组建创新联合体，建立从基础研究到产业化的全链条创新机制。三是完 善产业生态布局，完善网络安全产业链图谱，发挥龙头企业带动作用， 加强网络安全人才培养。 （三）加强AI智能体安全风险监管 一是探索建立智能体安全监管制度，明确智能体分类分级管理、 智能体安全责任等机制。二是强化智能体安全技术攻关、评估测试等工 作，对智能体行为的监控审计，通过在关键设备植入硬件级安全锁等机 制，及时阻断和干预智能体异常行为。三是构建贯穿智能体全流程的价 092 中国工业和信息化 发展形势展望系列 定各行业重要数据目录与核心数据识别标准，明确数据全生命周期安全 管理要求；针对数据跨境流动，完善安全评估、标准合同等配套机制， 建立数据跨境流动安全监管平台，实现全程可追溯、可管控。在关键信 息基础设施保护领域，细化运营者安全责任清单，明确安全建设、监测 预警、应急处置等环节的具体要求，推动建立关键信息基础设施安全保 护联盟。二是提升市场主

投 入产出比，在周期行业位于相对底部的阶段，仍有能力形成推动和应用。 图表1：Deepseek 将助力降低应用门槛，加速化工智能化升级 来源：通信瞭望，国金证券研究所 经过环保、安全监管，国内化工行业的管控水平获得了较大程度的提升，部分企业或者赛 道具备先期实现智能升级的基础。我国自九十年代化工行业开始加速追赶以来，先期的化 工企业受限于当时的发展条件、技术水平和装置配置要求以及对于经济性的考量，生产装

的根 基，通过区块链等技术，为数据流通建立起完整且不可篡改的 记录链条，形成一份详尽的数据“履历”，一旦出现数据异常或 争议，能够迅速定位问题源头，查明责任归属，有力支撑数据 的合规使用与安全监管。 “收益机制可信”关乎参与各方的经济利益，借助透明、公正 1 建设可信数据空间，打造新型数据基础设施——专家解读《可信数据空间发展行动计划 （2024—2028 年）》，科技日报 2024-11-28

，但 对‘系统失效’‘人机接管延迟’等关键场景下的归责逻辑仍缺乏操作性细则[3]。 答对先见AI 全球智能驾驶辅助技术发展现状:技术路线、商业化落地与政策框架分析 36 其次，数据与网络安全监管存在结构性缺口：当前法规虽强调OTA升级需符合 国家网络安全和数据安全规定，但对行车数据记录完整性（如ADAS触发前后 30秒原始视频流存证）、车载端入侵检测响应时效（<100ms）、以及V2X通信