2.4.4 模型应用成本与效益平衡.............................................................. 45 2.4.5 数据安全与隐私保护问题.............................................................. 46 2.5 工业大模型技术未来展望........... 79 4.4 工业大模型应用风险应对.............................................................. 80 4.4.1 数据安全与隐私风险...................................................................... 80 4.4.2 法律遵从与伦理风险..... 知识路由网络：根据输入特征自动匹配最优模型组合 ➢ 联邦学习接口：支持跨工厂模型组件协同进化 技术优势：单个模块参数量控制在百亿级，降低硬件部署门槛。 (3) 联邦协同大模型 技术特征：在保护数据隐私前提下实现跨组织知识共享，关键技术包括： ➢ 差分隐私机制：在参数聚合阶段添加噪声保护原始数据 ➢ 异构模型对齐：解决不同工厂模型架构差异的知识迁移问题 15 ➢ 区块链存证：确保模型更新过程的可追溯性 1

服务机构也开始探索利用人工智能技术识别优质域名、提供注册建议、 优化运营管理、防御域名滥用等，激发出更多创新潜能，但研究应对 人工智能技术引发的网络不良信息、恶意代码生成、知识产权侵权、 用户隐私泄露等安全挑战也成为重要课题。 受美国关税政策、贸易紧张局势、地缘政治冲突等因素影响，全 球经济正面临较大不确定性。联合国 2025 年世界经济形势与前景报 互联网域名产业报告（2025 年） 及退费规则、申请流程各环节预估时间等内容；附录部分还详细列明 了申请条款与条件、申请标书问题及回答方法、地理名称申请所需政 府背书模板、财务和运营能力评估材料模板、正式异议及其申诉程序 细则、评估方行为准则及利益冲突条款、隐私政策合规要求、新 gTLD 计划变更操作指南（即“可预测性框架”）等，为申请机构及相关方 深入理解并实际参与新 gTLD 计划提供了规范性指南。 与首轮新 gTLD 计划相比，下一轮 AGB 违规侵权等问题，视情与政府及其他相关方沟通协商，及早解决相关 关切。 （三）域名注册数据政策生效，统一申请系统运营测试 取得积极成效 为了确保全球 DNS 运作符合欧盟及其他国家/地区隐私保护法律 规定，并充分满足网络安全和执法部门、知识产权保护机构、消费者 权益保护机构等第三方及时、有效、准确获取完整域名注册数据的需 求，ICANN 内多个社群工作机制继续推动相关国际政策制定和实施。

....................................................................................83 8.1.2 数据安全与隐私保护................................................................................................. 系，及时发现并解决质量问题。 此外，还需建立专门的数据安全与隐私保护机制，确保生产数 据和 AI 模型的安全。建议采取以下措施： 1. 数据加密：对生产数据和 AI 模型进行加密，防止未授权访 问。 2. 访问控制：建立严格的访问控制机制，确保只有授权人员才能 访问敏感数据。 3. 定期审计：定期对数据安全和隐私保护措施进行审计，及时发 现并修复潜在漏洞。 在实施过程中，还需要充分考虑技术与业务的融合，确保 制造工艺流程标准：规定 AI 技术在制造过程中的应用范围、 操作步骤和质量控制要求，确保生产过程的标准化。  安全性与合规性标准：制定 AI 系统在制造环节中的安全性要 求，包括网络安全、数据隐私保护和技术伦理规范。 此外，政府应建立完善的监管机制，定期对企业的 AI 制造应 用进行评估和审查，确保其符合行业标准和国家政策要求。例如， 可以设立专门的 AI 制造技术评估机构，负责对企业的技术应用情

进行界面开发，利用数 据可视化工具如 ECharts 或 D3.js 提供友好的信息呈现。 以下是该技术架构的总体流程框图，展示了各层之间的交互与 数据流动： 在确保技术架构的可行性和可扩展性的同时，需将数据隐私和 安全问题纳入重点考虑。采用数据加密、访问控制和审计日志等措 施，保护敏感数据。同时，实现合规性审查，确保满足行业标准和 法规要求，以增强用户对系统的信任。 在此架构基础上，结合自动化和智能化的先进技术，形成了一 等各类数据， 并通过无线网络将数据发送至中心云平台。在设备接口方面，我们 可以考虑使用工业标准协议，如 MQTT、CoAP 等，以确保不同设 备之间能够进行良好的通信。 其次，数据的安全性和隐私保护也是至关重要的。我们需要在 物联网系统中实施多层次的安全策略，包括设备身份认证、数据加 密、访问控制以及实时监测异常访问行为等。这确保了收集到的敏 感数据不会泄露，并且只有授权用户才能访问相关信息。 扩展、故 障恢复和负载均衡，提高运维效率。  成本控制：通过云资源的使用分析和报告，优化资源配置，降 低整体运营成本。  合规与标准：确保云计算平台符合工业标准和相关法律法规， 对数据隐私和安全进行合规管理。 通过上述设计，云计算平台将为 AI 大模型智慧工厂的各项业 务应用提供可靠的支持，助力工业数字化转型，实现智能化、自动 化的生产管理目标。 5.3.1 数据存储与处理

地决策团队；双向打通人才的职业通道，并建立有效 的工作绩效反馈和支持系统。 核心观点七 合规监管已经成为中企出海进程中的核心挑战之一，人力资源领域主要集中在招聘、薪酬与福利、 解雇流程和数据隐私方面。另外，全球对ESG合规的要求涵盖了各个领域和环节，并且这些要求还在不 断提高和完善。中国制造业出海时，将会面临更多来自ESG的压力，这也将引发企业在人才招聘、培训 和激励等方面出现一些变化。 员工的不适应和不满情绪，呈现整体绩效的下降。 除此之外，出海企业在海外的管理模式也受国内的文化习惯影响，在招聘的工作岗位描 述上、面试的隐私问询以及签订合同时的详略等方面，呈现较大差异。国内职场突出信息透 明、竞争激烈、上下级等级分明等，而国外则是偏向于注重隐私、强调自由，没有强烈的上 下级等级限制。因此，出海企业原有的高层班子在按照已有流程按部就班时，经常出现“水 土不服”的现象，导致员工的不满，为海外用工管理带来重重障碍。 工经济风险。随着法律环境的复杂多变和国际规范的不断更新，企业需要采取一系列措施确 保其全球业务的合法性和合规性。合规监管已经成为中企跨境出海进程中的核心人力资源挑 战之一，且主要集中在招聘、薪酬与福利、解雇流程和数据隐私方面。 （2）合规问题 在《海外战略下的跨国人才吸引力指南》报告中提到，在招聘阶段，不论跨国人才选择 在华企业工作，还是在华企业选聘跨国人才，关于薪酬待遇都放在第一维度考虑，然而在跨 国人才入职之后，仅有15

故障，如电网停电事故。其安全需 求主要围绕电力生产的连续性、可靠性和实时性展开。 管理信息大区更关注数据的保密性、完整性和可用性，重点防止数据泄露、 篡改和非法访问，以保护企业的商业机密和用户隐私。 风险容忍度差异：生产控制大区对风险的容忍度极低，因为任何微小的网络 安全事件都可能引发严重的电力系统事故。 管理信息大区虽然也重视网络安全，但在一定程度上可以通过数据备份、恢 复等措施来 案例二：基于物联网僵木蠕安全大模型的车联网安全风 险监测服务——新型工业化安全赋能 引言：在“车路云一体化”多网融合、多主体交互、多种复杂场景并存的背 景下，来自车端、路侧、云端的威胁呈爆发式增长，安全风险进一步加大，影响 用户隐私，影响车辆安全，影响企业运营，威胁国家安全。 基于物联网僵木蠕安全大模型的车联网安全风险监测方案推向市场以来，一 方面获得了产业界的充分肯定，如获得了中国信通院“2024 年智能网联汽车网 络 的集成部署，为智能网联汽车提供了满足安全准入要求的检测与防护能力。 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 25  数据汇聚层： 实现对车联网多源异构数据的统一汇聚管理，统一调度处理的能力，以及对 重要数据、个人隐私数据的安全治理能力。 数据汇入系统包括日志数据采集和全流量数据采集两部分，准实时完成数据 的采集上传，并进一步完成数据解析操作。并同时支持资产数据、系统日志等数 据的同步导入。 数据包括但不

智能化生产与机器人技术、智慧物流与仓储管理以及质量控制与预防性维护等方面 的运用，在提高生产效率、优化资源利用、降低成本等方面取得了显著成效。然 而，AI 技术的推广仍面临一些挑战，如数据安全性和隐私保护问题。未来，我们 可以期待更多的创新和发展，使 AI 技术在智慧工厂中发挥更大的作用，为企业提 供更先进、高效和可持续的解决方案。

新技术，需要逐步与各个工业场景紧密结合，在逐步提升技术渗透率的过程中，挖掘 可利用的场景，并根据行业特定需求提供定制化的解决方案。最后，工业领域自身的 数据分散且缺少高质量的工业数据集，同时在实际生产中如何确保工业数据的隐私和 安全也是企业关注的重点，这些现实问题也限制了大模型的推广应用。 2.3. 大模型与小模型将长期共存并相互融合 目前大模型在工业领域还未呈现出对小模型的替代趋势。尽管以生成式 AI 为代表 工业数据安全要求较高。工业数据通常包含企业的核心机密和商业秘密，如工艺 参数、配方、客户信息等。这些数据如果泄露或被竞争对手获取，可能会对企业的竞 争力和市场地位造成严重威胁。因此，工业企业对于数据的保护和隐私关注度非常高， 限制了数据的共享和流通。 挑战二：工业大模型需满足高可靠性和实时性要求 工业大模型应用对可靠性有更严格的要求。工业生产环境往往涉及复杂的工艺流 程、高精度的操作控制以及严

02 方案架构 智能工厂的建立 要素 2 ：真实环境 机器对机器（ M2M ） 资源利用效益 网络基础设施 要素 4 ：人的因素 人 - 机交互（ MMI ） 验收与安全 数据和隐私保护 培训和教育 法律条款 要素 3 ：经济环境 商业模式 服务内容 企业管理软件 要素 5 ：技术因素 系统工程 / 建模 通信技术 智能工程 智能生产技术 传感器和执行器

的绿色转型，实现 园区的节能减排目标。 四是持续强化安全隐私保护。随着智慧园区建设持续完善、日益重视园区企业和 个人的用户体验，数据安全问题日益受到资产持有方、运营方、入驻企业、职住人群 和访客等多元主体的关注和重视，数据安全技术和系统成为智慧园区建设重要组成部 分。在智慧园区建设和运维过程中，解决方案商应高度重视数据安全和隐私保护。采 用先进的加密技术和安全措施，确保园区数据的安全传输和存储。同时，建立健全的 输和存储。同时，建立健全的 数据管理机制，保障园区企业和居民的隐私权益，增强用户对产品的信任度。 五是加速打造强大合作生态。随着数字技术在智慧园区建设过程中的应用不断深 化智慧园区功能日趋多元，其系统建设涉及架构设计、网络运用、维护服务等诸多专 业性极强的领域，对于智慧园区的建设和运维主体的技术能力要求日益提升，仅依靠 单一主体已难以满足新形势下建设高质量智慧园区的要求。随着智慧园区需求的不断