同机密计算环境将成为移动Agent安全核心支撑，下一代移动平台或将整合独立AI安全引擎，实现模型参数和用户数据的全流程保护[2] 行业技术挑战与监管环境 - 移动Agent安全技术面临三大核心挑战：加密计算算力开销影响用户体验、多样化硬件平台和操作系统导致安全方案难标准化、自主决策能力可能引发不可预知安全事件[3] - Agent安全技术需破除现有封闭格局，通过标准共建、算力端云协同、安全中间件构建形成开放协同的全网生态[3] - 监管层面通过专项整治、常态化检查等方式推动企业数据收集向最小、必要、透明、可控方向加速转变[3] - 由于AI技术革新和落地速度较快，监管标准和政策制定往往具有滞后性[3] 标准制定与合规建议 - 应尽快拟定初步标准及相关规定，并跟随AI技术迭代不断修订[4] - 从标准制定角度看，因AI变化发展迅速且具有千人千面特性，难以用单一标准管理所有场景，建议采用隐私分级方式进行逐级递增管理和规范[4] - 为更好落实标准并保障合规性，需要对AI使用数据进行分级处理，以便更好适应政策要求并创造更多创新空间[4]

产业发展现状 - 行业当前产业规模稳步增长至近2200亿元 [1] - 行业呈现“小而散、碎片化”的特征 [1] - 上市企业整体营收增速放缓与净利润承压是现实挑战 [1] 产业发展驱动力与趋势 - 工业互联网、人工智能、数据安全等新兴领域正形成产业发展的“新蓝海” [1] - 安全产品与服务正向“行业化、内嵌化、能力驱动”深刻转变 [1] - 在顶层设计优化、技术融合与服务模式创新驱动下，行业空间广阔 [2] 技术影响 - 生成式人工智能在赋能智能化防御的同时，也显著降低了网络攻击门槛 [1] - 生成式人工智能加剧了安全监管的难度 [1]