Benford 定律等传统数 值检测方法，AI 在识别隐蔽性造假方面展现独特优势，能够捕捉管理层文本 中的语义矛盾与异常修饰。其进化路径指向领域预训练与动态特征库的融 合，通过持续学习新型造假模式增强模型鲁棒性。 AI+RAG+Agent 体系通过决策闭环架构实现策略的自主进化。该体系以生成 式 AI 为智能中枢，整合实时数据管道、动态知识检索与自动化风控模块， 突破传统回测框架的静态局限。RAG 技术实现分钟级市场信息更新与噪声过 通过加权损失函数提高少数类样本（如金融行业造假案例）的训练权重。例如， 某金融企业的情感分数若处于同行业后 10%分位，即使其绝对值高于其他行业， 仍会被标记为异常。 为进一步优化模型对行业分布不均的鲁棒性，可引入行业分层采样与迁移学习的 组合策略。分层采样要求从每个万得一级行业中按比例抽取等量的正负样本（如 强制金融行业抽取与通讯服务行业等量的造假案例），以均衡化训练集分布。同 时，对样本稀缺行业 执行和动态调仓？Agent 体系在应对突发市场事件（如黑天鹅）时的鲁棒性是 如何通过机制加强的？ 当前金融投研的 Agent 体系仍处于理论设计与分块功能验证阶段，其核心价值在 于构建 “数据驱动决策、规则约束风险、反馈优化策略”的智能投研框架。尽管 目前尚未实现实盘执行，但其通过动态规则引擎、实时数据处理、策略进化机制 等设计，为应对黑天鹅事件提供了理论上的鲁棒性保障。未来需解决的关键挑战 包括：1）实时交易接口的稳定性：确保

练数据的准确性和一致性。 2. 模型泛化能力：政务场景复杂多样，模型需具备较强的泛化能 力，能够适应不同的政务任务和场景。为此，项目将采用多种 数据增强技术和多任务学习策略，提升模型的适应性和鲁棒性。 3. 安全性保障：政务数据涉及敏感信息，模型在处理过程中需确 保数据的安全性和隐私性。项目将引入加密技术和访问控制机 制，确保数据在处理和传输过程中的安全性。 通过以上措施，项目将打造一个高效、智能、安全的政务大模 自然语言处理（NLP）方面，DeepSeek 模型表现出色，能够高效 完成文本分类、情感分析、实体识别等任务。例如，在政务文本分 类任务中，其准确率可达到 95%以上，在处理复杂文档时表现出较 强的鲁棒性。此外，模型在多语言支持方面也具备显著优势，能够 处理多种语言的政务文档，满足不同地区的需求。 在知识推理与问答能力方面，DeepSeek 模型通过预训练和微 调的结合，能够实现对复杂问题的精确解答。例如，在政务咨询场 行替换，生成多个语义相似但表达不同的句子。 2. 句子重组：通过改变句子的语序或结构，生成新的句子，增加 数据的多样性。 3. 随机删除：随机删除句子中的部分词汇，模拟不完整或噪声数 据，增强模型的鲁棒性。 4. 添加噪声：在文本中随机插入错别字或标点符号，模拟实际场 景中的输入错误。 5. 过采样与欠采样：对少数类别进行过采样，对多数类别进行欠 采样，确保数据分布的均衡性。 通过上述方

（4）自治控制与边缘纳管：构建“中心+边缘”双层纳管体系， 在边缘节点部署智能代理模块，实现算力资源的状态感知、自主注册、 动态调控与异常恢复，降低系统整体运维复杂度，增强纳管系统的可 扩展性与鲁棒性。 多元异构资源适配纳管体系的建立，不仅提升了资源统一管理的 效率，也为实现弹性算力提供了必要前提，构筑算电协同系统的算力 基础设施底座。 2.2.2 多能互补电力协同调度 算电协 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 18 时间预测、电力价格时序预测、节点拥堵概率评估等关键指标的前向 推演。通过引入元学习、自适应学习等技术，可不断提升预测模型的 泛化能力与鲁棒性。 感知模型不仅提升了调度系统的智能化水平，还为绿色调度、碳 排优化、能耗闭环控制等功能提供了决策基础，是支撑算电协同的关 键使能环节。 2.2.4 高可靠确定性网络承载 在算电协 络测量 （Network Telemetry）技术，系统可实时采集链路利用率、时延变化、 带宽瓶颈等信息，反馈给算网调度平台，辅助实现路径重选、任务转 移与资源重配，提升整体算电调度的适应性与鲁棒性。 通过引入确定性与无损通信机制，构建面向算电任务的高可靠网 络基础，可为算电融合提供坚实的连接底座与动态支撑能力。 2.2.5 生成式智能化决策控制 算电协同网络智能决策是实现高效资源管理和优化服务的关键

.... 60 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 7 4.2 安全与隐私 ................................................ 61 4.3 鲁棒性、可控性和合乎伦理的人工智能实践 .................... 62 4.4 组织如何利用这些标准 ...................................... 63 准确性、鲁棒性和网络安全（第15条）：提供者必须确保高风险人工智 能系统准确、可靠且稳健。应尽量减少与系统性能相关的错误和风险，并采取 必要措施解决准确性和鲁棒性问题。应执行安全风险评估，并结合系统的设计 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 26 实施必要的缓解措施。高风险人工智能系统必须执行全面的风险评估，并遵守 网络安全标准。在使用语言模型时，它们还应达到适当的准确性、鲁棒性和网 络安全水平。可针对准确性和鲁棒性的技术方面制定基准和衡量方法，应在随 附的使用说明中声明准确度和相关衡量标准。 ● 对某些人工智能系统的具体要求（第53和55条）：该条例确定了对特定 类型的高风险人工智能系统的特定要求，如生物特征识别系统、关键基础设施 中使用的系统、教育和职业培训中使用的系统、用于就业目的的系统以及执法 机关使用的系统。 ○ 在高风险人工智能系统应在其包装/文件上注明其名称、注册商号或

实时性：系统需要支持实时数据处理，事件检测的延迟 应控制在可接受的范围内，例如不超过 5 秒。同时，对 于历史数据的处理能力，要求在数小时内完成缓存数据 的分析。 o 准确性：确保 AI 大模型在事件检测中的准确性和鲁棒 性，目标是达到 95%以上的准确率，尽量减少误报和漏 报情况。 o 可扩展性：系统应具备良好的可扩展性，以便于后续增 加新的模型、处理更多的视频源或提升存储能力。 o 安全性：数据传输和存储过程应确保安全性，包括数据 解。这种模型能够处理快速变化的场景，更好地适应复杂的公共安 全监控需求。 在选择具体的深度学习模型时，需要考虑以下几个因素： 1. 数据量与质量：确保有足够的高质量数据进行训练，从而提高 模型的准确性和鲁棒性。 2. 计算资源：深度学习模型对计算资源要求较高，需评估可用的 硬件设施，包括 GPU 等加速设备的能力。 3. 模型的复杂性与实时性：在公共安全领域，要求模型能够快速 响应，以便及时发现潜在威胁，因此需要平衡模型的复杂性和 系统集成与兼容：AI 视频智能挖掘系统应具备良好的扩展性 和兼容能力，能够与现有的监控系统和传感器无缝对接，确保 信息流的畅通。  模型训练与优化： 定期对 AI 模型进行训练和验证，以提高识 别准确率和鲁棒性，并根据现实应用反馈进行持续优化。  用户培训与操作：对相关人员进行系统使用培训，使他们熟悉 系统操作和分析结果，从而提升公共安全管理的整体效率。 通过以上设计，AI 视频智能挖掘功能将在公共安全领域发挥出

实时性：系统需要支持实时数据处理，事件检测的延迟 应控制在可接受的范围内，例如不超过 5 秒。同时，对 于历史数据的处理能力，要求在数小时内完成缓存数据 的分析。 o 准确性：确保 AI 大模型在事件检测中的准确性和鲁棒 性， 目标是达到 95%以上的准确率，尽量减少误报和漏 报 情况。 o 可扩展性：系统应具备良好的可扩展性，以便于后续增 加新的模型、处理更多的视频源或提升存储能力。 o 安全性：数据传输和存储过程应确保安全性，包括数据 这种模型能够处理快速变化的场景，更好地适应复杂的公共安 全监 控需求。 在选择具体的深度学习模型时，需要考虑以下几个因素： 1. 数据量与质量：确保有足够的高质量数据进行训练，从而提 高模型的准确性和鲁棒性。 2. 计算资源：深度学习模型对计算资源要求较高，需评估可用 的硬件设施，包括 GPU 等加速设备的能力。 3. 模型的复杂性与实时性：在公共安全领域，要求模型能够快 视频智能挖掘系统应具备良好的扩展性 和兼容能力，能够与现有的监控系统和传感器无缝对接，确保 信息流的畅通。 . 模型训练与优化： 定期对 AI 模型进行训练和验证，以提高 识 别准确率和鲁棒性，并根据现实应用反馈进行持续优化。 . 用户培训与操作：对相关人员进行系统使用培训，使他们熟 悉系统操作和分析结果，从而提升公共安全管理的整体效率。 通过以上设计，AI 视频智能挖掘功能将在公共安全领域发挥

（1）多模态数据构建体系：首创“人工+模型”双引擎数据生成范式。 （2）轻量化专家模型架构：领域适配微调使训练速度明显提升；轻量化参数压缩 显存占用显著降低；适配CPU，GPU，国产NPU等不同计算资源。 （3）对抗鲁棒性增强机制：设计输入层，语义层，训练层三级对抗防御体系。 方案介绍： 基于大模型的数据分类分级引擎，可以基于字段样例，融合语义关联、模式识别等 技术，针对长文本关键字段，中英文夹杂 3. 云原生与混合环境安全 4. 工业控制系统（OT）安全 5. 金融交易欺诈检测 1. 数据质量与标准化难题 2. 模型可解释性与信任度 3. 实时性能与资源消耗 4. 对抗攻击与模型鲁棒性 5. 隐私保护与数据合规 安全威胁检 测智能体 自适应响应编排 自动生成处置建议并编排跨系统响 应流程 多源数据语义融合 统一摄取日志、网络、端点等异构数据并 语义标准化 智能威胁推理 识别、分析和量化AI系统在算法、数据、模型、部署和运行等各环节所面临的各类安全威胁，包括对抗攻击、数据投毒、模型窃取、隐私泄露、偏见与 歧视、可解释性不足等。通过安全评估，可有效发现和修复AI系统的潜在风险，提升其在实际应用中的鲁棒性、可信度和合规性，保障关键业务和用户 利益。人工智能安全性评估已成为构建AI可信体系、推动AI产业健康发展的重要基础设施和能力支撑。 大模型安全评估 1. 金融风控与反欺诈系统安全评估 2.

并结合自适应感知周期调整策略，根据资源负载波动、任务密度变化 及调度优先级动态调节感知频率与深度，实现算力感知效率与系统负 载之间的动态平衡，兼顾系统轻量性与感知精度。 整体上，分级分域算力感知技术具备高扩展性、高实时性与高鲁 棒性，为异构算力资源的统一建模、精准度量与智能编排提供可靠的 底层支撑，显著增强了跨域调度、弹性部署等算网能力，有效支撑算 力网络在多场景、多区域、多维度下的广泛应用与持续演进。 3.3 分级分域算力调度技术 聚合、策略细化与调度优化，实现区域内的资源高效利用与跨域间负 载均衡；边缘调度单元部署于算力节点侧，具备就近响应、细粒度感 知与快速调度执行能力，能够在毫秒级内对本地突发请求作出决策， 有效提升系统的服务敏捷性与抗扰鲁棒性。 该技术体系的核心在于调度粒度与路径的双重优化：一方面，构 建多层级资源状态感知机制与任务上下文理解能力，支持感知粒度随 业务 QoS 要求与网络状态灵活调整，实现自适应调度策略动态收敛； 3-5 自智算力网络参考架构示意图 分布式系统本身固有的异构性、动态性、规模可变性以及跨域交 互带来的不确定性，构成了分布式算力自智技术需要应对的基础挑战。 因此，首要任务在于如何设计具备高度鲁棒性与适应性的单域自治机 制，使其能在局部信息不完备或环境突变的情况下，依然保持稳定的 资源管理与服务提供能力。在跨域协同中，需要建立高效、可信且低 开销的通信与决策框架，以实现全局最优或次优的资源调度与任务协

“小脑”向基于强化学习和模仿学习的控制策略发展 传统机器人控制方法因高度依赖精确动力学模型及专家先验知识， 在动态开放环境适应性方面存在局限。尽管数据驱动的学习型控制能 通过经验优化策略，其泛化能力与环境鲁棒性仍待提升。大模型的引 入为人形机器人“小脑”控制带来新突破，正推动控制范式从模型驱 动向数据驱动迁移。 大模型通过整合先验知识显著提升数据利用率。如Language Plan 方向，视觉-语言 模型开辟新路径。CLIP-ASAP融合CLIP语义编码与因果语言建模， 基于视觉观察与语言指令预测关键动作帧，支持复杂技能的长时程学 习。当前挑战聚焦于实时计算效率、极端环境鲁棒性及决策可解释性 三大维度，亟须突破多模块协同以实现真正的端到端自主系统。 人形机器人的“肢体”是实现拟人功能的关键，涵盖芯片、传感 器、执行机构（电机、灵巧手）等先进技术。这些技术协同工作，为

险预 测。此外，DeepSeek 在图像识别技术上也具有显著优势，特别是 在支票识别、签名验证等场景中，通过卷积神经网络（CNN）与迁 移学习相结合，实现了高精度的自动化处理。 为提升模型的鲁棒性与适应性，DeepSeek 还引入了增强学习 技术，通过模拟金融市场的动态变化，不断优化算法策略。例如， 在资产配置与风险管理中，DeepSeek 能够通过增强学习模型，自 动调整投资组合， 照片中准确提取姓名、身份证号码、出生日期等关键信息，并与数 据库中的记录进行比对。此外，DeepSeek 还能够识别票据上的金 额、日期、签章等内容，自动完成票据的真伪验证和录入工作。 为了提高识别的准确性和鲁棒性，DeepSeek 采用了多种技术 手段：  多模型集成：通过集成多个不同结构的神经网络模 型，DeepSeek 能够在不同场景下选择最优模型进行识别，避 免单一模型的局限性。  数 能： 1. 性能基准测试：在优化前，记录模型的基准性能，作为后续对比 的依据。 2. 迭代优化：根据验证集的表现，逐步调整超参数和模型结构，确 保每次优化都有明确的目标和评估标准。 3. 鲁棒性测试：通过引入噪声数据或进行对抗性测试，评估模型在 极端情况下的表现。 4. 可解释性增强：使用 SHAP 值或 LIME 等技术，对模型的预测结 果进行解释，确保其符合业务逻辑和监管要求。