，智能软件已广泛渗透至诸如智能家 居、工业制造等多种应用场景中。 中国互联网用户规模的激增，以及互联网普及与计算能力的增强，推动了智能软件研发行业在多种应用场景中的广泛渗透与快速发 展。 成熟期 2022-01-01~至今 2022年，ChatGPT的成功推出标志着人工智能技术取得飞跃，引领智能软件迈入全新智能化纪元。此时，智能软件不仅在功能上愈发 复杂高效，更广泛渗透至多个行业领域，实现深度应用。 复杂高效，更广泛渗透至多个行业领域，实现深度应用。 智能软件在成熟期广泛渗透至多个行业领域，实现深度应用，对各行各业产生了深远影响，推动了智能化转型和产业升级。 产业链分析 智能软件研发产业链的发展现状 智能软件研发行业产业链主要有以下核心研究观点： 上 产业链上游环节分析 5 深圳市科敏传感器有限公司 英伟达芯片科技有限公司 上海韦尔半导体股份有限公司 深圳市腾云芯片技术有限公司 北京奕斯伟计算技术股份有限公司 光谷云计算武汉有限公司 展。预计至2026年，中国智能家居市场的规模将攀升至453亿美元，同时，智能家居设备的年 出货量有望突破5.4亿台。同时，智能汽车及其相关技术在中国展现出强劲的增长态势，预计2025年中国智能汽车渗透率将达到82%，并计划在 2030年进一步提升至95%。鉴于智能汽车集成了自动驾驶辅助系统、智能导航及车联网服务等先进车载技术，车载智能软件的市场需求将持续上 扬。 下游分析 智能软件研发推动工业软件产业升级与加强全球竞争力。

防护机制，包括但不限于身份认证、访问控制、数据加密和日志审 计。具体而言，用户密码需采用 SHA-256 加密存储，敏感数据在 传输过程中需使用 TLS 1.2 及以上协议加密。此外，系统应定期进 行安全漏洞扫描和渗透测试，确保符合 ISO 27001 等国际安全标 准。 可扩展性和可维护性也是非功能性需求的重要组成部分。系统 应采用模块化设计，便于功能扩展和升级。在硬件层面，应支持横 向扩展，能够通过增 限原则，限制其操作范围，避免因误操作或恶意行为导致的安全问 题。为防范内部威胁，系统应部署日志审计和异常行为检测功能， 记录所有用户操作并实时监控异常行为，如频繁登录尝试、非工作 时间访问等。同时，系统应定期进行安全漏洞扫描和渗透测试，及 时修复发现的漏洞，确保系统免受已知攻击手段的侵害。 在数据备份与恢复方面，系统需建立完善的数据备份机制，确 保在发生数据丢失或损坏时能够快速恢复。建议采用增量备份与全 量备份相结合 和一次性验证码（OTP）  访问控制策略：基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的 访问控制（ABAC）  日志审计与异常行为检测：实时监控并记录用户操作，检测异 常行为  安全漏洞扫描与渗透测试：定期进行漏洞扫描和渗透测试，及 时修复漏洞  数据备份与恢复：增量备份与全量备份相结合，备份数据异地 存储  应急响应计划：制定并演练应急响应计划，明确安全事件处置 流程 为确保系统的长期安全性，还需定期对安全策略进行评估和更

更深刻地改变着社会的方方面面。目前，国家正按照“点、链、网、面”体系化 推进全国一体化算力网络工作，综合算力指数作为衡量我国算力发展水平的重 要标尺，相关研究工作意义深远。 随着 AI 在千行百业加速渗透，算力赋能数字经济社会的效能，不仅仅取决 于算力、存力、运力以及发展环境本身，模型能力也成为决定人工智能深度赋 能的关键。因此，中国信通院研究团队持续优化综合算力指标体系，在往年基 础上，增加 展注入持久动能。 综合算力指数 4 （三）产业数字化转型加速，区域发展差距明显 随着算力基础设施不断完善、人工智能等新兴技术持续迭代， 传统产业数字化转型加速，数字化技术正以前所未有的深度和广度 渗透到各产业领域，区域间的数字经济发展差距却愈发凸显。东部 沿海地区凭借深厚且完备的产业基础、超前的科技创新能力以及发 达的基础设施网络，得以率先深度应用数字化技术，在智能制造、 智慧物流、数字金 发门槛大幅降低，行业应用快速兴起，大模型参数量从千亿级发展 到万亿级，预训练大模型数量迅速增长，技术迭代进一步加快。 综合算力指数 9 大模型技术不断创新，推动应用场景加速向千行百业与垂直场 景渗透延伸，人工智能与实体经济持续深度融合，其催生的经济效 益与社会价值日益凸显。在金融领域，通过大模型技术实现精准分 析海量数据，助力金融机构优化风险评估、提升决策效率，降低运 营成本的同时，为客

责日常的隐私监控、合规检查以及员工隐私培训。员工培训内容包 括数据保护法规、隐私最佳实践以及应急响应流程，确保每位员工 都能在日常工作中贯彻隐私保护原则。同时，我们与第三方安全机 构合作，定期进行隐私保护审计和渗透测试，及时发现并修复潜在 的安全漏洞。 最后，我们为用户提供了透明的隐私政策，明确告知其数据的 收集、使用和共享方式，并提供便捷的隐私设置功能，允许用户随 时查看、修改或删除其个人信息。通过上述措施，我们确保在商务 仍能保持高效运行。性能测试的结果应以图表形式展示，便于识别 性能瓶颈并优化系统配置。 安全性测试是保障商务 AI 智能体免受恶意攻击和数据泄露的 关键环节。测试内容应包括身份验证、数据加密、访问控制等方 面。通过渗透测试和漏洞扫描，识别并修复潜在的安全漏洞。此 外，还需验证智能体在处理敏感数据时的合规性，确保其符合相关 法律法规的要求。 用户体验测试则关注智能体的交互设计和用户友好性。通过用 户调研和 A/B 应的测试技术。例如，对于功能性测试，可采用黑盒测试方法，验 证系统是否按需求规格书正确执行；对于性能测试，则通过负载测 试和压力测试评估系统在不同条件下的响应时间和稳定性；安全性 测试则需结合渗透测试和漏洞扫描，确保系统能够抵御潜在的攻 击。此外，用户体验测试可通过用户调研和 A/B 测试，优化界面设 计和交互流程。 测试环境的搭建是测试计划的重要组成部分。测试环境应尽可 能模拟生

大模型以 其卓越的语言理解和生成能力，正逐渐成为 SaaS 平台的重要组成 部分。企业通过先进的大模型技术，可以实现更智能的客户服务、 数据分析和决策支持。 在行业应用方面，AI 技术正逐步渗透至金融、医疗、制造等多 个领域。在金融行业，通过智能风控、智能投顾等应用，提升了风 险管理和投资决策能力。在医疗行业，AI 辅助诊断和个性化治疗取 得了显著成效，大幅提升了患者的就医体验。  技术。它们需要安全性高、符合合规性的解决 方案来处理敏感数据，推动数字政府的发展。 市场规模方面，预计到 2025 年，全球人工智能市场将达到近 1900 亿美元，年均增长率超过 42%。在这一增长中，SaaS 模式的 渗透率将大幅提升，特别是在中小企业和政府部门，二者的需求将 大大推动市场的发展。 根据市场研究数据，挖掘出以下关键市场需求： 目标市场 主要需求 关键因素 大型企业 数据处理、深度学习、自动化 定制化解决方案、技术支持 市场的动态 变化。 2.3.1 人工智能技术发展 人工智能技术的发展在近年来突飞猛进，推动了各个行业的变 革。随着计算能力的提高、数据存储技术的进步以及算法的不断优 化，人工智能的应用逐渐渗透到各个领域。从机器学习到深度学 习，再到现在的生成式预训练大模型（如 GPT-3、BERT 等），这 些技术的演进使得机器在自然语言处理、图像识别、决策支持等方 面展现出了惊人的能力。 根据

据流能否完整跑通，重点检查异常数据（如缺失字段、特殊字符） 的容错处理 3. 性能调优：通过 JMeter 进行压力测试，针对高并发 场景优化数据库连接池配置（如 HikariCP 参数调整） 4. 安全验 证：执行渗透测试，包括 SQL 注入检测、模型 API 的 DDOS 防护 测试，确保符合 ISO 27001 标准 最后进行为期 2 周的灰度发布，先选择 5%的实际审计项目进 行平行运行，通过 A/B 质量复核人员 4h 智能体输出验证、异常检测规则 案例分析与报告 建立培训效果追踪机制，通过三个维度持续优化： 1. 系统使 用率监控：每日活跃用户需达到审计人员的 90% 以上 2. 业务渗透 率评估：智能体参与的业务环节占比每月提升 10% 3. 效能提升分 析：对比历史数据，重点追踪「底稿生成效率」和「异常发现率」 指标 推广期间设置双周复盘机制，收集三类关键反馈：①系统级问 ISO/IEC 20889 标准的差分隐私噪声 - 模型发布前经过敏感信息 遗忘测试，确保不记忆训练数据 - 定期进行模型逆向攻击演练，验 证数据泄露风险 系统通过等保三级认证，每年执行两次第三方渗透测试，关键 安全指标包括：数据加密覆盖率≥99.99%、异常访问阻断响应时间 <200ms、隐私数据误曝露事件为零。所有安全策略均通过自动化 策略引擎实时生效，并配备人工复核流程作为最后防线。

性能测试： o 模拟高并发交易场景，评估模型的处理能力和稳定性。 o 监控系统资源利用率，包括 CPU、内存和网络带宽，确 保模型在高负载下不会导致系统资源瓶颈。 4. 安全测试： o 进行渗透测试，识别和修复潜在的安全漏洞，特别是涉 及敏感数据的部分。 o 验证模型是否符合银行的安全标准和法规要求，如 GDPR 和 PCI DSS。 5. 合规性测试： o 确保模型的输出结果符合银行业监管要求，如反洗钱 胁，实施日志审计和异常行为检测，记录所有用户的操作行为，并 通过机器学习算法识别异常活动。 对于模型本身的安全性，采用模型水印技术，确保模型的版权 和完整性。同时，进行定期的安全漏洞扫描和渗透测试，发现和修 复系统中的潜在漏洞。在系统更新和补丁管理方面，建立自动化的 补丁管理系统，确保所有系统和软件始终运行在最新版本，以减少 已知漏洞的风险。 在应急响应方面，制定详细的安全事件响应计划，明确各种安 确保他们能够正确理解和执行加密操作。同时，建立应急响应机 制，一旦发生加密失效或数据泄露事件，能够迅速采取措施，将损 失降到最低。 最后，为了确保整个加密系统的可靠性和有效性，定期邀请第 三方安全机构进行安全评估和渗透测试，及时发现并修复潜在的安 全漏洞，确保 Deepseek 大模型在银行系统中的安全运行。 7.2 访问控制 在 Deepseek 大模型于银行系统的部署中，访问控制是确保系 统安全性和数

的安全防护机制，包括但不限于数据加密、身份验证、访问控制和 漏洞扫描。为了确保数据在传输和存储过程中的安全性，应采用符 合行业标准的加密算法（如 AES-256）。此外，定期进行安全审计 和渗透测试，及时发现并修复潜在的安全漏洞。例如，可以引入 OWASP Top 10 标准，确保系统能够抵御常见的网络攻击。 系统的可维护性和可监控性也至关重要。通过日志管理、性能 监控和报警机制，确 为了进一步提升系统的安全性，我们实施了严格的安全审计和 日志记录机制。所有用户操作和系统事件都会被记录，并且日志文 件定期备份和审查，以便及时发现和响应潜在的安全威胁。此外， 我们还定期进行安全漏洞扫描和渗透测试，确保系统能够抵御最新 的攻击手段。 在用户身份验证方面，我们采用多因素认证（MFA）机制，结 合密码、短信验证码和生物识别技术，确保用户身份的真实性。同 时，我们引入了基于角色的访问控制（RBAC），根据用户的角色 我们还引入了数据清洗和预处理模块，以确保数据质量和一致性。 为了确保智能体的安全性，我们实施了多层次的安全措施。包 括数据加密、访问控制和安全审计，以防止未经授权的访问和数据 泄露。我们还进行了定期的安全漏洞扫描和渗透测试，确保系统的 安全性。 在部署和运维方面，我们采用了容器化技术，如 Docker 和 Kubernetes，以实现快速部署和弹性扩展。我们还引入了持续集 成和持续交付（CI/CD）流程，自动化了软件开发和部署过程，提

约，系统可以自动执行数据访问权限的分配和回收，减少人为干预 可能带来的安全风险。 最后，DeepSeek 将定期组织数据隐私保护的培训和演练，提 高全体员工的安全意识。同时，与第三方安全机构合作，定期进行 系统安全评估和渗透测试，及时发现并修复潜在的安全漏洞。通过 这些切实可行的措施，DeepSeek 将确保在金融银行领域的应用 中，数据隐私保护得到全面而有效的落实。 4.4.2 系统安全性设计 在系统安全性设 其职责严格划分，并通过多因素认证（MFA）增强安全性。系统日 志应详细记录所有关键操作，包括登录、数据访问和修改等，以便 于审计和追踪潜在的安全事件。 为确保系统的持续安全性，定期进行安全漏洞扫描和渗透测试 是必要的。这些测试应由独立的第三方安全团队执行，以确保结果 的客观性和准确性。发现的任何漏洞都应及时修复，并在修复后重 新测试，确保问题已被彻底解决。 在系统架构设计上，应采用微服务架构，将系统分割成多个独 加密静态数据，TLS 1.3 加密传输数据。 - 访问控制：基于角色的 访问控制（RBAC）和多因素认证（MFA ）。 - 安全审计：详细记 录关键操作日志，定期进行安全漏洞扫描和渗透测试。 - 系统架 构：采用微服务架构和容器化部署，确保服务间的安全通信。 - 备 份与恢复：实施全面的备份策略，定期进行灾难恢复演练。 通过上述措施，可以大幅提升系统的安全性，确保金融银行在

微帧科技 4.3 嘎嘎射击 4.4 蚂蚁集团ZOLOZ 前言 IDC分析师认为：全球AI基础设施革新的浪潮中， 算力需求的爆发正在驱动云计算与边缘计算深 度融合，行业定制化与智能化服务加速渗透，成本优化与绿色计算将成为竞争的关键。未来，基 础设施的核心矛盾将从“资源供给”转向“效率与价值平衡”，技术迭代将围绕“弹性算力调 度”“数据主权治理”“垂直场景深度适配”三大主线展开。 越来