©2025 云安全联盟大中华区版权所有 11 弥合人工智能的无限潜力与负责任开发需求之间的差距，我们需要一种三管齐 下的合作方法：所有科技公司对负责任的人工智能做出承诺，政策制定者提供 明确的指导，立法机构制定有效的法规。 本文以立法和法规为重点，开启了关于人工智能治理的重要论述。它为涉 足人工智能领域的从业者和企业提供了对当前人工智能治理环境及其不足之 处的基础理解。旨在通过强调这 和商业实践中，但与此同时，法律框架却不完善且适应缓慢，造成了一种严峻 的局面。本文将探讨： ● 最广泛使用的现有法规如何参与解决生成式人工智能的特定领域问题。 ● 制定新法规面临的一些挑战和机遇。 ● 使用可解释的人工智能技术制定负责任的人工智能原则的高级建议和 最佳实践。 本文采用阶段性的方法分析人工智能治理，重点关注以下几个方面。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 13 表1：治理领域范围 （例如，《人工智能法案》） 国家层面: ● 亚太地区的一些规定： 中国（已颁布）（科学技术部）、日本（内阁 府）、韩国（科学技术信息通信部）、新加坡 、印度的国家政策是“全民人工智能” ● 其他正在制定人工智能政策的国家（加拿 大、英国、澳大利亚） 主要地区性法规: ● 《 加州消费者隐私法案(CCPA)》 ，由《加州 隐私权法案(CPRA)》修订 ● 《通用数据保护条例(GDPR)》

省级可信数据空间的构建需要多方参与的协同机制，包括政 府、企业、社会组织与公众。各方应共同制定数据共享政策，建立 健全数据共享标准体系，划定数据使用及共享的边界，提高数据使 用效率。通过建立数据资产管理系统，实现对数据资源的清晰梳理 和有效分类，确保数据的可用性、可共享性和安全性。 以下是省级可信数据空间建设方案的几个核心要素：  数据标准化：制定统一的数据标准和格式，提高数据的兼容性 和使用效率。  数 在具体实施层面，省级可信数据空间的构建应当基于以下几个 方面的考虑： 1. 数据资源梳理：对省内各类数据资源进行全面梳理，明确数据 来源、类型、质量、使用范围等关键信息，为后续的数据整合 和共享打下基础。 2. 数据标准化：制定统一的数据标准和接口规范，以便于不同部 门和领域之间的数据互通与共享。 3. 数据安全保障：建立完善的数据安全管理机制，对数据的存 储、传输、使用等环节进行全方位的保护，确保数据不被滥用 或泄露。 数据不被非法访问或篡改。同时，通过建立应急响应机制和风 险评估体系，提升数据空间的安全韧性。 3. 共享性：建立统一的数据共享机制，鼓励政府部门、企事业单 位以及社会组织之间的数据互联互通，实现信息的流动与共 享。制定相关政策和标准，促进数据的集成与交互，并保障数 据使用过程中的合法合规。 4. 互操作性：不同系统、平台及应用间的数据能够无缝对接。通 过采用标准化的数据格式和接口，确保各种应用和系统之间的

工业自动化、医疗与老龄化护理、商业服务等行业；在标准化方面， 各国强调本国产业标准的制定与国际合作，以促进全球产业体系的兼 容性和互操作性。 图 4 不同国家和地区关于人形机器人产业政策特点对比 2.1.1.2 国内相关政策 1）国家政策 我国从标准化规划引导、产业战略布局、激发创新活力等维度， 出台了一系列人形机器人相关政策。 通过制定人形机器人产业发展规划和实施方案，明确发展路径并 提升产业战略地 提升产业战略地位，推动了产业的顶层设计和方向指引。同时，借助 “揭榜挂帅”制度激发企业与研究机构的创新活力，推动关键核心技 16 术突破。在此基础上，全国机器人标准化技术委员会成立人形机器人 标准工作组，制定标准体系，规范产业发展，并前瞻性布局未来的标 准化方向。 表 2 中国国家层面出台的人形机器人产业政策 政策文件 发布时间 内容 《人形机器人创新发展指导意见》 2023 年 提出了国内人形机器人发展目标和任务 （AMPP）机器人技术发展（2023 年）》 2023 年 为人形机器人发展提供资金援助、技术创新、 标准化工作和国际合作等资源 欧洲 《欧洲机器人技术民事法律规 则》 2022 年 通过制定有效的伦理指导框架、成立欧盟统一 的机器人技术和人工智能的监管机构、明确损 害赔偿的严格责任、建立适用于智能机器人的 强制保险制度、建立赔偿基金、为复杂自动化 机器人创设“电子人”的法律地位等内容

数据市场的重要载体。可信数据空间须 具备数据可信管控、资源交互、价值共创三类核心能力。 3.2 可信数据空间运营者 trusted data space operator 在可信数据空间中制定并执行空间运营规则与管理规范的主体。 3.3 数据提供方 data provider 可信数据空间中提供数据资源的主体。 3.4 数据使用方 data consumer 可信数据空间中使用数据资源的主体。 规则机制和技术系统等维度，如图1所示，构建起具备资源交互、可信管控、价值共创三大功能 的可信数据空间体系。具体含义如下： ——运营要求是指可信数据空间通过对外输出共性能力、沉淀经验模式、设计激励机制、 制定多方共赢的规则等方式，推动多元生态主体持续挖掘场景需求，带动数据资源开发为数据 产品和服务，并对外输出完成数据价值闭环，实现可信数据空间自我造血和长效运营。运营要 求围绕可信数据空间全生命周期管理展 通利用、收益分配等全生命周期 活动的依据，包括资源接入、互联互通、共享使用及收益分配等规则机制，保障可信数据空间安 全、稳定、高效运行。展开逻辑是在基础共性标准的安全合规框架下，结合各环节业务需求制定 详细规则，如资源交互中的接口协议、可信管控里的合约管理、建设运营中的接入审核规范等， 为可信数据空间各活动提供清晰指引和约束，确保可信数据空间可信有序运行。 ——技术系统是指可信数据空间的技术

财务战略规划：根据企业整体战略目标，为企业制定长期的财务规划和目标，确保财务资源的合理分配和利用。 资本结构优化：分析和优化企业的资本结构，平衡债务和权益的比例，降低企业的财务风险。 投资决策：评估企业投资项目的财务收益和风险，为企业制定合理的投资决策，提高投资回报率。 融资策略：根据企业的发展需求，选择合适的融资渠道和方式，降低融资成本，优化企业的财务状况。 企业价值管理：关注企业价值的创造和提升，制定和执行相应的业务战 略和财务策略，以实现企业的长期价值增长。 战略财务的目的是在企业战略层面制定有效的财务策略和规划，以支持企业的长期发展和可持续竞争优势。 核算会计：核算会计（财务会计）主要是对企业经济活动进行全面、系统、准确地记录、归类和汇总的 过 程。核算会计侧重于对企业财务状况和经营成果的反映，为企业外部利益相关者（如投资者、债权人、 政 府部门等）提供财务报告。 在企业数字化转型过程中，使命、愿景和价值观是指导企业发展方向的核心元素。使命是 工积极参与数字化转型，为企业创造价值。 业务流程优化、数据驱动的决策、客户体验和服务创新是数字化转型的具体实践。企 业需要运用数字技术优化业务流程，提高运营效率和客户满意度。通过数据分析支持 决策制定，实现精细化管理。客户体验和服务创新是企业在数字化转型中赢得竞争优 势的关键，企业需不断创新产品和服务，满足客户需求。 在进行数字化转型的过程中，企业需要关注可能面临的风险和挑战，如技术风险、法律法规合规问题、组织变革阻

耗和排放。 此外，系统应具备调度策略的动态调整能力。例如，当某一路 段出现突发拥堵时，系统能够快速识别并重新规划车辆行驶路线， 避免车辆长时间滞留。同时，系统还应能够根据天气、节假日等特 殊场景提前制定应急预案，确保在特殊情况下仍能提供稳定的服 务。 系统还需要提供可视化的调度监控界面，供运营管理人员实时 掌握线路运行状况。监控界面应展示车辆实时位置、行驶速度、载 客量等关键指标，并提供异常情况预警功能。例如，当某辆车的行 在引入 DeepSeek 技术的过程中，新技术的引入是系统集成的 关键环节。首先，需要对现有的公共交通运营系统进行全面评估， 确定 DeepSeek 技术与现有系统的兼容性和集成需求。在此基础 上，制定详细的技术引入路线图，确保新技术的引入不会对现有系 统的正常运行造成影响。同时，需建立专门的测试环境，对 DeepSeek 技术进行全面的功能测试、性能测试和安全测试，确保 其在实际运营中的稳定性和可靠性。 实时监控与反馈机制：引入实时监控系统，对 DeepSeek 技 术的运行状态进行实时监控，及时发现并解决潜在问题。同 时，建立反馈机制，收集用户的使用体验和意见，进行持续优 化。 为了确保新技术的引入效果，需制定详细的评估标准和指标， 包括技术性能指标、用户满意度指标以及运营效率指标等。通过定 期的评估和反馈，不断优化新技术的引入策略，确保其在实际运营 中发挥最大效益。 通过上述步骤，确保 DeepSeek

利用 DeepSeek 模型的高效学习和推理能力， 实现对政务信息的高效索引、查询和推荐，提升政务服务的响应速 度和用户体验。 - 通过知识图谱技术，实现政务知识的关联分析和 可视化展示，为政策制定和决策提供数据支持。 - 建立一套完整的 知识库管理和维护机制，确保知识的时效性和安全性，为电子政务 的长期发展提供可靠的知识保障。 为实现上述目标，项目将分阶段推进，首先进行政务数据的收 集和预处理，然后利用 及时发现异常行为 或事件，如突发公共卫生事件、交通拥堵等，并向相关部门发出预 警，以便迅速采取应对措施。例如，在疫情期间，模型可以通过分 析医疗资源分布、人群流动数据等，帮助政府优化资源配置，制定 有效的防控策略。 在政务数据管理与共享方面，deepseek 模型可以通过数据挖 掘与整合技术，实现跨部门数据的无缝对接与共享，打破信息孤岛， 为政府提供全面的数据支持。例如，模型可以将不同部门的业务数 其次，知识库在电子政务中扮演着智能决策支持的角色。通过 深度学习和自然语言处理技术，知识库能够从海量数据中提取有价 值的信息，并为政策制定、风险评估等领域提供数据支持。例如， 在突发事件应对中，知识库可以快速检索相关的历史数据和应对策 略，辅助决策者制定科学、有效的应对方案。此外，知识库还能通 过数据分析发现潜在的社会问题和风险点，为政府提前预警和干预 提供依据。 再者，知识库的构建和应用能够显著提升政务服务的智能化水

可信数据空间对新材料产业的重要意义 可信数据空间为破解新材料产业发展困境提供了创新性的 解决方案， 具有不可估量的重要价值 。它能够对实验数 据、 模拟计算数据 、产业应用数据等各类数据进行全面整合， 通 过制定统一的数据标准和规范， 打破数据孤岛， 实现数 据的 无障碍流通与高效共享 。这为新材料研发提供了丰富 、全面 的数据资源， 使科研人员能够站在更广阔的视角进 行研究 ， 避免重复劳动， 极大地提高了研发效率。 新材料产业链的整体竞争力， 为推动新材料产业迈 向高质量 发展新阶段提供坚实支撑。 2.2 具体目标 2.2.1 数据融合与共享 整合实验数据 、模拟计算数据 、产业应用数据等多源数据 ， 制定涵盖数据采集 、存储 、传输 、处理等全流程的统一数据 标准和规范 。建立完善的数据分级授权共享机制， 根据数据 的敏感程度和使用需求， 为不同用户提供差异化的访问权 限， 确保数据在安全可控的前提下实现高效流通 范 。明确数据的所有权 、使用权 、收益权等权益关 系， 制定 数据接入 、存储 、使用 、流通等环节的操作规 范， 规范各方 行为， 营造良好的数据生态环境， 实现技术 与制度的协同推 进。 3.1.3 分步实施 、逐步完善 根据新材料产业发展的实际情况以及数据空间建设的难易 程度， 制定科学合理的分步实施计划 。在建设初期， 重点 搭 建数据空间的基础框架，

3. 实时监测与预警：利用训练好的模型，开发实时监测系统，能 够实时分析数据，发出环境质量报警，快速反应。 4. 生态决策支持：通过 AI 分析的结果，提供科学的决策支持， 帮助政府和环保机构制定更有效的环境政策、规划和行动方 案。 5. 公共参与与教育：搭建公众参与平台，利用 AI 生成的可视化 生态环境数据，为公众提供教育和参与的机会，增强社会对生 态环保的重视。 随着生态环境保护需求的不断增加，采用多模态 显出生态环保工作在保障人类健康、促进可持续发展方面的重要 性。 生态环保不仅是生态系统本身的保护，更涉及到人类社会经济 的可持续发展。在当前和未来的发展过程中，实现经济增长与环境 保护的双赢是各个国家政策制定的目标。为此，必须加强对生态环 境的监测与治理，促进资源的合理利用，推动绿色技术的应用和普 及。 生态环保的重要性可以从以下几个方面进行详细阐述： 1. 保护生态系统：生态系统是地球上生物与环境相互作用的复杂 持续发展。 智慧诊断的应用领域也在逐渐扩展，包括空气质量监测、水体 污染治理、土壤环境管理等多个方面。例如，通过智能监测站点收 集空气质量数据，运用机器学习技术预测未来几天的空气质量变 化，为政策制定提供参考。 在实际应用中，智慧诊断的效果表现为：  通过构建生态环境综合信息平台，提升了生态环境管理的智能 化水平。  行政部门能够快速响应突发的环境事件，降低了环境风险。  企业在

.....................................................................................35 2.3.1 标注标准制定.............................................................................37 2.3.2 标注工具选择...... 模型训练师负责模型的 训练、调优和验证，选择合适的模型架构和超参数，确保模型在性 能、准确性和泛化能力上达到最优。质量保证专家负责对项目各个 环节进行质量监控和测试，确保数据处理和模型训练的准确性和稳 定性，制定并执行测试计划，及时发现并解决潜在问题。产品经理 负责与业务方沟通，明确需求并将业务需求转化为技术实现方案， 确保项目输出的成果能够满足业务需求。 项目团队的具体职责分工如下：  项目经理 模型训练中的技术难题，确保算法的高效性和可扩展性。  AI 模型训练师：负责模型的训练、调优和验证，选择合适的 模型架构和超参数，确保模型在性能、准确性和泛化能力上达 到最优。  质量保证专家：负责质量监控和测试，制定测试计划，执行测 试用例，及时发现并解决潜在问题。  产品经理：负责与业务方沟通，明确需求并将业务需求转化为 技术实现方案，确保项目输出的成果能够满足业务需求。 通过明确的分工和高效的协作，项目团队将确保数据处理和