本文仅供参考，不构成法律建议。 本研究文件由云安全联盟编写，探讨了当前围绕人工智能的监管治理情况。 虽然本文涉及各种法律和监管框架，但必须强调的是，所提供的信息不适用于 任何特定情况的法律指导。 人工智能的监管环境正在迅速演变，法律法规的解释和应用会因各种因素 而存在很大差异，这些因素包括： ● 管辖范围（国家或地区） ● 具体的情景（如行业、应用场景等） ● 具体的人工智能技术或应用 因此，云安全 关的国家监管机构和法律顾问寻求指导。需要注意的是，这些陈述是作者和云 安全联盟基于当前的知识和预期所做，受固有风险、不确定性和假设的影响， 部分陈述可能与实际结果存在差异。 以下是可能影响人工智能领域未来发展和相关监管环境的一些重要因素， 也是可能影响本文件中前瞻性陈述准确性的因素所在： ● 技术的快速进步：人工智能领域不断发展，新的技术和应用层出不穷， 很难预测这些技术进步的确切轨迹及其对人工智能监管各方面的影响。 ● 经济和社会因素：整体经济环境和对人工智能的社会态度，可能会影 响新技术的开发、采用及监管环境。 这些关于前瞻性的陈述仅反映作者和云安全联盟本文件发布之日的观点， 作者和云安全联盟不承担更新或修改本文档中任何前瞻性陈述以反映未来事 件或情况的任何责任。请读者不要过度依赖这些陈述。 文档摘要 本文围绕人工智能和生成式人工智能（GenAI）的法律和监管环境论述。 主要强调了生成式人工

发展特点、驱动因素、产业所面临的挑战以及 应对措施等。 本报告从“ESG”出发，深入分析并权威呈现 2025年中国ESG领域的最佳企业实践。报告的 核心研究对象是企业的ESG实践和成果，旨在 通过系统梳理中国企业在环境（E）、社会（S） 和公司治理（G）方面的创新实践、落地成效与 治理经验，为行业树立可持续发展标杆。 通过遴选和发布ESG最佳实践案例，激励企业 采取更具社会责任的创新行动。促进ESG理念 在各行业的深入融合与协同发展，助力企业从 ESG创新及实践（Innovation & Practice）：考察企业在碳 排放管理、资源利用、社会责任、产品创新和公司治理模式 上的创新。 ESG成果及影响（Achievements & Impact）：衡量企业在 环境（如减碳量）、社会（如公益成果）和治理（如风险管 理）方面的具体成果。 报告通过对能源、消费与零售、工业制造、金融、汽车等多 个行业中ESG表现突出的企业进行深度剖析，展示其具体的 实践案例，为其他企业提供可参考的方法论和路径。 ESG行业定义 ESG（环境、社会、治理）通过系统化整合环境可持续性、社会责任履行与企业治理效能， 构建企业长期价值创造的核心框架。其本质是通过“非财务指标”量化企业可持续发展 能力，为投资者、监管机构及社会公众提供决策依据，推动经济向包容性、韧性化转型。 ESG的运作是“数据驱动—标准共建—价值转化”的闭环过程，通过持续的指标优化与实 践迭代，实现企业发展与社会福祉的协同共进。 环境维度 聚焦气候变化应对、资源效率、

................................................................................347 3.11.5.2 环境 GIS 与环境模型集成........................................................................347 3.11.5.3 海量空间数据库管理技术 11.5.4 系统整体功能设计的可拓展性.................................................................350 3.12 自然资源环境数据中心建设.........................................................................................351 ..................................353 3.12.1.4 提供统一的环境数据共享服务.................................................................353 3.12.1.5 提供统一的环境地理信息共享服务.............................................

《计算机信息系统安全保护等级划分准则》（ GB17859-1999 ） 是根据国务院 147 号 令要求制定的强制性标准 ，是等级保护的基础性标准 ，是其他标准制定的依据。 n 该标准以访问控制为核心构建基本保护环境和相关安全服务。 1. 设计技术要求核心思 想 01 要 。 信息系统安全影响国家安 全 重 02 安全漏洞和安全威胁永远存在。 03 攻防失衡，攻击占有巨大优势。 04 主动防御、守住底线。 以确保系统中的用户不会出现越权操作，永远都按系统 设计的 方式进行资源访问，保证了系统的信息安全可控。 以可信计算技术为基础，构建一个可信的业务系统执行环境， 即用户、平台、程序都是可信的，确保用户无法被冒充、病 毒 无法执行、入侵行为无法成功。可信的环境保证业务系统 永远 都按照设计预期的方式执行，不会出现非预期的流程， 从而保 障了业务系统安全可信。 1 2 3 1.1 防护思 想 可控 ，免受信息安全攻击和破坏。 n 安全计算环境 ：对定级系统的信息进行存储、 处理及实施安全策略的相关部件。 n 安全区域边界 ：对定级系统的安全计算环境边界 ， 以及安全计算环境与安全通信网络之间实现连接并 实施安全策略的相关部件。 n 安全通信网络 ：对定级系统安全计算环境之间进行信息传输及实施安全策略的相关部件。 n 安全管理中心 ：对定级系统的安全策略及安全计算环境、 安全区域边界和安全通信网络上的安全机制

外在学习环境感知内容 感知学习者的专业知识背景； 感知学习者的学习状态，如 焦虑、烦躁、开心等； 感知学习者的知识背景、知 识基础、知识缺陷等； 感知学习者的认知风格、学 习风格等； 感知学习者的学习与交往需 求。 外在 情境感知 感知教与学活动实施的物理位 置信息； 感知教与学活动发生、进行与 结束的时间信息； 感知教与学活动场所的环境信 息，如温度、湿度等； 通过增强现实等技术 实现物理环境与虚拟 环境的无缝融合 多终端访问 支持任何常用终端设备无缝 连接到各种教育信息系统， 无缝获取学习资源与服务 联接社群 学习者的多个学习终 端之间实现数据同步、 无缝切换，学习过程 实现无缝迁移 具体 体现 16 全向交 互 • 自然交互 • 深度互动 • 过程记录 17 智能管 控 教育环境、资源、管理与服务的智能管理是智慧教 将分布在各地的服务器群进行网联， 能够实现大规模计算能力、海量数据 处理和信息服务的需求。 27 云计算 创 新 • 学生通过电子书包 等终端随时随地享 受云端的各种学习 服务 云学习环境 • 保证学习数据的永 不丢失，为学习分 析提供数据支持 存储学习过程 数据 28 泛在网 络 泛在网络是通信网、互联 网、物联网的高度协同和 融合，将实现跨网络、跨 行业、跨应用、异构多技

近年来，随着我国铁路运输业的快速发展，沿线的基础设施和 周边环境的管理与维护显得尤为重要。优秀的铁路沿线管理不仅能 够提高运输效率，保障安全，还能够促进沿线经济的发展。因此， 本项目旨在通过构建一个实景三维 AI 大模型，提升铁路沿线的管 理能力与服务水平。 该项目的背景主要基于以下几点： 首先，铁路沿线环境复杂多变，涉及到的设施包括轨道、信 号、桥梁、隧道等多种结构，周围环境也包括居民区、商业区等， 这些因 构建实景三维 AI 大模型，不仅能够为铁路运营提供科学决策依 据，还能为沿线经济、民生发展提供数据支持。 基于上述背景，本项目计划实现以下目标： 1. 构建全景三维模型，涵盖铁路沿线的所有基础设施和环境要 素，实现对各类资源的可视化管理。 2. 通过 AI 算法，分析沿线数据，实现对铁路状态的实时监控和 预测，提升突发情况的应对能力。 3. 打造一套智能化的决策支持系统，通过大数据分析，为铁路沿 实现与现有铁路管理系统的无缝对接，提升数据利用效率，实 现资源的共享与协同。 5. 推动铁路沿线的绿色管理，通过智能化手段实现更为高效的资 源配置与环境保护。 本项目希望通过技术的引入和整合，不仅提升铁路的运行安全 和效率，同时深化对铁路沿线环境的理解与管理，为未来的智慧铁 路建设奠定基础。 1.1 铁路运输的重要性 铁路运输作为现代交通体系的重要组成部分，对于国家的经济 发展、社会进

中给予大力支持 与做出杰出贡献的专家、学者、企业及机构。然而，我们亦认识到， 面对如此复杂且尚处于快速发展阶段的人形机器人领域，受限于当前 的技术认知水平、实践经验范围以及各种复杂多变的内外部环境等诸 多因素，本白皮书仍存在一些考虑不周之处。在此，我们以开放且诚 挚的态度，欢迎各界人士，不吝指出其中的不当之处。我们期望通过 3 这样的交流与反馈，在未来能够进一步完善与优化本白皮书，使其能 具有一定程度的认 知和决策智能（《高工咨询》）； 3）人形机器人是一种模仿人类外形的机器人，除具备人形和模拟 人类动作外还兼具智慧化和可交互性等特点。 人形机器人主要包含三 大核心技术模块：环境感知模块、运动控制模块和人机交互模块（《觅 途咨询》）。 6 从上述对人形机器人概念的主要观点来看，可以归纳为如下三个 主要特征：①外部特征：人形；②运动特征：双足直立行走；③智力 特征：人类智能。 两个不同的概念。自主性是指物体或系统具有独立决策和行动的能力， 能够在没有外部干预的情况下执行任务，这种能力通常基于预设的规 则和指令，虽然可以在一定程度上应对环境变化，但并不一定具备真 正的理解和适应能力。智能性是指物体或系统具有类似人类的智慧、 学习和适应能力，智能体能够感知环境、进行决策并采取行动，同时 不断学习和优化自身行为，以实现特定目标。这种能力不仅要求具备 自主性，还需要具备感知、学习、适应和决策等更高级的功能。所以

虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利 用计算机生成一种模拟环境。是一种多源信息融合的交互式的三维动态视景 和实体行为的系统仿真，能够使用户沉浸到该环境中。 虚拟现实是一种环境，是高度现实化的虚幻。在其应用的领域中，为能 达到虚拟现实这种环境而综合运用计算机图形学、图像处理与模式识别、计 算机视觉、计算机网络／通信技术、语音处理与音响技术、心理／生理学、 术等多方面技术，营造出一个虚拟环境（ Virtual Environment ）。这些技 术统称为虚拟现实技术。 3 1 ．虚拟现实的特征 （ 1 ）多感知性 指除一般计算机所具有的视觉感知外，还有听觉感知、 触觉感知、运动感知，甚至还包括味觉、嗅觉、感知等。理想的虚拟现实应 该具有一切人所具有的感知功能。 （ 2 ）存在感 指用户感到作为主角存在丁模拟环境中的真实程度。理想 度。理想 的模拟环境应该达到使用户难辨真假的程度。 （ 3 ）交互性 指用户对模拟环境内物体的可操作程度和从环境得到反馈 的自然程度。 （ 4 ）自主性 指虚拟环境中的物体依据现实世界物理运动定律动作的程 度。 4 2 ．虚拟现实的关键技术 虚拟现实是多种技术的综合，包括实时三维计算机图形技术，广角（宽视 野）立体显示技术，对观察者头、眼和手的跟踪技术，以及触觉

“实行信息安全等级 保护“主要任务 进一步明确了信息 安全等级保护制度 的职责分工和工作 的要求等基本内容 明确了信息安全等 级保护的五个动作， 为开展等级保护工 作提供了规范 保障 政策环境营造 工作开展准备 1.0 全面推进 2.0 时代 公网安 1960 号文 ； 行标 2.0 标准陆 续发布与实施 （如金融等） 2020 至今 公网安 1960 号文 7 等保 2 网 络 安 全 法 律 法 规 政 策 体 系 国 家 网 络 安 全 等 级 保 护 政 策 标 准 体 系 网络安全战 略 规划目标 等级保护对象 通信网络 安全管理中心 区域边界 计算环境 风险管理体系 安全管理体系 安全技术体系 网络信任体系 网络安全综合防御体系 组织 管理 网络基础设施 信息系统 大数据 物联网 云平台 总体安全策略 国家网络安全等级保护制度 定级备案 序号 安全控制类 安全控制点 安全要求项 序号 安全控制类 安全控制点 安全要求项 1 安全物理环境 10 15 1 安全物理环境 10 22 2 安全通信网络 3 4 2 安全通信网络 3 8 3 安全区域边界 6 11 3 安全区域边界 6 20 4 安全计算环境 9 23 4 安全计算环境 11 34 5 安全管理中心 2 4 5 安全管理中心 4 12 6 安全管理制度 4 6 6

者则逐渐发展出了具身智能的概念. 现在, 具身智 能一般指拥有物理实体, 且可以与物理环境进行信 息、能量交换的智能系统[2]. 虽然在过去的几十年 间, 离身智能取得了令人瞩目的成就, 但对于解决 真实世界的问题来说, “具身”的实现仍然是必要的, 与强调从经验中学习并泛化的离身智能方法相比, 具身智能更强调与环境的交互, 只有拥有物理身体 才能与世界进行互动, 更好地解决现实问题[3]. 当 前 的模型统称为基础模型, 意即可作为大量下游任务 训练基础的模型 (目前一般认为基础模型即大模型, 后文将不对二者作区分). 由于涉及到物理环境, 机 器人深度学习模型往往面临数据获取难度大、训练 的模型泛化性差的困境, 传统机器人往往仅能处理 单一任务, 无法灵活面对复杂的真实环境. 而基础 模型用来自互联网的大量文本、图片数据进行预训 练, 往往包含各种主题与应用场景, 能学习到丰富 的表示与知识, 具有解决各类任务的潜能 础模型训练数据的丰富模态也可以满足具身智能对 各类传感器信息的处理需求. 无论是视觉信息、听 觉信息, 还是其他类型的感知数据, 基础模型都能 够为具身智能提供全面和准确的理解. 在实际应用 中, 这意味着具身智能能够更好地适应环境变化, 理解各种操作对象, 解决各种复杂问题. 大模型的强大理解能力也能为具身智能带来与 人类无障碍沟通的能力, 能更有效且准确地理解用 户需求, 而大模型的长对话能力也使其具有处理复 杂任务的能力