场景二：使用私有数据微调一个专属模型 85 3.3 场景三：构建并运行一个 AI Agent/MCP 应用 88 4 构建可验证的信任：阿里云百炼的 90 安全承诺与未来愿景 4.1 当下的承诺：安全可信的五大基石 90 4.2 未来的愿景：引领 MaaS 进入全链路机密 91 计算时代 CHAPTER 05 附录：阿里云百炼安全实践 1.1 算法安全设计 通过构建“算法机制机理审核 + 科技伦理审查”双轮驱动体系，确保算法安全设计内 嵌到模型研发设计。一是在机制机理审核方面，覆盖立项、设计开发、测试上线、运 行监控及运维变更五大阶段，审查算法目标合规性、数据质量、逻辑合理性及变更可 追溯性。二是遵循科技伦理准则，建立和完善科技伦理审查机制。通过建立跨部门科 技伦理审查委员会，构建评估框架，审查价值观对齐、数据偏见消除、决策透明度等 MaaS 阿里云百炼 安全白皮书 SECURE & TRUSTWORTHY MaaS 4.1 当下的承诺：安全可信的五大基石 在数字化与智能化深度融合的时代，信任是 MaaS 平台交付给客户的最核心价值。阿 里云百炼的安全信任体系，并非零散功能的堆砌，而是建立在五大逻辑严密、相辅相 成的基石之上，共同构成对客户的郑重承诺。 ● 密态的用户数据主权保护：阿里云百炼贯彻“可用不可见”的原则。数据在传输

中国可再生能源学会风能专业委员会（ CWEA ） 数据显示， 2022 年，中国新增风电机组出口 容 量 229 万 千 瓦 ， 累 计 出 口 发 运 容 量 1193 万 千瓦，出口设备遍布全球五大洲共 49 个国家。 伍德麦肯兹报告显示，到 2032 年，中国风电整 机 商 向 海 外 出 口 风 电 机 组 的 累 计 装 机 容 量 将超过 100 吉瓦。风电企 业的“ 出海 ” 之路绝 海上风电工程实施来说 至关重要。 携手中国风电企业走向海外 威图多年来建立了覆盖全球的售后和技术支持体系，可以更好的支持风电整机制造商开拓海外 市场，包括三大洲内的 8 个生产基地，覆盖全球五大洲的 58 个国际分公司，以及逾 90 个全 球化 物流中心，总面积超过 26 万平方米，总计备货数量超过 18 万件，保证能在第一时间 为全球各 地的客户提供所需的产品和服务。 可以看到，面对碳

清华大学五道口金融学院金融安全研究中心主任 北京市“十五五”规划专家咨询委员会专家 2 序言二：数字浪潮与绿色转型的交汇 我们正处在一个由数据驱动的伟大时代。数据，作为继土地、劳动力、资本、 技术之后的第五大生产要素，正在深刻重塑全球经济格局与产业价值链。与此同 时，以“双碳”目标为牵引的绿色发展理念，已成为决定国家与企业未来竞争力的 核心变量。当“数据要素”与“绿色转型”这两大时代洪流交汇，一个充满机遇与挑 ESG 数据资产化的核心内涵与经济意义，为理解该领域的发展逻辑奠 定宏观基础。 1.1 数据作为新型生产要素的战略价值 随着数字经济的蓬勃发展，数据已正式成为继土地、劳动力、资本、技术 之后的第五大生产要素。其核心价值在于通过海量汇聚、深度挖掘和智能分析 ，优化资源配置效率，催生新的商业模式，并为宏观经济决策提供依据。数据 要素的价值释放，正成为驱动国家经济增长和提升全球竞争力的关键引擎。

资料来源：各省政府网站 前瞻产业研究院整理 省级开发区产业偏好：从产业发展偏好看，首要产业是装备制造和食品加工，两个产业占比超过 35%。其次化工、纺织服装以及生物医药、新材料和电子信息五大类占比超过 30%，传统产业和新兴产 15 28 37 14 84 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 环渤海 长三角地区 沿江城市群 珠三角地区 资料来源：中国房地产协会 前瞻产业研究院整理 3.3.2 园区发展痛点诉求 近年来我国产业园区快速发展建设，其发展问题及痛点也逐步暴露。目前以产业地产为开发运营主 体的园区面临着五大发展痛点：首先相比政府主导型园区可以通过政府进行招商引资的优势来看，产业 地产园区的市场需求不确定性高，而为了降低空置率，招商会缺乏长期规划，导致园区类型单一；而由 于为了提高入驻比例，招商目标 就是助力园区管理者打造 基础设施先进、运营管理高效、产业运营增值、服务体验高质的新一代智慧产业园区，进而探索出符合 自身发展目标的高质量发展模式。具体来看，针对上述发展痛点，产业地产商需要把控的五大目标分别 是智慧运营系统建设、招商差异化目标、多园区互通联动、产权管理进一步加强以及运营成本持续降 低。 图表31：产业地产类园区智慧化目标 资料来源：前瞻产业研究院整理 3.3

打高性能、强安全、跨平台等特性；两者相辅相成，共同支撑开发者鸿蒙生态 应用开发。 结合当前鸿蒙应用开发者遇到的主要问题及场景，我们锚定高效开发、高 性能开发、安全、跨平台、技术积累可复用五大核心场景，以鸿蒙分布式操作 系统的技术特性为基底，构建覆盖「开发-运行-安全-生态-沉淀」的全链路生 产力闭环。这一选择既源于鸿蒙「万物互联」的战略定位，也直击传统开发模 式中效率瓶颈、性能损 绍等知识，旨在帮助开发者掌握仓颉知识以及快速了解 鸿蒙应用开发 基础；开发部分提供“应用框架（APP Framework）、系统（System）、 媒体（Media）、图形（Graphics）、应用服务（APP Services）”五大 类别，45+ Kit 的详细开发步骤。工具部分提供如何在 DevEco Studio 中进行开发、调试、发布、上架应用的操作指导。  API 参考：面向开发者提供鸿蒙系统开放接口的全集，供开发者了解 误码及返回值等。仓颉提供“应用框架（APP Framework）、系统 （System）、 媒 体 （Media）、 图 形 （Graphics）、 应 用 服 务 （APP Services）”五大类别，45+ Kit 对应 API ，以及仓颉标准库、仓颉与 ArkTS 混合开发相关 API 。  Codelabs：以教学为目的的代码样例及详细的开发指导，帮助开发者 一步步地完成指定

安全性、专业性、多样性、普惠性与及时性五大核心要求为关键支撑， 旨在满足超过七成老年人倾向于在熟悉环境中安享晚年的主流养老需求 来源：消委会、头豹研究院 ◼ 居家养老以多样服务为基础，五大要求为关键，旨在满足多数老年人居家安享晚年的核心诉求 居家养老服务形式多样，涵盖基础照料、康复护理、精神慰藉等多个方面。为保障服务质量，其发展需满 足安全性、专业性、多样性、普惠性与及时性五大核心要求。调查显示，目前有超过七成的老年人倾向于

评估模型总体框架...........................................................................27 图 13 一体化政务大数据体系建设的五大成熟度等级及其特征........................ 28 图 14 政务大模型应用能力成熟度总体架构........................................ 全保障一体化等 9 个维度归纳各地方、各行业政务数据一体化建设与 管理总体能力，并从组织机制、平台工具、运营管理、应用创新、安 全管理五类发展要素出发提炼出一体化政务大数据体系建设过程中 的核心发展方向，以五大能力成熟度等级为参考基线，助力各地方、 各行业结合当前发展阶段递次推进信息化项目一体化整合管理。 图 1 一体化政务大数据体系总体视图 （一）建设目标 《全国一体化政务大数据体系建设指南》提出了如下建设目标： 享协调与统筹运营等 相关能力建设。三是为推进下一阶段政务数据资源体系建设发展相关 规划提供方向指引。GDMM 凝聚了各地方、各行业的优秀建设经验， 28 图 13 一体化政务大数据体系建设的五大成熟度等级及其特征 将现阶段一体化政务大数据体系能力成熟度现状提炼为 5 个发展等 级，致力于为处于不同发展阶段的地区或行业提供长、短期目标参照， 明确下一阶段数智化相关项目的建设迭代方向。对处于局部规划阶段

应用智能化发展趋势 应用全生命周期智能化白皮书 04 数据联接将深刻影响各行业的转型路径与应用安全的保障体系。进入数字化时代，数据以其独特属性成为继土地、 劳动力、资本、技术之后驱动社会进步与经济发展的第五大核心生产力要素。数据联接不仅加速了应用全生命周期智 能化的进程，更实现了跨领域的数据融合、分析及应用。硬件开放、软件开源、系统互通、数据共享将构建新的数字 化应用生态。硬件开放将促进数据源的多样 Q1 统计，超半数供应商聚焦“应用交付”，另外工 程化平台是大模型落地关键，细分类型包括大模型应用开发、大模型调优、大模型 API 服务及模型资产管理等平台， 助力企业降低开发成本。行业落地聚焦五大领域，场景应用百花齐放。 在已落地的实践案例中，排名居前五位的行业领域依次为政务、能源、工业、教育及医疗。从主要行业落地场景 进行分析，在政务行业，咨询服务和智能文档是位列前二的 AI 应用场景。能源行业则更关注设备维护和设计研发场 等。华为将经验总结为“三层五阶八步”转型方法论，其中： “三层”是指重新定义智能业务、AI 开发与交付、持续运营智能应用，定义了转型所触及的层次和深度。 “五阶”是指场景、流程、组织、数据、IT 等五大阶段，能够帮助企业在转型过程中掌握顺序、抓住重点。 “八步”是指明确目标、场景识别、重塑流程、组织变革、数据和知识工程、AI 建模与发布、AI 融入业务应用、AI 持续运营等八项具体工作，是转型流程的深度细化。

风险的最优决策方案， 推动企业从感知分析到决策执行的全链路智能化，显著提升运营精准性和响应敏捷性。 新智运营目标⸺高质量、多层面的目标重构 遵循“目标导向、分步推进”的原则，石油石化企业可围绕五大战略目标，设定最终导向，通过 技术支撑体系与业务创新实践的有机融合，构建起“战略目标-核心能力-落地举措”的一体化推 进机制。 �� 创新引领：石油石化企业利用数智技术逐步实现从传统能源供应商向综合能源服务商战略转 运营模式的根本性变革。 2.3 石化新智运营能力跃迁的价值 石油石化行业新智运营发展阶段成熟度的进阶过程，不仅体现了运营能力的阶梯式跃升，更在业 务支撑、风险管控、资源配置、决策运筹和目标优化五大维度构建出相互关联的价值创造体系， 推动石油石化企业从传统运营向新智运营的范式持续转变。 业务支撑：企业通过数智技术重构石油石化业务支撑体系，从业务的单点智能迈向全链条智能 协同。初级阶段首先 的目标拆解过程，将企 业战略目标转化为一系列可执行的任务计划，并在实践过程中通过实时反馈机制进行动态校 准。这一体系升级有助于推动企业战略目标的高效落地。 石油石化企业对“四新”、“三智”和“五大战略目标”的理解及对自身所处阶段的准确定位， 将深度影响其新智运营规划与实践地顺利落实。 �� 实践： 新智运营场景及解决方案 第三章 �� 3.1 技术框架：全栈“三智”支撑 在对运

上海人工智能实验室智慧医疗团队构建了科学、公 平且严谨的中文医疗大模型评测基准与开放平台 MedBench 。该平台持续更新医学数据集， 以权威 标准量化模型多维力。 MedBench 提出了五大核心评测维度，并针对每一维度设定了具体、量化的评价指标： 1 ． 医学语言理解： 评估模型的医学文本处理能力， 包括医学信息抽取、术语标准化和医学文本 分类。 指标：信息抽取准确率、医学术语标准化 模型评测 图 12 . “ — — ” 应用场景 伦理规范与法规数据集 测评考点数据集 结构 4.2.1.应用场景 与医学伦理与法律相关的场景可分为五大场景， 24 个应用场景， 如下图所示。其中， 五大场景 分别是科研、临床、护理、健康管理和公共卫生。科研场景下有动物实验、人体试验、基因 / 干细 胞研究 3 个应用场景。临床场景下有常规诊疗、急危重症处置、器官移植、辅助生殖、生殖健康、 开源的涉及医疗安全和伦理的中文医疗评测 数据集是 MedBench 的一个子集， 但该子集与实际临床应用场景及用户实际使用场景仍有较大差距， 主要是对医疗伦理概念性的考察。 MedEthicEval 划分了五大类别，共 24 个应用场景。基于这些应 用场景， 搜集相关的法律法规和行业标准， 形成了与应用场景相关的医学伦理规范和卫生法规数据集。 这一数据集能够全面量化模型在不同应用场景下的医疗伦理和安全能力表现。