公司技术成果与学术认可 - 2025年至今，蚂蚁数科已在顶级期刊和会议上发表论文22篇，其中超过85%属于CCF A类[1] - 研究成果通过独立研究、与清华大学、浙江大学、华东师范大学等高校建立联合实验室及定向科研课题等多元学术合作形式取得[1][2] - 研究成果覆盖NeurIPS、USENIX Security、CCS、NDSS、ICDE等多个前沿领域的国际顶级会议与期刊，标志着相关技术成果达到所属领域的全球领先水平[2] 聚焦AI时代的关键技术挑战 - 企业在智能化道路上正面临三大关键挑战：如何在分布式环境中建立信任、如何应对AI技术带来的新安全威胁，以及如何让大规模协同决策更高效[1] - 本年度研究成果集中在区块链共识协议、AI安全、可信计算等技术领域，旨在为企业大规模智能协作提供新的解题思路[1] 区块链与共识协议创新 - 公司与清华大学联合研发了Rondo协议，该协议能以极低的资源消耗为分布式网络提供安全、公平且不可预测的“随机数”[1] - 此项技术为智能体之间无需可信第三方的高效协作奠定了基础[1] AI安全与深度伪造防御 - 为应对AI深度伪造带来的安全风险，公司联合高校设计了一种全新的学习框架，可以将图像信息中的纹理、颜色、边缘等特征解耦并完成多尺度特征分析，大大提升深度伪造的“解题”难度[2] - 公司提供一种“关键遗忘”机制，让检测模型忽略常见的伪造痕迹，转而去捕捉更深层的伪造特征，从而提升对未知伪造手法的识别与预警能力[2] 零知识证明与可信计算突破 - 公司与华东师范大学合作，在零知识证明领域取得两项关键突破，提出了业界首个可验证图数据查询算法和业界首个可验证联邦学习框架ZKSL[2] - 这些突破旨在为企业间跨组织的智能体协作构建一个可信的底层协议层，以快速生成验证证明，确保协同决策的可信与高效[2]

行业痛点与解决方案 - 智能家居行业信息安全检测领域面临传统工具覆盖指标少、测试效率低、恶意攻击辨识难等痛点 [1] - 市场监管总局组织研究团队开发了“智能家居信息安全异构融合检测平台”以应对上述痛点 [1] - 该平台融合了质量安全领域大模型（质言大模型），为智能家电、智能安防、智能穿戴等产品提供全方位、多角度安全检测支撑 [1] 平台技术能力与数据基础 - 研究团队依托5000多条历史检测数据和200多项标准训练细分领域垂直大模型 [1] - 平台成功构建了能自动生成测试用例并自动执行的智能体 [1] - 平台内置10余项标准检测模块，覆盖100余项检测项目，兼容10种通信协议 [1] - 平台可支持12类智能产品“即插即测”，检测效率较传统人工检测提升20倍 [1] - 平台支持检测报告自动化审核 [1] 试点应用成果与未来规划 - 2024年5月，平台在海尔、美的、小天才等10余家典型代表企业开展应用试点 [1] - 在针对智能摄像头的实际应用场景检测中，发现了高、中危害漏洞12项 [1] - 研究团队及时提出了基于可信计算的轻量化端云联动信息安全防御的解决方法，大幅降低了该类产品的安全风险隐患 [1] - 未来，团队将进一步适配智能机器人、低空飞行器等新兴产品 [2] - 计划构建“靶向检测-智能预警-精准处置”全链条数智化服务平台 [2] - 目标推动我国智能产品质量安全从“被动应对”向“主动防控”转型，夯实产业安全发展根基 [2]

行业政策与战略地位 - 网络安全等级保护建设是我国网络安全领域的重要标志性工程和重大举措 [3][5] - 可信计算是构建主动防御体系、保障信息系统安全可控的核心技术支撑和关键抓手 [3][5] - 2025自主可信计算创新论坛在北京隆重开幕，由网络安全等级保护制度2.0与可信计算3.0攻关示范基地等多个权威机构联合主办 [1][4] 公司核心能力与产品 - 公司深耕网络安全领域多年，在助力等保建设、可信计算技术研发、产品落地及场景化应用方面积累了丰富经验 [3][6] - 公司重磅发布“等保测评报告分析智能体”，以AI为核心驱动，深度集成GB/T 28448等核心标准，构建多维度智能审核引擎，开启了测评报告智能审核新纪元 [3][6] - 公司致力于以隐私计算等技术为核心底座，构建数据要素安全流通基础设施，研发了可信数据空间产品——数由空间、数由器 [3][6] - 公司通过大数据可信执行环境（BDTEE）、多方安全计算（MPC）、联邦学习等多种前沿主流技术，保障多方数据联合计算过程的可靠、可控和可溯 [3][6] 行业认可与市场地位 - 公司成为国内自主可信计算产学研用协同创新机制中的关键一环，首批入驻网络安全等级保护2.0和可信计算3.0攻关示范基地 [1][4] - 公司是首家完成中国信息通信研究院组织的首批“面向大模型的增强型可信执行环境基础能力专项测试”的企业 [3][6] - 公司曾获得首届星河杯全国隐私计算大赛一等奖 [3][6] 生态合作与未来展望 - 公司入驻攻关示范基地后，将与政产学研用各界精英共同探讨自主可信计算技术的前沿趋势、产业实践与生态构建 [4][6] - 公司将助力各界攻克自主可信计算领域的核心技术难题，为打造安全可控的数字经济新生态注入强劲动能 [4][6]

公司产品开发进展 - 公司基于参股公司江原科技国产自主AI算力芯片和自有CCT02 TCM可信芯片开发可信AI推理卡 [1] - 可信AI推理卡支持国密SM2/3/4算法及静态启动度量功能 [1] - 产品可防止软件使用过程中的破坏或黑客恶意攻击 保护敏感信息不被窃取 [1] 技术标准与合规性 - 产品满足《GM/T 0012-2020可信计算》国家标准要求 [1] - 通过可信计算技术实现敏感信息防护和恶意代码防御 [1]

行业投资结构 - 国内算力与存力投资配比约为40:1 远高于国外市场的10:1以内水平 [1] - 存储环节存在显著瓶颈 数据流转不畅导致算力资源空置 [1][5] - 存力投入具备成本杠杆效应 每投入1元存力可节省10元算力成本 [1][13] 技术瓶颈与挑战 - 数据中心存在三大核心问题：数据看不全（系统不兼容形成信息孤岛）、理不顺（海量数据价值挖掘与跨域流通效率低）、用不好（东数西存战略下数据调用延迟高） [3][4] - AI训练对存储性能要求急剧提升 IOPS需求增长数十倍至百倍 带宽需求从数百Gb跃升至十几TB [6] - 自动驾驶等场景单日产生数TB至十几TB数据 传统多存储系统导致数据迁移效率低下 [5] 企业技术突破 - 曙光存储通过21年研发投入实现全栈自研 研发人员占比超90% [9][10] - 集中式存储产品以3000万IOPS和0.202毫秒延迟登顶SPC-1全球性能榜首 [10] - 构建存算一体化调度平台 解决跨异构、跨地域数据流动难题 [1][8] 市场格局变化 - 国外厂商（如EMC）全面退出中国市场 国内自研技术优势凸显 [10] - 国产化趋势下 原基于国外内核优化的厂商转向与全自研企业合作 [10] - 运营商成为国家战略落地关键力量 中国移动部署上千套存储系统 [7] 技术演进方向 - DeepSeek推动AI从训练转向推理 门槛从数十亿元投入大幅降低 [12] - 新瓶颈转向隐私计算与可信计算 需满足国家数据安全要求 [12] - 通过GDS技术实现存储到GPU直连传输 bypass CPU和内存提升效率 [13] - 向量数据库存储行业高质量数据 优化上下文长度使token生成速度达2000-3000/秒 [14] 战略合作契机 - 中国移动基于业务需求（管理上千套存储系统）和国家东数西算战略提出合作项目 [7] - 运营商依托能源资源优势 成为国家算力基础设施核心建设者 [7] - 全栈自研能力成为解决跨域数据流动问题的关键选择 [8]

行业趋势 - 智能终端已成为用户隐私数据的重要载体 涵盖照片 视频 备忘录 日程 文档及APP本地缓存等多种数据类型 [1] - AI问答 AI生成 AI搜索等场景需将部分数据上传至云端 涉及复杂的个人数据收集 传输 处理和存储流程 [1] - 2025年智能终端行业将迈入"AI原生"时代 端云协同环境下的隐私保障成为核心挑战 [2] 技术解决方案 - 火山引擎与联想合作推出联想个人云1.0 通过TEE加密 可信传输和机密容器技术构建端云协同安全壁垒 [2] - 方案支持全链路100%加密计算 用户prompt在完全加密环境中传递 开发者可通过透明自证机制验证计算过程安全性 [4] - 火山引擎AICC机密计算平台为努比亚打造端到端数据安全防护体系 保障传输与模型推理全流程隐私合规 [4] - 平台实现安全与性能兼得 端到端用户感知延迟接近明文模式 大模型推理效率几乎无损 [6] 合作与生态 - 火山引擎与联想合作推出"可信混合计算方案" 安全能力从终端延伸至云端 [7] - 火山引擎AICC机密计算平台具备高开放性与终端适配性 未来可搭配RAG Agent等AI能力构建全生命周期安全体系 [7] - 平台合作智能终端厂商数量持续增长 有望为更多AI终端提供安全服务环境 [4][7] 技术突破 - 行业长期面临安全与性能的"悖论" 安全措施增加计算开销 性能优化需减少中间环节 [5] - 火山引擎通过深度技术优化 在架构 算法和硬件层面实现创新 破解安全与性能兼得难题 [6]