智能时代 2～3 3～5 5～8 20～50 单位： KW/每机柜  边缘数据安全与跨层级协同机制 随着越来越多的AI推理任务下沉至边缘设备（如智能摄像头、车载系统、工业传感器、手机等），敏感数据 在本地处理虽提升了响应速度，但也带来了全新的安全挑战如数据暴露风险增加、模型安全威胁、合规与监 管压力等 解决路径：  采用"技术+机制"双轮驱动策略，加强隐私计算、区块链等安全技术应用，同时建立跨层级数据共享与业

私安全问题、多方协作的模型产权纠纷等挑战。 解决思路 联邦大模型（FedLLM）旨在保障隐私的同 时整合多源数据，突破数据壁垒。 通信效率问题：通过低秩适配器LoRA压缩通信 参数，提高效率。 隐私安全问题：通过自动化敏感数据检测机 制，识别隐私片段。 模型产权问题：通过动态水印技术，将水印嵌 入模型权重，减少产权纠纷。 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心

特别条款：对结构性存款等复杂产品设置阶梯分成 5. 技术对接标准 制定行业级接口规范：  采用 FIX 协议改造版实现毫秒级报价同步  部署区块链存证系统记录所有推荐操作  通过 TEE 可信执行环境处理敏感数据交换 实施路径 1. 第一阶段（0-6 个月）：与 3 家战略合作机构完成 API 对接测 试 2. 第二阶段（6-12 个月）：上线智能推荐功能，覆盖 20%非现 金业务 3. 第三

对高 评级供应商提供订单倾斜（如优先采购权）、联合研发 资源倾斜（如开放专利池）等优惠。努力搭建区块链供 应链数据平台，可按照“原始数据不出域、数据可用不 可见”的模式，实现碳排放、能耗等敏感数据的安全共 享。对于高成本设备，如氢燃料电池产线，可通过融资 租赁方式引入，以降低初期的资金投入。 （二）外部协同需求 从外部协同需求出发，建议可依托政策、金融与 行业平台，构建系统性支持网络。