行业技术创新与现状 - 大湾区生成式AI安全领域技术创新活跃，凭借区位优势与创新氛围吸引大量人才与资金投入，催生一系列前沿技术成果，在模型安全可信和量化评级方向取得显著进展 [3][4] - 产业布局已初步形成涵盖基础研发、技术应用、安全保障的较完整产业链，但存在重应用轻安全、强技术弱标准的情况有待改善 [4] - 联合实验室提出本地化安全评测系统，可根据大湾区AI企业实际业务场景、数据特点及技术架构进行针对性安全评测，及时发现隐患并提供改进建议 [4] 产业协同治理体系 - AI安全治理需政府、企业、高校、用户多方协同：政府可依托深圳前海与河套制度创新优势，明确安全底线与风险分级标准，开放监管科技接口并开展沙箱试点，设立负面清单与合规激励政策 [5] - 企业作为产业实践主体应将安全指标前置到需求评审、数据治理及模型训练全流程，开展第三方持续评测并参与行业安全标准制定 [5] - 高校需聚焦AI安全基础理论突破与关键技术攻关，加大科研投入并通过产学研合作将成果转化为实际生产力 [5] - 用户需提升AI安全使用意识，在体验过程中主动反馈安全问题以形成治理闭环 [6] 联合实验室角色与规划 - 联合实验室承担大湾区AI产业生态黏合剂和试验田双重角色，通过整合政产学研用多方力量促进技术从研发端到应用端高效衔接 [2][9] - 未来工作可从三方面发力：推动伦理治理与技术流程深度融合，将公平性、可追责、隐私保护等要求嵌入模型全流程；加快可信AI关键技术研发与应用，重点突破边缘端模型压缩安全防护等问题；面向国际合作参与生成式AI伦理与治理规则共建 [6] - 建议联合实验室强化安全技术开源共享与生态孵化能力，布局生成式AI安全人才培养与国际合作机制，探索建设AI安全事件响应与溯源中心 [8] 行业赋能前景 - 生成式人工智能将在大湾区各行业实现更深层次、更广范围赋能，从辅助工具转变为核心引擎，在金融、医疗、教育、制造、城市治理等领域推动业务流程重构与新质生产力形成 [8] - AI系统将更注重安全可控、责任明确与价值对齐，全面融入行业数字底座成为支撑产业升级的重要支柱 [8] - 联合实验室可结合大湾区高密度应用场景开展全链条算法探索和应用验证，借助粤港澳协同优势推进跨境金融安全测试、医疗场景验证及国际标准对接 [9]