情况不仅影响了风险的实时监测，也使得机构难以预测和应 对潜在的市场风险。 3.金融安全方面痛点介绍 金融安全领域的主要痛点包括数据泄露风险、合规成本 过高等。金融数据一般包含客户的个人身份信息以及资产信 息，如果这些敏感信息发生大规模泄露，金融机构将承担包 括巨额罚款、品牌形象损害等严重后果。 金融数据安全领域存在《中华人民共和国中国人民银行 法》《中华人民共和国银行业监督管理法》《中华人民共和 国商业银行 数据安全与隐私保护 金融机构在数字化转型过程中，面临着数据安全和隐私 保护的挑战。数字孪生技术通过创建数据的虚拟副本，使得 金融机构可以在不泄露客户敏感信息的前提下，对虚拟数据 进行数据分析和模型训练，从而保护客户隐私和数据安全。 普惠金融和养老金融涉及大量的敏感个人信息，数据安全和 隐私保护在其中显得尤为重要。 这些需求表明，数字孪生技术在金融业中存在多样化的 应用和潜在价值。随着技术的不断发展和应用的深入，数字 质量的孪生数据，保障数据安全的同时，提升金融信息系统 开发及测试人员效率。 2.解决业务问题 （1） 提升数据安全性 金融机构存在大量敏感、高度保密的隐私数据，该部分 21 数据在数字化转型过程中应用极易造成数据泄露等问题，通 过数据模拟仿真技术，可以通过学习敏感数据模拟生成与真 实数据极其相似的仿真数据，减少敏感数据的应用安全性问 题。 （2） 扩充系统测试数据 金融系统测试需要高质量的测试数据来验证开发工作

等，加速推动新技术的 布局和新业务的增长。 场景四：满足数据合规要求。企业在拓展出海业务时，受数据合规和网络地 域等要求，会在不同地域选择具有影响力的本地云服务商。这些服务商可以 根据数据的敏感度和所在地法规要求，设计本地化的定制方案，确保数据合 规存储和处理。 场景五：多级组织建设需要。一些大型集团用户的不同子公司信息平台会出 于商务、成本、合作对象的考虑，独立选择云服务商，这导致企业集团范围 情况下，会快 速切换至另一家云厂商的虚拟机服务中，从而保证业务不受单一云服务故障 的影响产生中断。 多云环境下提高资源利用率，促进成本效益最大化，增加企业运营智慧：一 些对运营质量、成本高度敏感的企业，可以在多云环境之间追求极致的综合 使用效率，从而在运营优化的过程中不断获得新的增量收益。例如某流媒体 服务企业，接入多家云服务商的服务后，可根据价格、质量的变化情况，做 实时的动态调整 和 综合分析来自不同云环境的安全事件和日志，实现威胁的早期预警和快速响 应。 一体化的安全策略管理：在多云环境下实现安全策略和安全配置的一致性， 避免因配置疏漏引发的安全风险。对于服务的一些敏感配置变更，可以定制 监控策略，及时进行告警并收敛潜攻击面。 多云间的风险管理：具备云上异常行为的检测能力，并建立完善的风险评估 和管理流程，共同识别多云环境中的关键资产、潜在威胁和风险敞口，及时

机器⼈时，令⼈惊讶的是与美国最低⼯资标准（7.25美元）对⽐时收回期似乎⾮常 短，在加利福尼亚 （$16.00），与⼯⼚⼯⼈（美国平均$28）或护⼠（$41.00）相⽐，如下图所⽰4 图2。人形回本期敏感性表（按周计算） 来源：花旗环球 4 ⼈⼯智能机器⼈的崛起 - ⼈形机器⼈正在逼近您 © 2024 花旗集团 8 Citi GPS：全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ 我们估计到2050 © 2024花旗集团 14 Citi GPS: 全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ 图7. 可调节的水果采摘机器人 图8. 高灵巧机器人示例 来源: ⽥间机器⼈ 来源: 影⼦机器⼈ 触觉敏感性的进展也提⾼了机器⼈执⾏精细任务的能⼒。Touch Lab表⽰，他们的织 物条可以将机器⼈夹持器的灵敏度提⾼50%，使机器⼈能够像⼈⼿⼀样⼩⼼地处理易 碎物品。 另⼀个突破性的机器⼈灵巧发展来⾃ org/grapher/labor-share-of-gdp?tab=chart © 2024 花旗集团 36 Citi GPS:全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ 图32。人形机器人投资回报期敏感性表（以周计） 来源：Citi GPS ⼈形机器⼈的论点不仅仅是经济上的。⼀些⼯作对⼈类来说危险或者不受欢迎，更适合机 器⼈。在其他情况下，存在劳动⼒短缺，可以填补这些⻆⾊。机器⼈也不会请假或休假。

★★★ ★★ (出入口等) ★★★ 鲜度要求 ★★ ★★★ ★★ ★★★ 覆盖要求 ★★★ (公路网络) ★★★ (城市路网) ★ (特定场库) ★★ (ODD内) 成本敏感度 ★★★ (量产成本) ★★★ (量产成本) ★★ ★★ 不同智驾应用场景对地图能力的需求矩阵 版权声明：本报告版权归泰伯智库所有，未经授权许可，不得擅自引用或将报告内容外泄。Copyright@2025，Beijing 划结果能更好地适应其自动驾驶系 统的偏好和能力。同时，地图提供 的环境要素（如道路结构、限速、 交通规则等）需高度准确，以支持 FSD系统的环境理解和合规行驶。 数据安全与合规的挑战 敏感性： 自动驾驶数据（包含精 确地理位置、环境图像等）的采集 和使用在中国受到严格监管。 合作影响： 与本土图商的合作是 特斯拉在中国合规运营FSD功能。 如：百度工程师入驻，协助特斯拉 将车道标记、交通信号灯等数据嵌

避免透露个⼈信息： ⽐如⼿机号码 、 地址、财务状况（⽐理财建议）等 • 检查隐私条款是否允许数据⼆次利 ⽤ 安全与权限控制 • 访问权限分级 • 数据隔离机制 • 避免透露公司敏感信息：⽐如 内 部⽂件、政策草案、经济数 据等 企业应⽤ 数据授权和管理 ⼤模型虽好，使⽤需谨慎 数据隐私和安全 个⼈应⽤ 法律风险 虚假信息 32 感谢 科技助医 互联为健

明确应⽤场景：不是所有场景需要AI • 混合部署策略:v“该省省，该花花” • 模型选择和微调：“满⾎”虽好，但所需推 理资源逆天 • ⾼并发处理 ROI优化 个⼈应⽤ 企业应⽤ • 避免透露公司敏感信息：⽐如内 部⽂件、政策草案、经济数据等 法律风险 虚假信息 32 ⼈⼯智能将如何改变医患互动？ 科技助医 互联为健 共建医疗健康新⽣态 感谢

诸多行业沉淀出标准化流程资产库。 未来技术供应商的核心竞争力将体现在三个方面。一是基于大模型的流程理解与生成能力，如通过 自然语言交互实现低代码流程设计。二是跨行业知识图谱的构建。三是可信 AI 体系的建立，特别是 在涉及敏感数据的金融、医疗等流程中，需融合区块链技术实现审计溯源。 技术革新与供给侧变革的协同效应，正在重塑行业价值链条。同时，流程智能化将从效率工具进化 为战略资源，最终推动企业实现从流程优化到商业模

AI 技术、平台和硬件的无 缝对接, 增强系统的灵活性和可扩展性。 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 19 • 安全与隐私保护: 加强数据加密、身份验证及访问控制等安全措施, 确 保敏感数据的隐私性和安全性。 • 可持续性与灵活升级: 建立可持续的底座架构, 支持随时进行技术更新 和功能扩展, 保持系统的长期适应性。 4) 组织与文化变革 组织与文化是智能化转型的基石。打造一个敏捷高效的智能化组织 通系统涵盖交通信号控制、车辆监测、道路收费等多个子系统, 集成难度大, 容 易出现数据传输延迟、系统故障等问题。 图 3-13 公交能行业成熟度得分情况（本报告调研反馈数据） 其次, 公共事业、交通运输和能源行业涉及大量敏感信息,如用户的用水用 电信息、交通出行轨迹、能源消费数据等, 数据安全和隐私保护至关重要。随着 智能化技术的应用, 数据的收集、传输、存储和使用更加频繁, 网络攻击、数据 泄露等安全风险显著增加。

深度学习加速单元（NPU）、图像信号处理器（ISP）、专用集成芯片（ASIC）及半定制电路芯片（FPGA）等，以满 足多样化场景的硬件加速需求。相比之下，底盘域、车身域和动力域因算力需求较低且成本敏感，仍主要采用传统 MCU芯片。域控制器与ECU的硬件结构类似，但其芯片算力更强，支持软硬解耦，多功能模块的实现依赖于主控芯片 与软件的高度集成。 表13：域控制器构成 具体构成 主要功能 硬件部分 优势1：快速响应，支撑智能化。以电信号取代机械联结与机械 能量传递，系统指令响应速度更快并减少能量传递损耗，是L3 及以上自动驾驶汽车实现的基础保障。 优势2：精确控制，提升体验感。应用精确且敏感的传感器、控 制单元及电磁机构，并通过底盘域多系统协调，实现更精准的 车辆控制提升车辆的安全性和操控性。 优势3：软硬件解耦，加速智能化转型。线控底盘取消大量机械、 液压、气动等连接部件，底盘结构更紧凑、整备质量更轻，利

与交流。  隐私保护与数据安全的挑战 随着大数据和人工智能技术的广泛应用，隐私保护和数据安全成为数字化人才培养中不可 忽视的重要问题。数字化人才需要具备强烈的道德意识和法律责任感，确保在处理敏感数据时 严格遵守相关法律和伦理标准。在实际应用中，技术漏洞和人为疏忽可能导致隐私泄露和数据 滥用事件的发生。这些隐私保护和数据安全的挑战，既损害了相关方的利益，也影响了数字化 技术的社会声誉和可持续发展。