报告核心观点 - 报告由华为、中国信通院等联合编制，旨在剖析“人工智能+”国家级推进背景下，行业AI融合面临的多维安全挑战，并构建一套以“端到端、分层解耦”为核心的行业AI安全治理体系，为金融、政务、医疗、制造等重点领域的数智化安全转型提供实践方案与未来指引 [1][2] 发展趋势与挑战 - AI技术正从技术爆发向产业深耕跃迁，成为驱动新一轮科技革命和产业变革的核心力量，并随着《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的发布，从行业共识上升为有明确路径的国家级推进举措 [11] - AI与行业的结合正从单点工具应用向全业务流程深度融合迈进，呈现出“业务流程重构、跨领域协同、个性化服务、闭环优化”四大融合趋势 [14] - 行业AI安全已突破单一技术漏洞范畴，呈现出“管理-技术-场景”多维交织的系统性挑战 [16] - 构建系统化、专业化的行业AI安全体系，是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 [18][21] 管理层面安全风险 - **垂直行业监管滞后**：通用法规充足，但金融、医疗、政务、工业等垂直领域缺乏细则指引，形成监管真空、责任界定模糊等瓶颈，企业面临“无章可循”或“多部门管理”难题 [23][24] - **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，在数据治理、模型训练、运维、退役等中间环节缺乏可操作指引，导致合规断点 [28] - **技术标准与评估工具建设滞后**：行业普遍面临“监管要求明确，但难以自证合规”的困境，安全评估指标定性多、定量少，且缺乏行业专用的合规工具链 [30] - **责任认定体系模糊**：在人机协同模式下，现有责任认定体系难以清晰界定开发者、数据提供者、使用者之间的责任，导致行业存在“宁可不上、不可违规”的保守倾向 [31][34] - **传统安全管理制度显露局限性**：AI的内生性、自主性、黑箱性等特征，使得依赖静态规则和事后追责的传统安全管理范式难以应对实时演化的风险 [35][36] 技术层面安全风险 - **基础设施安全风险**：风险贯穿硬件底座、计算环境、云端架构及全链路供应链。硬件存在可信根缺失、设计缺陷与侧信道攻击风险；计算环境存在运行态防护短板与虚拟化边界逃逸风险；云端架构存在多租户交叉污染与API资源滥用风险；供应链存在资产清单不透明导致的隐蔽篡改与资产污染风险 [38][40][41][42] - **数据安全风险**：风险已演变为涵盖处理态隐私与权属合规的复合挑战。包括计算态数据安全防护失效、数据投毒与泄露、以及训练数据合规风险（如非法抓取、未授权使用版权作品） [45][46][47][49] - **模型安全风险**：模型作为智能中枢，面临运行期算法攻击（如对抗性扰动、Prompt注入）、模型反推与窃取、以及因数据失衡导致的算法歧视与伦理危机 [50] - **应用服务安全风险**：应用层面临架构与接口防护薄弱、智能Agent的越权调用与诱导风险，以及AI技术本身被用于深度伪造、自动化攻击等赋能攻击的挑战 [51][52] 典型场景安全风险 - **行业通用场景风险**：主要包括AIGC深度伪造技术引发的身份互信与认证体系危机，以及人机交互界面面临的Prompt注入与数据泄露风险，这些已成为跨行业的共性基础威胁 [54][55][57] - **重点行业典型风险**： - **制造业**：智能工厂转型中，面临生产数据（如工艺参数、缺陷图像）被窃取，以及设备控制安全风险（如智能Agent决策被攻击导致错误停机或篡改质检标准） [59][60] - **医疗健康**：AI医疗应用核心风险集中于患者隐私泄露（如病历、医学影像中的生物特征信息），以及因训练数据偏差或对抗性攻击导致的诊疗偏差与归责难题。例如，某皮肤癌诊断模型对深色皮肤人群的误诊率比浅色皮肤高40% [61][62] - **金融服务**：智能风控、智能投顾等应用引入了交易安全与合规挑战的双重复合风险 [63] 行业AI安全治理体系框架 - 报告提出以 **“端到端、分层解耦”** 为核心的行业AI安全治理体系，搭建**基础设施、数据、模型、Agent应用四大技术支柱**，并辅以安全运营管理与全生命周期协同 [1][21] - **基础设施安全**：旨在筑牢算力、网络等可信底座 [1] - **数据安全**：遵循分类分级等原则，实现从采集、存储到使用的全生命周期管控 [1] - **模型安全**：覆盖算法工具链、训练、部署运行全环节，打造内生安全能力 [1] - **Agent应用安全**：聚焦运行、交互、内容等维度进行管控 [1] - 通过跨域协同与全生命周期治理，构建 **“1+3+1”数智共生协同框架**，实现安全运营闭环 [1] 重点领域安全治理实践 - **金融领域**：构建事前、事中、事后全链路防控体系，以保障数据与运营合规 [2] - **政务领域**：从四大维度搭建内容安全防线，实现输入输出全检测 [2] - **医疗领域**：打造“一个中心、三重防护”体系，以落实网络安全等级保护要求 [2] - **制造领域**：构建多层次安全体系，以满足备案与数据合规需求 [2] - 各领域实践均取得了显著的安全治理成效 [2] 未来展望与发展方向 - **短期（2-3年）**：聚焦**基础补齐与共识建立**，包括筑牢可信底座、深化数据治理、统一行业标准 [2][10] - **长期（3-5年）**：致力于**自主可控与生态共建**，突破底层技术瓶颈，发展可解释性AI，实现“以模治模”的智能防御，同时推动跨行业、跨国界的生态协同，参与全球AI安全治理规则制定，输出中国方案 [2][10]

中国人工智能行业整体发展态势 - 中国在人工智能技术领域处于时代前沿，具备强有力的政策支持、深厚的人才储备和充足的风险资本供给等竞争优势 [1] - 人工智能行业的发展引起投资者广泛关注，截至今年八月份，追踪40家香港上市AI产业链企业的恒生人工智能主题指数上涨34.8%，同期恒生指数涨幅为28.9% [1] - 行业参与者正致力于开发能够改变日常生活的AI赋能解决方案 [1] DeepSeek模型的突破性影响 - DeepSeek通用大语言模型于2025年初发布，其性能能与顶尖AI模型竞争，但使用的算力和训练成本远低于后者 [2] - 该模型的成功对青年科学家和工程师产生巨大鼓舞，提升了行业对自身能力的信心 [2] - DeepSeek的开源特性具有重要意义，促进了AI从业者之间的共享文化，并推动技术应用落地 [2] - 开源模型使开发者无需从零开始，可直接使用现成的“开箱即用”模型，且开源软件在安全性方面具有优势 [3] - DeepSeek开启了AI创新的长期趋势，这一趋势有望在未来数十年持续发展 [3] AI技术的实际应用与商业化 - 开发可实际应用的AI解决方案是实现商业化的关键 [4] - 中国自2021年以来连续多年成为全球最大的机器人市场，安装量占全球总量一半以上 [4] - AI为机器人带来泛化能力，使其能够在陌生环境或面对陌生物体时执行任务，但目前精度和效率尚不及传统机器人 [4] - AI机器人的部署遵循三阶段路径：初期应用于对精度要求较低的服务业，中期扩展至工业领域，最终实现与人类紧密协作 [4] - 中国企业在多模态AI领域进展显著，这类系统能处理并理解文本、图像、音频和视频等多种数据类型的信息 [5] - 多模态技术能精准高效地解析长视频内容，预计AI将逐步从视频文件中习得空间感知能力，这对机器人领域尤为重要 [5] 行业前景与展望 - 行业创始人相信AI技术能够成为企业实用工具 [6] - 中国人工智能产业发展乐观，投资者将持续关注这一日益重要的科技主题 [6]

流动性与政策环境 - 银行于10月9日进行1.1万亿元买断式逆回购操作，覆盖当月8000亿元到期量后实现净投放3000亿元 [2] - 该操作被视为明确的数量型政策加码信号，旨在为政府债券发行和企业信贷铺路 [2] - 7月至8月非银行业金融机构存款新增超过3万亿元，居民储蓄正成规模流向股市 [2] - 美联储9月降息落地，全球流动性宽松，外资回流A股和港股迹象明显 [2] 科技行业 - OpenAI开发者大会推高市场对算力产业链预期，带动国产算力板块从芯片代工到硬件设备全线躁动 [5] - 中芯国际14纳米以下制程营收在2025年预计暴涨68%，订单能见度已排到2026年 [5] - 半导体设备国产化率仅20%至30%，在出口管制升级背景下替代进程加速 [5] - 兆易创新在9月股价翻倍，光模块、液冷、PCB等硬件环节因算力需求爆发而订单激增 [5] 高端制造行业 - 全球人形机器人累计需求量至2030年预计达到200万台，产业正处在从0到1的突破前夜 [5] - 小鹏科技日将亮相第五代机器人，特斯拉Optimus预计2025年进入小批量生产 [5] - 国际核聚变能源大会使高温超导材料、核心设备厂商成为焦点，一个被称为BEST反应堆电源的项目将在9-10月启动招标，金额超过10亿元 [5] 新能源行业 - 储能板块在9月末最后一个交易日拿下14个涨停 [8] - 10月9日至11日举行SNECES＋国际储能大会，光伏装机数据在9月同比增长32.4% [8] - 供给侧改革推动利润修复，鹏辉能源、科华数据等储能系统集成商成为资金围猎对象 [8] 消费行业 - 消费板块押注国庆假期数据，短途高频、长线品质成为旅游新特征 [8] - 西域旅游、中国国航等标的被机构列为弹性品种 [9] 市场事件与预期 - 10月31日上市公司三季报披露收官，当前科创板预喜率仅48%，高估值科技股面临业绩验证压力 [10] - 美联储10月28日议息会议成为全球流动性风向标，市场普遍预期降息25个基点，若超预期降息50个基点可能拉升科技、黄金、人形机器人板块 [11] - 券商判断红十月是大概率事件，但结构性分化加剧，9月芯片、机器人、新能源板块上涨而船舶、银行、食品饮料板块表现不佳 [12]

研究背景与目的 - 2026年是新《金融科技发展规划》开端年 金融科技市场将从"业技融合"迈入"数字金融"和"科技场景"建设阶段[2] - 人工智能、稳定币和数据要素价值释放将改变金融行业生产模式并提升跨境支付效率[2] - 金融科技全球化成为产业发展趋势 受全球经济格局变革和"一带一路"倡议推动[2] - 报告采用专家深访与B端调研相结合方式 从需求端分析金融机构对前沿技术实用性和科技场景服务能力的观点[2][5] - 报告旨在帮助产业和资本追踪行业前沿实践 前瞻性布局未来市场发展机会[3] 研究内容框架 - 分析新一代政策背景下金融机构对数智化场景建设、前沿技术应用与数据要素价值挖掘的技术需求[5] - 聚焦银行、保险、证券三大核心领域数智化场景建设 探究前沿技术产品在各场景的实践表现[5] - 研究金融科技厂商海外市场拓展进程 围绕实力为王、合规优先、生态构建、顶层设计四大版块讨论出海模式演进[7] - 选取具备良好实践成效的案例入围"中国金融科技行业卓越服务商" 并向金融客户定向推荐[9] - 通过专家深访形式提炼行业前瞻洞察 以专家名片+专家观点形式呈现[9] 金融业务场景覆盖 - 银行领域包括精准营销、智能风控、数智化运营、数字支付、产品数字化、渠道智慧联动、数字化生态建设等[6] - 保险领域包括数字化营销、全流程风险管理、渠道展业、理赔给付、核保承保、产品研发、运营管理等[6] - 证券领域包括投研分析、投资顾问、智能产品推荐、客户服务、风险管理、智能量化交易、办公助手等[7] - 其他综合性场景包括数字支付、技术中台建设、数字化运营管理等[7] 技术应用领域 - 人工智能涵盖金融大模型、多模态技术、AI数字人、开发平台、智能反洗钱/反欺诈、数字员工助手、资管服务等[7] - 大数据包括数据综合治理平台、报表管理、智慧图谱建设、用户画像服务、信用评估、数据治理与开发平台等[7] - 云计算涉及云边端协同、系统上云选择、金融团体云建设等[7] - 区块链应用在跨境支付与汇款、供应链融资、身份验证（KYC）、数字货币等领域[7] 海外市场拓展 - 探讨海外市场选择策略及出海业务的风险与挑战[8][9] - 以"技术底座+场景创新+海外服务"模式展示头部厂商出海案例[7] - 为国内市场提供金融科技服务出海业务落地指南[7] 参与价值 - 获得细分市场规模核算、市场需求特征、合规要求分析、业务开展模式与演进情况等研究成果[11] - 入选报告卓越实践案例可提升品牌知名度和行业影响力[12] - 通过艾瑞官方平台及媒体渠道发布报告 并有机会参与行业交流活动[12] 研究对象与时间安排 - 研究对象包括银行、保险、证券、消费金融、供应链金融、第三方支付等金融机构及金融科技服务商[13] - 征集时间从即日起至2026年Q1 报告将于2026年Q1正式发布[14][15] - 研究流程包括选题研究、报告大纲制定、厂商征集、企业访谈和市场调研等环节[15]