政策法规与行业趋势 - 十四届全国人大常委会表决通过修改网络安全法的决定 自2026年1月1日起施行 新法规定国家支持人工智能基础理论研究和关键技术研发 推进训练数据资源和算力等基础设施建设 [1] - 修改后的网络安全法旨在推动人工智能治理从局部监管转向系统性规制 回应人工智能治理和促进发展的需要 [1] - 信息技术咨询公司Gartner报告显示 中国网络安全重点正逐步转向保障人工智能的安全 [1] - 行业专家认为AI技术应用在带来新型安全风险的同时 也为网络安全行业提升效率和提高产品能力带来机遇 [1] 网络安全公司的AI布局 - 深信服持续将人工智能技术与能力融入网络安全和云计算各项产品与服务中 已将大模型技术应用到网络安全产品 形成安全GPT和融合AI能力的AI防火墙等多款产品 并计划未来继续加大对AI技术的研发投入 [1] - 天融信已在AI+安全和智算云等新方向进行布局和投入 形成全栈安全产品体系与智算云综合解决方案 未来将重点推动网络安全和智算云产品与人工智能等新兴场景的深度融合 [2] - 蚂蚁集团发布融合网络安全与AI技术的创新产品 包括智能眼镜可信连接技术框架gPass 已与多个智能眼镜品牌合作落地"看一下支付"场景 并展示AIGC滥用检测和深度伪造防御等大模型安全解决方案 [2] - 启明星辰开发的安星智能体已应用于安全运营和威胁检测等产品或服务中 显著提升产品能力和服务效率 [2] - 亚信安全上半年AI大模型应用与交付业务实现显著增长 未来将持续聚焦AI大模型应用与交付等三大增长引擎 [2] 市场分析与机构观点 - 市场分析人士指出 未来几年对人工智能中上游基础设施及下游应用的投入将呈现放量趋势 在AI基建快速推进和AI应用持续落地背景下 可关注国产算力和AI芯片等细分行业 [3] - 东兴证券认为人工智能行业处于政策、技术和需求三维共振阶段 叠加"人工智能+"行动带来政策赋能 国产芯片及云计算龙头业绩逐步验证 大厂CapEx持续投入推高行业发展确定性 [3] - 中银国际指出AI基建催化存储"超级周期" 10月以来存储芯片价格加速上涨 国产算力产业链景气度持续验证 在产业链景气度持续验证与政策催化预期强化下 配置可逐步回归科技主线 特别是国产算力和国产存储芯片等领域 [3] 主要公司动态与进展 - 百度集团于2018年底开展大模型技术研发 2019年3月发布文心大模型1.0 今年4月发布文心4.5 Turbo和文心X1 Turbo 9月将X1 Turbo升级为文心X1.1 [4] - 阿里巴巴集团首席执行官表示正积极推进三年3800亿元的AI基础设施建设计划 并将持续追加更大投入 预计对比2022年 2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍 [5] - 里昂发布研报将商汤目标价由1.85港元上调至3港元 认为商汤受惠于生成式AI收入增长及业务重组 商汤与寒武纪建立战略合作以通过国产芯片扩展人工智能运算能力 其AI模型商业化在AI眼镜与AI影片生成工具领域取得进展 [5] - 优必选10月16日中标广西具身智能数据采集及测试中心设备采购及安装项目 订单金额达1.26亿元 10月15日与某知名上市汽车科技公司签署人形机器人采购合同 金额超3200万元 截至目前 Walker系列人形机器人全年已获得超6.3亿元订单 [6] 行业活动与催化 - 2025第十届中国国际人工智能大会暨算力算法峰会于10月28-29日在上海举办 会议设立人工智能新产品和新技术成果展示区 展示涵盖AI基础层、技术层和应用层等相关技术产品 [2]

文章核心观点 - 中小企业智能化是智能世界全面落地的关键，华为坤灵通过推出场景化解决方案和升级伙伴体系，致力于铺平这“最后一公里”[4][5][28] 中小企业智能化现状与挑战 - AI正从效率工具深入企业核心系统，推动商业模式和工作模式重构，但中小企业智能化存在巨大鸿沟[4][7] - 全球大型企业超70%已将AI融入核心业务并获得回报，而中小企业尝试引入AI的比例不足25%，能稳定应用并获益的比例低于10%[7] - 中国中小企业数量超5800万家，贡献60%的GDP、70%的技术创新和超80%的城镇就业，但在智能化转型中面临认知不足、人才短缺和方案碎片化三大障碍[7][8] 华为坤灵的解决方案：“4+10+N”模式 - 方案围绕智能办公、智能商业、智能教育、智能医疗四大核心场景，推出十套一站式解决方案及系列明星产品[5][16] - 在智能商业场景推出“直播宝”设备，支持3.57Gbps带宽和64路并发，通过AI优化直播流量，解决商家直播网络卡顿问题[17] - 在酒店场景推出“防偷拍AP”，集成网络、Wi-Fi等五种业务，内置电磁信号分析功能，偷拍检测成功率高达99%[17][18] - 思路从“单品分销”升级为“场景定义产品，方案驱动销售”，将复杂系统工程转化为可快速落地的一站式选择[14][19] 伙伴体系升级：“百&万计划” - 计划发展100家分销钻石伙伴，将其授权从单品拓展为全产品授权，使其能基于完整产品组合开展场景化销售[21][23] - 协同发展10000家精英工程商，使其能直接面向最终用户交付场景化方案，提升整体交付效率[21][23] - 该计划是渠道具备场景化能力的组织保障，与“4+10+N”方案形成呼应，推动智能化进入可普及、规模化的加速阶段[23] 对行业与中小企业的潜在影响 - 华为从“卖产品”转向“卖方案”，重新定义渠道角色，分销商和工程商成为方案组织者与交付者[25] - 一站式场景化方案让中小企业可绕过复杂技术选型，直接获得覆盖核心场景的整体能力，将资源投入业务创新[25] - 华为通过构建可复制、可扩展的路径，有望成为中小企业智能化转型的关键底座，释放其生产力并带来新经济增量[27]

安博通2025年上半年电话会议纪要关键要点 涉及的行业与公司 * 网络安全与人工智能融合行业[2] * 国产AI算力芯片行业[2] * 稳定币与RWA（资产代币化）行业[9] * 低空经济算力网络行业[20] * 上市公司：北京安博通科技股份有限公司（安博通）[1] 财务业绩与运营表现 * 2025年上半年营收达4.29亿元，同比增长123.98%[2][3] * 增长主要受益于安全人工智能新产品线的强劲表现[2][3] * 公司主动调整网安业务策略，放弃低毛利和高回款风险的政府类业务[4][13] * 加强预付款和回款管理，应收账款占收入比例从去年的280%降至90%左右，显著改善现金流和风险控制[4][13] * 毛利率显著提升，预计年度毛利率将维持在60%左右[21] * 提升原因包括抛弃高风险低毛利业务，以及AI算力新业务采用净额法核算（部分业务毛利率为100%）[21] * 公司今年利润肯定转正，相比2024年的负值将实现大幅增长[22] 技术创新与研发投入 * 公司研发和技术支持人员163名，占员工总数的59.28%[3] * 新申请专利24项，新获得发明专利13项，新取得软件注册权52项[2][3] * 成立了鲁班AI研究院，发布了易采AI交互架构[3][17] * 发布国内首款商用化AI防火墙[4][17] * 开发合规智能体和安全检测智能体，提升行业客户效率[4][18] 战略合作与产品进展 * 与国产芯片厂商江源合作推进AI算力中心实验局[2][5] * 山东项目因国家发改委审批延迟受阻，湖北项目仍在推进[2][5] * 有望成为江源边缘算力中心大面积部署的首个实战案例[2][5] * 供应链全国产化，产能不受国际制裁影响[2][5] * 已推出搭载江原芯片的一体机、服务器及液冷台式静音一体机等产品，并已上市销售[2][6] * 与大模型厂商展开合作，包括百度、中科院龙泰数等，合作紧密度较高的是百度和龙泰数[4][19] 市场拓展与业务布局 海外市场 * 安全业务出海：已签订日本长期合作项目，推进马来西亚和印尼的安全业务[9] * AI算力方向：积极推进海外算力中心建设和运营项目，目前主要集中于印尼[9] * 安博通香港承接国内无法开展的稳定币RWA业务[2][9] 新业务领域 * 稳定币与RWA：视稳定币为发币权，盈利模式类似美债；RWA为资产代币化，公司正积极布局并提供技术服务[16] * 低空经济：专注于算力和算网，非飞行器本身；已在浙江落地项目，涉及无人机飞行时的算力网络调度[20] * 模组产品：战略定位为行业上游供应商，供底层软件及模组类产品；采用贸工技路径，从贸易开始逐步转向自有[10][11] 公司治理与资本运作 * 董事长钟竹先生股权转让涉及约5.6%的股份，锁定18个月[2][7] * 引入的投资人背后有业务资源支持，被视为利好消息，市场反应积极[2][7][8] * 当前阶段暂时没有计划推动对江源优先认股权的变化，需待其业务达到盈亏平衡水平后才会考虑[9] 项目进展与未来展望 * 公司在推进至少四个重要的计算中心项目，两个为国产化项目，两个使用海外芯片[14] * 一个项目即将挂网，另一个已开工不受审批限制，预计能在年内完成；其余两个需视审批进度而定[14][15] * 这些计算中心项目有望为下半年带来显著收入增量[15] * 安全和AI融合被视为重要方向，AI加安全不仅保障性资源，更可成为生产性资源[17] * 智能体服务对象包括安全运维人员和企业端业务层面（如医疗器械CRO），旨在帮助客户提质增效[18][19]

环球网财经中心《环球问策》系列报道 【环球网科技报道 记者 林迪】近日，Akamai发布《2025年Web应用与API安全态势分享》（以下简称 《报告》），Akamai大中华区解决方案技术经理马俊向记者深入解读了该《报告》。马俊强调，AI技 术正深刻影响着互联网安全的格局。 他特别指出，未授权或不恰当的授权是导致敏感数据泄漏和系统渗透的主要原因。 在API安全方面，《报告》揭示了四大风险：API滥用、测试频率下降、缺少事先测试以及僵尸API和影 子API。马俊举例说："我们发现某个电子商务企业因API未进行充分校验，导致同一时间从不同IP地址 发起大量请求，造成虚假用户注册和短信发送，带来了直接的经济损失。" 随着全球各地区对互联网安全和数据隐私保护的要求日益严格，合规性成为企业不可忽视的重要方面。 《报告》指出，违反OWASP和MITRE框架的API安全事件显著加剧了企业的合规风险。马俊强 调："OWASP API3/API5/API2等身份认证漏洞因过度暴露用户隐私数据，导致大规模数据泄露，给企业 带来了非常大的安全风险。" 不同行业在面临API安全风险时，既有特异性也有共性。马俊分析道："电子商务行业在 ...

AI模型发展现状 - AI在过去12个月取得现象级发展 正在构建具有强大记忆和处理能力的"大脑" [3] - 当前AI模型存在幻觉问题 50次提示注入攻击中有50次成功 攻击成功率高达100% [5] - 模型构建成本大幅降低 可能仅需600万美元就能获得与OpenAI相似的结果 [5] - 未来将出现更多特定任务模型 构建成本远低于通用大模型 [5] AI安全风险与防护 - AI模型需要设置防护栏 建立防护措施是成本所在 早期防护措施容易被绕过 [6] - 当AI被赋予执行权限时风险增加 出现过免费赠送汽车和退换机票的案例 [4] - 坏人可利用LLM加速攻击 通过开源模型获取利用漏洞的方案 缩短攻击时间 [11][12] - 在错误手中 AI可能被用于制造生物武器等危险用途 防护栏至关重要 [14] 企业AI应用策略 - 企业AI应用分为人类增强和任务自动化两类 目前主要用于员工能力增强 [9] - 企业需控制员工使用AI的方式 防止专有数据被输入模型训练 [9] - AI防火墙可检查进出模型内容 确保数据安全和不被劫持 [10] - 企业应进行AB测试和实验 在不赋予控制权的情况下了解AI能力 [18][19] AI行业竞争格局 - AI领域将分化为通用大模型和特定任务模型两大阵营 [54] - 高后果应用需要更精确的领域数据和专业模型 容忍度低于消费者应用 [55] - 现有消费者巨头正在构建通用模型 OpenAI建立了独特的订阅制消费者模式 [56] - 基础设施领域存在真实收入支撑 芯片销售数量是两年前的4-10倍 [57] 安全行业变革 - AI将彻底改变安全行业 从95%预防+5%检测转向基于模式识别的实时异常检测 [24][25] - 安全公司需要位于数据收集点 AI需要大量数据才能有效工作 [26] - 安全团队是风险管理者 需要平衡业务需求与风险控制 [29] - 安全人员最终将允许AI拥有执行权限 但需要设置多重保护措施 [30] 公司战略与领导力 - Palo Alto Networks自评敏捷性7-7.5分(满分10分) 受客户规模和安全责任制约 [31] - 采用收购与自建双轨策略 已完成19次收购 半数以上产品为自主构建 [33] - 收购原则聚焦市场前两名 避免收购第三选择 重视创始人留存 [46][47] - 领导力核心是确定方向、制定可行计划、配置资源、清除执行障碍 [42][43] 技术发展趋势 - 专用模型将基于专有数据构建 企业间难以共享敏感数据 [54] - 计算、带宽和内存需求历史上从未缩减 未来将继续增长 [63] - 通用模型与特定任务模型将分化 企业应用需要更高精确度 [55] - 模型开发成本下降可能导致监管挑战 低成本模型难以控制 [17]