等保 2.0 通用安全架构 设计解决方案 2 从框架与架构说起 十工五任 解决方案 合规 / 产 品 战 略 聚 焦 技术聚 焦 规划视角（ EA 架构分析） 设计视角 （ EA 场景分 析） 覆盖 技术视角 （可运行性分析） 实例化 理 论 化 支撑 图 1. 解决方案架构 十工五任 • 政企网络安全防御全景模型 • 政企网络安全协同联动模型 • 政企网络安全防御建设项目规划纲要 更好地落实等级保护制度。 安全防护对象 设备 应用 数据 通信网络 技术融合运营，运营提升管理，管理巩固安全 12 等级保护基本要求项 《基本要求》 2.0 （二级通用要求） 《基本要求》 2.0 （三级通用要求） 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 安全建设管理 10 34 10 安全运维管理 14 31 10 安全运维管理 14 48 合计 67 135 合计 71 211 13 等级保护 2.0 能力要求（通用要求） 一级 二级 三级 四级 安全分类 通用要求 技 术 管 理 安全运维管理 安全建设管理 安全管理人员 安全管理机构 安全管理制度 安全管理中心 安全计算环境 安全区域边界 安全通信网络 安全物理环境

与金融的结合主要有两条技术路径：①通用模型 + 金融语料训练金融大模型 ，②金融垂类大模型。 1 ）双方优劣具有相对性。通用大模 型 优势：泛用性强、灵活性和利用率高、可迁移性强。劣势：特定领域深度较浅、模型复杂、训练时间长；金融垂类模型优势：领域专业性、针 对 性的解决方案、高精度和合规性。劣势：适应性限制、更新和维护复杂度、数据利用率低。 2 ）通用大模型通过金融语料训练超越金融垂类模 模 型 可能性较小。通用大模型在行业数据量 ，性价比 ，精确性、适用性、实时性、推理速度 ，合规性和风险控制等方面表现欠佳。 通用大模型“ 百模大战 ” ， 头部模型国外领先较大 ， 平均水平国内外差距较小 ， 中文上国内表现更优。 1 ） 国外通用 GPT4-Turbo 遥遥领 先。 OpenAI 震撼发布 GPT4-Turbo ，开启新一代人工智能模型的大门； 谷歌将在谷歌云上部署 2024 年 3 月发 布。 2 ） 国内通用百度先行 ，多家企 业推出相关产品。百度推出“文心大模型” ，是目前国内预训练大模型应用端生态最好的大模型之一； 阿里 发布通义千问 2.0 ，专业维度能力较 强； vivo 发布 BlueLM 大模型 ，应用的场景广泛；月之暗面发布 Moonshot 大模型， 目前位于第一梯 队。 3 ）在金融领域中 ，通用模型应用表现各有 差异。其中 GPT

并不能完全满足低空飞行需求，本文我们主要对低空经济发展所涉及的基础设施建设进行梳理，可以将低空基础设施大致分为三类： 1 ）起降场地构成低空飞行底层支撑，低空基建规划至关重要 。根据中国信通院预测，预计到 2035 年通用机场及各类起降平台总投入 资金约 1.8 万亿元。 以起降场地为主的基础设施建设需要提前规划，从上市公司中标情况来看，设计规划类央企或广东、 江苏、 安徽 等地方企业凭借较强的区域资源禀赋与经验优势， 一步完善 自 2024 年初 “低空经济 ”首次写入国务院政府工作报告， 国家层面不断强化低空经济相关政策， 随后四部门联合印发《通用航空装备创 新应用实施方案（ 2024-2030 年） 》支持低空发展 。 7 月， 党的二十届三中全会强调要 “发展通用航空和低空经济 ” ， 7 月底习主席在 中共 中央政治局第十六次集体学习时强调，要做好国家空中交通管理工作，促进低空经济健康发展 代化的决定》，首次强调要 “ 发展通用航空和低空经济” 。 7 月 31 日，习主席强调要做好 国家空中交通管理工作，促进 低空经济健康发展。 1 月 1 日，《无人驾驶航空 器 飞行管理暂行条例》正 式实 施。 3 月 5 日， “低空经济” 首 次 写入国务院政府工作报 告。 3 月 27 日，工信部、 科技部、 财政部、民航局四 部门联合 印发《通用航空装备创新应 用实施方案（

2025 年 5 月版 构 建 地 球 上 第 三 种 交 通 生 态 编写说明 2016 年和 2023 年，通用航空和低空经济先后被明确为战略性新兴产业。二十届三中全会再次明确提出，“ 发 展通用航空和低空经济” 。 为贯彻落实党中央做出的重大决策部署， 2023 年底以来各地争先恐后出台了 一系列 促进低空经济高质量发展的政策文件， 确定指导思想和发展目标， 推动在全市开展低空应急通讯 、消防灭火 、巡查投送 、医疗救护等领域应用示范， 推进 救 援航空器的常态化备勤、救援人才的专业化培养。加快构建先进的航空救援指挥体系和物资储备体系，实现 快速响应 。加快推进房山通用航空装备应急救援创新应用试点， 打造城市航空应急救援运行基地。 2. 航空物流： 在延庆 、平谷 、密云 、房山等有条件的区推动常态化低空物流配送应用， 并拓展到京津冀重 点 地区 。开发干支末航空物流配送航线， 提升低空产业技术创新能力；强化低空安全监管服务；构筑低空制造产业链竞争力；加速低空基础设施和服 务保障； 培育低空全场景示范应用。 应用场景： 1. 加强航空应急救援能力建设 。结合房山区航空应急救援发展需求， 加快推进房山通用航空装备应急救援 创 新应用试点建设 。打造城市航空应急救援运行基地， 构建先进的航空救援指挥体系和物资储备体系。 2. 开展“平 、急 、战”航空物流配送示范应用 。聚焦支线 、末端物流配送需求，

为大规模科学计算任务提供支撑服 务 带动政府治理及各行各业数智化转型升 级，促进产业 AI 化、 AI 产业化 促进信息服务业云化转型，通过资源共 享及弹性发放，供用户按需使用资源 • CPU 通用算力为主 • 提供 IaaS 、 PaaS 、 SaaS 级 服务 3. 算力、数据、算法的融合平台 4. 以产业创新升级为目标 • GPU 智能算力为主 • 提供 TaaS 任务式服 计算基础设施 1500 亿欧元 200 亿欧元 96 亿欧元 推动智能计算中心有序发展，打造 智能算力、 通用算法和开发平台一体化的新型 智能基础设施 国家新一代人工智能 创新发展试验区 建设试验区 国家人工智能 创新应用先导区 夯实技术 人工智能基础 设施示范工程 投资补贴 问题描述：通用大模型在电 力 领域适配性差 ，难以满足 特定 场景需求。 • 解决方案：电力领域预训练 模 型（如华能“ 电盘古 ”）提 升 场景适配性 ，优化模型性 能。 • 国产化适配：基于国产深度 学 习框架和预训练模型 ，适 配电 力行业应用场景。 电力行业核心场景与价值 第 7 页 超算中心融合管理子系统 （包含统一门户） 高速网络交换子系统 通用 CPU 算力子系统

Overview 02 政务行业大模型发展路径 Interpretation 01 政务行业大模型发展背景 Overview 政务行业大模型概念界定 通用大模型基座结合政务行业数据，服务政务业务场景的专业模型 政务行业大模型是在通用大模型基础上结合政务行业专属数据和政务行业业务场景特征、为政务领域专业定制的专属行业大模型。 • 在部署模式上 ，政务行业大模型一般需要支持私有化部署 ，以满足政务数据安全性与合规性要求； 私有化部署 基于现有大模型底座 ，在数据层借助政务领域通用 / 专有数 据 ，结合业务场景特点 ，对模型进行个性化定制 升级场景应用服务能力 将行业大模型能力与政务场景应用结合 ，进一步提升政府 办公、政务服务、公共管理等场景智能化能力 ，提升政府 管理及服务效率 通用大模型 大语言模型 视觉大模型 语音大模型 多模态大模型 构建智能平台 将大模型能力下沉 平衡模型开发成本效益 确保数据安全 广泛场景定制化能力 依托预训练通用大模 型底座进行微调 ，所 需参数规模较低 ，训 练周期较短 支持离线部署和 升 级 ， 可有效保证 数 据安全性 ， 满足 行 业监管要求 通过在通用大模型底 座引入行业特征数据， 实现垂类大模型开发 依托通用大模型，结合行业专有数据进行训练及微调的各类行 业大模型加速落地

Overview 02 政务行业大模型发展路径 Interpretation 01 政务行业大模型发展背景 Overview 政务行业大模型概念界定 通用大模型基座结合政务行业数据，服务政务业务场景的专业模型 政务行业大模型是在通用大模型基础上结合政务行业专属数据和政务行业业务场景特征、为政务领域专业定制的专属行业大模型。 • 在部署模式上 ，政务行业大模型一般需要支持私有化部署 ，以满足政务数据安全性与合规性要求； 私有化部署 基于现有大模型底座 ，在数据层借助政务领域通用 / 专有数 据 ，结合业务场景特点 ，对模型进行个性化定制 升级场景应用服务能力 将行业大模型能力与政务场景应用结合 ，进一步提升政府 办公、政务服务、公共管理等场景智能化能力 ，提升政府 管理及服务效率 通用大模型 大语言模型 视觉大模型 语音大模型 多模态大模型 构建智能平台 将大模型能力下沉 平衡模型开发成本效益 确保数据安全 广泛场景定制化能力 依托预训练通用大模 型底座进行微调 ，所 需参数规模较低 ，训 练周期较短 支持离线部署和 升 级 ， 可有效保证 数 据安全性 ， 满足 行 业监管要求 通过在通用大模型底 座引入行业特征数据， 实现垂类大模型开发 依托通用大模型，结合行业专有数据进行训练及微调的各类行 业大模型加速落地

子系统 • 基于园区运营的最佳实践，沉淀业务平台、数据平台、集成平台能力 视频云 定位 融合通信 GIS/BIM IOT EI SSO 通用 平台 … 云 设施库 人员库 告警库 车辆库 … 主题库 时空库 数 据 平 台 数据服务 通用数据服务 算法调用服务 业 务 平 台 孪生资产 GIS 服务 视频服务 ….. ….. 设备 告警 空间 人员 工单 应用联结 集成平台 … 专题库 综合安防 便捷通行 … AI 安 全 开 发 平 台 3 Huawei Confidential EI GIS/BIM IOT IAM 定位 。。。 视频云 通用 平台 集成平台 （ ROMA ） 华为 EI 服务 新基点 IOT iVAS 定位 超图 GIS 园区智能运营中心 IOC (Web PORTAL) 数据 平台 园区智能运营中心 Mobile ABC 云上开发环境 云上运行环境 1-APP Runtime 云上运行环境 2-APP Runtime 园区基线 ROMA 通用平台 云基础设施 GIS 视频云 IOT ECS/CCE/RDS/OBS DAYU 维护 平台 OPS 云基础设施 通用平台 ROMA ABC 园区基线 维护 平台 OPS Fusion Cloud Fusion Insight IOT CloudIVS

尽管直接采用专用的法律行业大模型通常能够实现更高的性能和更精确的回答，但其成本远高于基于通用模型构建的智 能体方案。以通义法睿为例，其法律咨询功能的 API 调用费用为每次 0.7 元，而类似 DeepSeek-V3 等通用大模型的处理 成本，即便考虑百万 token 的输入量，也仅在 2 元以内。因此，从成本效益和部署灵活性等角度出发，基于通用模型构建 法律咨询助手的智能体在实际应用中具有很大的吸引力和推广价值。 相比之下， 许多金融科技公司开始利用通用模型来降低成本。例如， ZestFinance 利用开源的 AI 工具构建了自己的信用评分系统， 处理一份征信报告的成本显著低于传统模型。这样，他们能够每月为数千用户提供信用报告，显著降低了运营成本，同 时保持了良好的客户满意度。再比如， Kiva 利用机器学习模型来评估借款人的信用 worthiness ，借助这些通用模型的灵 活性，他们能够迅速适应不同市 活性，他们能够迅速适应不同市场的需求，提升客户体验。因此，从成本效益和灵活性来看，基于通用模型的征信报告 生成方案不仅能帮助金融机构节省开支，还能在市场竞争中迅速响应变化，提升客户体验和服务效率。这种灵活性和经 济性使得通用模型在征信领域的应用越来越受到青睐。 10.3.3 智能体实现 该智能体的关键技术是工作流的搭建，从人类的视角出发，思考我如何获取一个公司的征信基本信息。我会直接打开常 见的搜索引擎直接搜索该公司的全

标签管理工具 视频 数据库服务 安全服务 城市 IOC 协同 创新 应用 枢纽 行业 服务 通用 服务 工具 & 组件 服 务 云服务 智慧大脑（ IOC ）解决方案架 构 一网 通办 行业 服务 通用 应用 服务 应用 工具 组件 通办事件服务 码引擎 市民 360 智能审批 统一身份管理 应用构建工具 统一门户框架 应用部署工具 可视化引擎 通用 数据 服务 数据 工具 组件 资产订阅 资产计量 数据联接 经济专项 规划专项 统管专项 民生专项 旅游专项 交通专项 G IS 存储服务 网络服务 企业 360 人才 360 招商项目 360 通用 A I 服务 一网 统管事件服务 计算服务 语音识别 图像识别 文本识别 运营枢纽 联接枢纽 集成服务 治理服务 场景入口 集 成 运 维 运 营 安 全 标 准 30 通用数据服务 通用应用服务 通用 AI 服务 ICT 服务 业务专题从数据汇聚到大屏展示的全流程 指标体系 专题库 （应用层） 经济专题 指标 城市规划 指标 城市规划 指标 指标管理平台