芯盾时代以AI战略赋能全线产品智能化升级

ChatGPT掀起的智能革命席卷全球，DeepSeek等大模型持续刷新性能边界，人工智能从实验走向产业深处，成为重塑经济格局、重构安全范式的核心力量。从国家战略到企业实践，从技术突破到场景落地，智能化浪潮以前所未有的速度推动着社会变革。芯盾时代紧跟AI前沿技术，以AI战略赋能全线产品智能化升级。

政策科技共同推动人工智能实现跨越式发展

1.国家高度重视人工智能产业发展

近年来，我国将人工智能提升至国家战略高度，密集出台《新一代人工智能发展规划》《关于加快场景创新推动人工智能高水平应用的行动方案》《全球人工智能治理倡议》等系列政策，构建起覆盖技术攻关、产业融合、伦理治理的全链条政策体系。

2.人工智能产业稳步发展带来经济增长新动能

在全球经济新旧动能转换的关键期，人工智能产业以其庞大的市场空间和持续的技术突破，成为撬动未来增长的核心引擎。据普华永道预测，2030年全球人工智能市场规模将突破15万亿美元，中国有望贡献30%以上的增量市场。这一技术革命不仅重构产业生态，更催生出智能制造、智慧服务、数据要素流通等新增长极，为全球经济复苏注入澎湃动能。

赛迪顾问数据显示，2025年至2035年，中国人工智能产业规模预计将从3985亿元增长至17295亿元，复合年增长率为15.6%。这表明在未来十年内，中国人工智能产业将呈现出显著的增长趋势。

人工智能赋能网络安全构建智能防御新生态

人工智能技术为网络安全攻防带来了全新变化，进一步丰富了网络攻击工具，加速了网络攻击频度，提升了网络攻击组合能力，提高了网络攻击的智能化。2023年4月，英国网络安全机构Darktrace研究显示，ChatGPT为代表的人工智能技术兴起后仅1个月，复杂网络钓鱼攻击数量上升了135%。网络空间威胁呈现规模化、复杂化、隐蔽化趋势，传统基于规则和人工响应的安全防御模式已难以应对动态演进的攻击手段。当攻击者使用AI制造攻击武器时，防御者也必须构建更智能的AI防线。

在网络安全研判领域，人工智能可以增强对APT攻击事件的溯源分析能力，实现对网络安全告警日志数据的自动化分析处理。

在网络安全对抗领域，人工智能通过模拟攻击者思维构建对抗性训练模型，预判潜在攻击路径并实施虚拟诱捕，使防御方从被动修补漏洞转向主动塑造安全态势。

在网络安全处置领域，人工智能可以协助训练智能问答的安全专家，自动生成安全分析报告和处置建议，实现自主化风险控制和应急响应。

此外，在监管合规方面，人工智能赋能的合规审计，通过自然语言处理解析海量法规条款，构建动态合规知识库。智能风险评估模型量化数据流转风险，实现隐私保护与业务效率的精准平衡。

芯盾时代：以 AI 战略构建全栈智能化能力

芯盾时代自成立之初，始终将人工智能技术作为核心战略支柱，成立“AI First”技术委员会，以“AI+安全”为核心，围绕“AI赋能安全+AI内生安全”双飞轮引擎，以前瞻性视野构建全栈式AI安全能力体系。凭借在人工领域的技术积累，公司已多次入选Gartner人工智能领域相关报告，如《中国人工智能创业公司竞争格局》、《市场指南：中国AI领域创业公司》、《中国AI软件市场指南》、《中国AI创业公司市场指南》等，部分入选报告截图如下。

1.AI中间件，构建大模型应用的标准化接入枢纽

芯盾时代AI中间件是介于通用大模型和大模型应用之间的软件系统，可以有效隔离底层通用多模态大模型的技术复杂性，降低企业应用大模型的技术和成本门槛，提升大模型应用效率，支持大模型的私有化部署，保护企业数据安全和数据资产。

基于AI中间件调用大模型（如deepseek）形成AI应用，具备多种能力，如：

工作流程自动化：利用AI中间件可以实现项目管理、业务推广、网络安全等流程的自动化，自动处理任务处理、进度跟踪和提醒等工作。

决策分析智能化：整合互联网搜索、API接口、企业数据库等多源数据，构建智能分析引擎，支持复杂业务场景的深度分析与决策优化。

知识库与智能助手：通过构建企业级AI助手与智能问答系统，解决内部知识共享与协作效率问题。员工可通过IM、邮件等工具快速获取知识库内容（如技术文档、流程规范、历史案例），降低信息检索时间成本。

智能运维与数据驱动决策：融合大数据、知识图谱与AI模型，构建智能化运维系统。

开发运维智能化：覆盖软件开发全链路，提供智能需求分析、编码生成、质量管理和部署运维支持。

芯盾时代AI中间件可兼容MCP协议，具备多模型、多算力兼容性，现已实现与DeepSeek、通义千问、文心一言、ChatGLM等大模型对接，具备工作流程自动化能力，可适配英伟达、华为、寒武纪、燧原等多厂家算力资源。同时支持多数据源对接，灵活接入客户端资料、知识库，支持文件、图片、视频、数据库、网址、消息等多格式数据，实现了屏蔽软硬件底层差异，大幅提升AI应用效率与效能，简化应用部署的成本。

2.智变之路，全产品线实现AI能力深度融合

基于“AI驱动安全”的技术战略，公司已完成全产品线与DeepSeek等大模型的深度集成，形成了覆盖知识管理、智能交互、数据分析与威胁防御的智能化体系。

具体到产品层面，芯盾时代智能业务安全系列产品将用户的身份、设备、行为信息进行绑定，通过整合专家规则引擎、机器学习等技术，并于deepseek等大模型深度集成，形成事前预警、事中管控、事后分析的完整流程，为用户提供针对不同场景的业务安全方案。芯盾时代零信任企业安全系列产品，通过深度集成deepseek等大模型，将用户的权限、认证系统进行统一管理，对用户的操作行为进行持续的分析与鉴别，动态分析可能存在的安全风险，为用户提供跨组织架构、跨区域、跨业务系统的安全保障。

3.聚焦实效，自研场景化AI模型助力金融交易安全

芯盾时代场景化AI模型是针对AI模型在金融风控领域落地面临的冷启动阶段缺少标注样本、黑白样本严重不均衡、无法确保模型预测效果等难题，基于自研的“无监督->半监督->多模型融合”的AI演进方法论，而研发的一系列金融风控场景化AI模型，如申请评分卡、行为评分卡、骗贷团伙检测模型、反洗钱模型、商户欺诈检测模型、批量注册检测模型、大规模撞库盗号检测模型等十余个模型已广泛应用于金融客户，帮助客户有效对抗金融欺诈风险。

场景化AI模型部分应用场景如下：

识别信贷风险：防止因个人信贷门槛低、金额少，引发的伪冒申请、中介欺诈、团伙骗贷、恶意违约等欺诈行为，给放贷机构带来巨额经济损失、信用和声誉损失。

识别商户套现：识别不良持卡人与商户勾结，通过POS的虚假交易，以及不法商户使用虚假资料批量申请信用卡，自买自卖等行为。

识别账户洗钱：识别商户与不法分子合谋，使用伪卡或失窃、被盗卡，或购买交易变现商品，及注册空壳公司，以空壳公司开立的银行账户，为网上赌博网站等犯罪集团提供转移资金等洗钱行为。

识别团伙欺诈：识别欺诈团伙绕过平台现有安全手段，进行如批量注册、大规模撞库盗号、薅羊毛、洗钱等各种欺诈。

芯盾时代场景化AI模型在设计之初即充分考虑了模型的适配性，与平台松耦合，部署方式灵活多样，既可以运行于芯盾时代自有平台，亦可对接客户现有机器学习平台或决策引擎等系统，支持根据客户业务需求，针对客户的数据提供风控建模服务，并对模型效果进行监控，定期优化风控模型，提升金融交易安全性。

4.智能化战略实施服务，AI咨询与部署全流程支持

随着AI应用场景的深度拓展，模型部署复杂度高、场景适配难度大、运维成本居高不下等问题日益凸显，严重制约了技术普惠进程。基于此，芯盾时代推出了AI咨询部署服务，致力于推动大模型的快速部署与应用，支持DeepSeek等开源大模型的部署，也可以提供deepseek一体机产品，以“软硬协同、安全可控”为核心，提供从基础设施到场景应用的全栈解决方案，助力企业突破AI落地壁垒。

芯盾时代AI咨询部署服务以“场景适配、安全可控、全栈交付”为核心，为企业提供覆盖大模型全生命周期的定制化解决方案，覆盖中小企业及大型企业等不同类型单位。该服务通过需求诊断与方案设计环节，结合行业特性（如金融风控、医疗影像分析）精准匹配模型版本（1.5B至671B）与硬件配置，支持国产芯片或国际芯片选型，并通过动态资源调度技术优化算力利用率。

在实施环节，通过端到端部署实施，涵盖硬件集群搭建、模型微调及系统集成，并支持私有化部署，确保数据全程加密且不出域。在持续运维层面，提供实时资源监控、模型迭代等服务，助力企业日常使用。该服务以“开箱即用+深度定制”模式，降低40%综合成本，推动国产大模型从技术验证到规模落地的价值闭环。