©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)》

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

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

.....................................................................................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

了３种主动防御技术面临的挑战和未来发展趋势;最后总结 全文工作. ２ 移动目标防御 ２．１ 移动目标防御概述 ２．１．１ 移动目标防御的定义 移动目标防御(MovingTargetDefence,MTD)是一种通 过制定多样化、动态性的防御策略,持续性主动或被动地进行 攻击面转换的主动防御机制. １)攻击面(AttackSurface)指 可 以 被 攻 击 者 利 用 来 进 行 信息探测、资源 窃 取、系 根据攻击面转换策略的不同,MTD 大致可分为三大类: 人工制定的随机策略,基于博弈论的攻击面转换策略,基于机 器学习的攻击面转换策略,如图２所示. 图２ 基于攻击面转换策略的 MTD技术分类 Fig．２ ClassificationofMTDTechniquesbasedonattacksurface transformationstrategies 由于人工制定的随机策略没有固定的分类标准,且上文 中提到的大多数策略都属于随机策略 制在攻防场景下的适用范围. Chen等根据攻防具有多阶段多状态的特性,提出一种移 动目标 Markov信号博弈模型,引 入 贝 叶 斯 决 策 重 新 量 化 双 方收益,加强高权重阶段中防御策略的制定[５６]. ２)根据博弈时间性分类 ①基于离散时间的博弈指在博弈过程中时间被离散化为 一系列固定的时间点,所有参与者必须在指定的时间点进行 决策. Lei等将 MTD 对抗过程看作离散时间序列上的多阶段

应对方案与预案................................................................................163 9.2.1 应急预案制定...........................................................................165 9.2.2 风险监测与调整机制.... 大模型实现了对铁路沿线环境的全面数字化建模，能够通过高精度 的三维数据，在可视化方面提供直观的信息展示。这种可视化效果 有助于运营管理人员和决策者迅速了解铁路沿线的实际情况，快速 识别潜在的问题和隐患，进而制定相应的改进措施。 其次，基于实景三维数据，AI 算法能够高效分析和判断铁路沿 线的复杂情况，包括轨道状况、设备运行状态和周边环境变化等。 这种智能分析能力不仅可以支持日常的维护和检修，还能加强对突 此外，针对环境监测的需求，使用机器学习算法分析环境监测 数据，例如气象数据、噪声水平等，可以实时评估对铁路安全的影 响。通过对这些数据的分类和回归分析，能够形成对环境因素影响 的全面评估，进而制定相应的安全防范措施。 以下是几个主要算法应用的总结：  图像识别算法（CNN） o 用于实时监控图像的缺陷识别 o 识别轨道、设备及周围环境中的安全隐患  时序预测算法（LSTM） o

的症状、实验室结果及影像学资料，这些模型能够生成初步的诊断 建议。这不仅提高了诊断的准确性，还可以减少医生的工作负担。 基于以往的病例数据，模型能够识别趋势和模式，从而为疾病的早 期发现和预防提供数据支持。 其次，在治疗方案的制定过程中，生成式大模型同样具有重要 的作用。模型能够整合各类医疗信息，包括患者的病史、当前病情 及最新的医学研究成果，为医生提供个性化的治疗建议。例如，针 对肿瘤治疗，可以通过模型生成多种治疗方案，并对每种方案的有 范，促进患者信任与社会接受度。本研究希望通过对以下几个关键 点的讨论，提供切实可行的解决方案：  确定 AI 生成式大模型的应用需求与优先级  设计标准化数据输入与模型训练流程  监测应用效果并制定评价标准  探索伦理合规路径与风险管理策略 因此，本研究不仅仅是对 AI 生成式大模型技术的探索，更是 希望为其在医疗领域的实际应用提供一个系统化的解决方案，以推 动科技与医疗的深度融合，实现更好的健康管理。 模型类型：根据应用需求选择合适模型，如 GPT、BERT 等进 行文本生成与理解。  场景应用：患者病历生成、智能问诊、个性化医疗方案制定、 决策支持等。  技术集成：与现有医疗信息系统、设备接入 AI 模型，实现无 缝对接。  合规与安全：制定数据保护政策，确保遵循 HIPAA 等相关法 规，保护患者隐私。 这些策略的实施不仅能够推动 AI 生成式大模型在医疗领域的 应用发

......................................................................................103 6.1 测试计划制定...................................................................................104 6.1.1 功能测试用例设计 智能问答与咨询：为公众和政务工作人员提供准确的政务信息 查询和政策解读服务，提升政务服务的响应速度和准确性。  决策支持：通过数据分析和预测，为政府部门提供科学的决策 依据，例如在资源分配、政策制定和风险评估等方面提供智能 化支持。  多语言支持：考虑到我国多民族、多语言的国情，模型需具备 多语言处理能力，能够支持不同语言环境下的政务处理需求。 为实现上述目标，项目将基于现有的 DeepSeek 据等。其中，政府公开数据库是核心资源，涵盖了经济、社会、环 境等多个领域的数据。此外，政策文件和法律法规库提供了政务领 域的规范性文本，有助于模型理解政策背景和条文内容。 为保障数据质量，需制定数据收集的标准流程。首先，明确数 据收集的范围和主题，例如民生服务、城市管理、经济发展等。其 次，定义数据格式和存储规范，确保数据的一致性和可处理性。数 据格式通常包括结构化数据（如表格数据）、半结构化数据（如