ChatGPT掀起的智能革命席卷全球，DeepSeek等大模型持續刷新性能邊界，人工智能從實驗走向產業深處，成為重塑經濟格局、重構安全范式的核心力量。從國家戰略到企業實踐，從技術突破到場景落地，智能化浪潮以前所未有的速度推動著社會變革。芯盾時代緊跟AI前沿技術，以AI戰略賦能全線產品智能化升級。

政策科技共同推動人工智能實現跨越式發展

1.國家高度重視人工智能產業發展

近年來，我國將人工智能提升至國家戰略高度，密集出臺《新一代人工智能發展規劃》《關于加快場景創新推動人工智能高水平應用的行動方案》《全球人工智能治理倡議》等系列政策，構建起覆蓋技術攻關、產業融合、倫理治理的全鏈條政策體系。

2.人工智能產業穩步發展帶來經濟增長新動能

在全球經濟新舊動能轉換的關鍵期，人工智能產業以其龐大的市場空間和持續的技術突破，成為撬動未來增長的核心引擎。據普華永道預測，2030年全球人工智能市場規模將突破15萬億美元，中國有望貢獻30%以上的增量市場。這一技術革命不僅重構產業生態，更催生出智能制造、智慧服務、數據要素流通等新增長極，為全球經濟復蘇注入澎湃動能。

賽迪顧問數據顯示，2025年至2035年，中國人工智能產業規模預計將從3985億元增長至17295億元，復合年增長率為15.6%。這表明在未來十年內，中國人工智能產業將呈現出顯著的增長趨勢。

人工智能賦能網絡安全構建智能防御新生態

人工智能技術為網絡安全攻防帶來了全新變化，進一步豐富了網絡攻擊工具，加速了網絡攻擊頻度，提升了網絡攻擊組合能力，提高了網絡攻擊的智能化。2023年4月，英國網絡安全機構Darktrace研究顯示，ChatGPT為代表的人工智能技術興起后僅1個月，復雜網絡釣魚攻擊數量上升了135%。網絡空間威脅呈現規模化、復雜化、隱蔽化趨勢，傳統基于規則和人工響應的安全防御模式已難以應對動態演進的攻擊手段。當攻擊者使用AI制造攻擊武器時，防御者也必須構建更智能的AI防線。

在網絡安全研判領域，人工智能可以增強對APT攻擊事件的溯源分析能力，實現對網絡安全告警日志數據的自動化分析處理。

在網絡安全對抗領域，人工智能通過模擬攻擊者思維構建對抗性訓練模型，預判潛在攻擊路徑并實施虛擬誘捕，使防御方從被動修補漏洞轉向主動塑造安全態勢。

在網絡安全處置領域，人工智能可以協助訓練智能問答的安全專家，自動生成安全分析報告和處置建議，實現自主化風險控制和應急響應。

此外，在監管合規方面，人工智能賦能的合規審計，通過自然語言處理解析海量法規條款，構建動態合規知識庫。智能風險評估模型量化數據流轉風險，實現隱私保護與業務效率的精準平衡。

芯盾時代：以 AI 戰略構建全棧智能化能力

芯盾時代自成立之初，始終將人工智能技術作為核心戰略支柱，成立“AI First”技術委員會，以“AI+安全”為核心，圍繞“AI賦能安全+AI內生安全”雙飛輪引擎，以前瞻性視野構建全棧式AI安全能力體系。憑借在人工領域的技術積累，公司已多次入選Gartner人工智能領域相關報告，如《中國人工智能創業公司競爭格局》、《市場指南：中國AI領域創業公司》、《中國AI軟件市場指南》、《中國AI創業公司市場指南》等，部分入選報告截圖如下。

1.AI中間件，構建大模型應用的標準化接入樞紐

芯盾時代AI中間件是介于通用大模型和大模型應用之間的軟件系統，可以有效隔離底層通用多模態大模型的技術復雜性，降低企業應用大模型的技術和成本門檻，提升大模型應用效率，支持大模型的私有化部署，保護企業數據安全和數據資產。

基于AI中間件調用大模型（如deepseek）形成AI應用，具備多種能力，如：

工作流程自動化：利用AI中間件可以實現項目管理、業務推廣、網絡安全等流程的自動化，自動處理任務處理、進度跟蹤和提醒等工作。

決策分析智能化：整合互聯網搜索、API接口、企業數據庫等多源數據，構建智能分析引擎，支持復雜業務場景的深度分析與決策優化。

知識庫與智能助手：通過構建企業級AI助手與智能問答系統，解決內部知識共享與協作效率問題。員工可通過IM、郵件等工具快速獲取知識庫內容（如技術文檔、流程規范、歷史案例），降低信息檢索時間成本。

智能運維與數據驅動決策：融合大數據、知識圖譜與AI模型，構建智能化運維系統。

開發運維智能化：覆蓋軟件開發全鏈路，提供智能需求分析、編碼生成、質量管理和部署運維支持。

芯盾時代AI中間件可兼容MCP協議，具備多模型、多算力兼容性，現已實現與DeepSeek、通義千問、文心一言、ChatGLM等大模型對接，具備工作流程自動化能力，可適配英偉達、華為、寒武紀、燧原等多廠家算力資源。同時支持多數據源對接，靈活接入客戶端資料、知識庫，支持文件、圖片、視頻、數據庫、網址、消息等多格式數據，實現了屏蔽軟硬件底層差異，大幅提升AI應用效率與效能，簡化應用部署的成本。

2.智變之路，全產品線實現AI能力深度融合

基于“AI驅動安全”的技術戰略，公司已完成全產品線與DeepSeek等大模型的深度集成，形成了覆蓋知識管理、智能交互、數據分析與威脅防御的智能化體系。

具體到產品層面，芯盾時代智能業務安全系列產品將用戶的身份、設備、行為信息進行綁定，通過整合專家規則引擎、機器學習等技術，并于deepseek等大模型深度集成，形成事前預警、事中管控、事后分析的完整流程，為用戶提供針對不同場景的業務安全方案。芯盾時代零信任企業安全系列產品，通過深度集成deepseek等大模型，將用戶的權限、認證系統進行統一管理，對用戶的操作行為進行持續的分析與鑒別，動態分析可能存在的安全風險，為用戶提供跨組織架構、跨區域、跨業務系統的安全保障。

3.聚焦實效，自研場景化AI模型助力金融交易安全

芯盾時代場景化AI模型是針對AI模型在金融風控領域落地面臨的冷啟動階段缺少標注樣本、黑白樣本嚴重不均衡、無法確保模型預測效果等難題，基于自研的“無監督->半監督->多模型融合”的AI演進方法論，而研發的一系列金融風控場景化AI模型，如申請評分卡、行為評分卡、騙貸團伙檢測模型、反洗錢模型、商戶欺詐檢測模型、批量注冊檢測模型、大規模撞庫盜號檢測模型等十余個模型已廣泛應用于金融客戶，幫助客戶有效對抗金融欺詐風險。

場景化AI模型部分應用場景如下：

識別信貸風險：防止因個人信貸門檻低、金額少，引發的偽冒申請、中介欺詐、團伙騙貸、惡意違約等欺詐行為，給放貸機構帶來巨額經濟損失、信用和聲譽損失。

識別商戶套現：識別不良持卡人與商戶勾結，通過POS的虛假交易，以及不法商戶使用虛假資料批量申請信用卡，自買自賣等行為。

識別賬戶洗錢：識別商戶與不法分子合謀，使用偽卡或失竊、被盜卡，或購買交易變現商品，及注冊空殼公司，以空殼公司開立的銀行賬戶，為網上賭博網站等犯罪集團提供轉移資金等洗錢行為。

識別團伙欺詐：識別欺詐團伙繞過平臺現有安全手段，進行如批量注冊、大規模撞庫盜號、薅羊毛、洗錢等各種欺詐。

芯盾時代場景化AI模型在設計之初即充分考慮了模型的適配性，與平臺松耦合，部署方式靈活多樣，既可以運行于芯盾時代自有平臺，亦可對接客戶現有機器學習平臺或決策引擎等系統，支持根據客戶業務需求，針對客戶的數據提供風控建模服務，并對模型效果進行監控，定期優化風控模型，提升金融交易安全性。

4.智能化戰略實施服務，AI咨詢與部署全流程支持

隨著AI應用場景的深度拓展，模型部署復雜度高、場景適配難度大、運維成本居高不下等問題日益凸顯，嚴重制約了技術普惠進程。基于此，芯盾時代推出了AI咨詢部署服務，致力于推動大模型的快速部署與應用，支持DeepSeek等開源大模型的部署，也可以提供deepseek一體機產品，以“軟硬協同、安全可控”為核心，提供從基礎設施到場景應用的全棧解決方案，助力企業突破AI落地壁壘。

芯盾時代AI咨詢部署服務以“場景適配、安全可控、全棧交付”為核心，為企業提供覆蓋大模型全生命周期的定制化解決方案，覆蓋中小企業及大型企業等不同類型單位。該服務通過需求診斷與方案設計環節，結合行業特性（如金融風控、醫療影像分析）精準匹配模型版本（1.5B至671B）與硬件配置，支持國產芯片或國際芯片選型，并通過動態資源調度技術優化算力利用率。

在實施環節，通過端到端部署實施，涵蓋硬件集群搭建、模型微調及系統集成，并支持私有化部署，確保數據全程加密且不出域。在持續運維層面，提供實時資源監控、模型迭代等服務，助力企業日常使用。該服務以“開箱即用+深度定制”模式，降低40%綜合成本，推動國產大模型從技術驗證到規模落地的價值閉環。