E览星智 | AI浪潮下的安全防线

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作者：微信文章

CHANG

SHA



E览星智：

人工智能时代如何筑牢安全堤坝？

当人工智能的浪潮涌向工业制造的多个环节，效率极大提升，创新活力被充分激发。与此同时，我们是否也应审视“智能”本身：技术背后是否暗藏风险？算法能否被信任？数据是否安全？系统是否可靠？

“E览星智”实践支队带着这份关切与思考走进长沙，围绕“AI+智能制造”背景下的安全治理议题开展专题调研。通过系统走访长沙“政企校研”智造全链条，持续追问AI在工业落地过程中的安全底线与治理智慧。

Q

目前生产线中，落地最普遍、最成熟的AI应用场景有哪些？

主要集中在工业视觉质检和预测性维护两个领域。其他领域受限于数据、成本或复杂性，整体AI引入率较低，规模化落地仍面临诸多挑战。

A

Q

在“AI+智能制造”的实际应用场景中，具体存在哪些类型的安全风险？

从我们的项目实践看，AI安全风险主要集中在以下几个维度：

AI幻觉。模型因训练数据不完整，或在推理过程中“编造”内容，其真实性、有效性无法得到保证，必须通过技术校验与人工审核结合的方式进行控制与筛选。

信息茧房与算法偏见风险。大语言模型倾向于生成保守、冗余、“安全”的内容，导致信息过载与决策效率降低。同时，AI并非中立，会持续固化甚至放大训练数据中存在的偏见，并依据用户历史输入不断强化固有偏好，最终导致输出内容趋于同质化、单一化。

供应链自主可控风险。在关键基础设施领域，从芯片、算力设施、基础软件框架到核心应用，任何一个环节的“断供”都可能导致系统瘫痪或数据泄露。因此，我国必须构建完全自主可控的AI技术生态体系。

数据安全与跨境传输风险。工业数据在跨境流动过程中面临泄露、篡改、非法访问等多重威胁，必须建立符合国家安全标准的数据出境监管机制与全链路加密保护体系。

网络攻击与国家战略对抗风险。定向攻击工业控制系统及AI模型可导致生产线瘫痪、数据窃取或设备操控，并可能升级为国家关键基础设施的战略对抗，威胁产业与国家安全。

A

Q

自主设计芯片架构从安全的角度有何特殊意义？

自主设计意味着我们掌握从架构到实现的每一个环节，可以在芯片中内置符合中国标准和场景需求的安全机制，避免“黑盒”风险。这是实现真正自主可控的智能系统的起点。

A

Q

如何看待AI模型本身的安全风险？

我们正研究如何提高AI模型的可解释性和鲁棒性，特别是在工业决策场景中。通过引入领域知识约束、对抗性测试等方法，让AI的决策过程更透明、更可预测，降低因模型偏差或恶意攻击引发的风险。

A





Q

长沙在发展“AI+智能制造”过程中，面临哪些安全风险？有哪些治理措施？

长沙作为快速发展的内陆智能制造重镇，其AI安全建设需走一条“追赶与筑基并重”的道路。首要任务是拥抱AI技术浪潮，安全方面还需要积极借鉴北上广深等一线城市的先进经验。

A

借着我们刚才的话题，可以从算力、算据、算法三个方面来系统性构建安全防线。一是算力自主化，必须发展国产的算力基础设施，从根本上杜绝底层“断供”风险。二是数据安全化，从采集到应用的全生命周期，建立严格的数据安全与隐私保护机制。三是算法可信化，持续优化以减少幻觉与偏见，确保决策可靠。

A

算力基础设施安全架构



算力基础设施一般采用“内生安全”架构：在硬件层，建立从芯片、固件到系统软件的可信验证链；在网络层，实行严格的分区隔离与数据流监控；在任务层，确保所有计算任务处于安全沙箱内并接受全流程审计。通过这一整套体系，旨在将平台自身打造为坚实可信的“安全底座”。

Q

从工业互联网的视角，安全保障的关键在哪里？

这是一个系统工程，需构筑多层防线，首先是保障设备互联的硬件与物理安全，然后是保障数据可靠流动的网络与传输安全，还有应用与数据安全，这需要多方协作。

A

Q

当前广大中小制造企业在引入AI时，面临的最突出的困境和痛点是什么？主要体现在哪些方面？

AI在中小企业中应用程度较低，多数处于试点阶段。核心痛点在于初始投资大、既懂工业又懂AI的复合型人才短缺。对很多利润率本就不高的中小企业来说，数字化改造是一项高风险投资。项目定制化程度高，行业成熟案例少，导致创新风险高，短期内难见收益闭环。制造业场景高度碎片化，不同企业、不同产线的需求“又小又碎又难”，难以找到现成的通用解决方案。例如，AI质检在陶瓷行业就需专门攻克表面反光的难题。

A

隐私保护与数据协同



工业互联网平台平衡数据利用与隐私保护的核心是推行 “数据不动模型动” 的隐私计算模式。尽可能在边缘侧或客户侧完成数据分析和模型训练，平台只交换加密的模型参数或匿名化的聚合结果。同时建立清晰的数据权属协议和使用审计，让数据在安全可控的前提下产生价值。

保障人机协作安全



在高速高精度的工业机器人应用中采用“多重传感器融合+实时监控”的策略。除了视觉，还集成力觉、区域激光扫描等多重感知；软件上设置电子围栏、速度限制和急停联动；所有安全逻辑在底层硬件和软件中均有冗余设计。确保即使部分系统失效，也能安全停机。







成果·心得

成果

阶段性调研成果

通过调研，我们发现目前AI在工业中的应用场景要集中在视觉质检和预测性维护两大领域，视觉质检利用计算机视觉替代人眼，在标准化程度较高的环节（如外观缺陷检测）实现了效率与一致性的提升；预测性维护则通过分析设备传感器数据，为从“计划维修”到“状态维修”的转型提供了可能。

然而，由于工业场景高度碎片化、工业数据质量不高、初期投资成本高、AI与工业复合型专业人才少，在更为复杂的工艺优化、供应链协同、自适应控制等核心生产环节，AI的引入率仍然偏低，规模化落地面临多重结构性挑战。

在AI安全方面，各单位企业主要对AI本身的安全持担忧态度。如AI幻觉，即模型生成看似合理但事实上错误或虚构的输出。在工业质检或参数预测中，此类错误可能导致误判、漏检或生产事故。还有AI偏见，即人工智能系统在处理数据或做出决策时，由于训练数据、算法设计或系统交互中存在的系统性偏差，导致输出结果对不同群体、情境或属性表现出不公正、歧视性或非代表性的倾向。

在AI安全治理方面，在具体的工业应用中，需要全链条全方位构筑安全防线，需从硬件、网络、软件、数据等多方面协作。在硬件环节，可以通过在芯片和控制设备等硬件中加入专门的安全设计，使得每个设备都具有唯一的身份标识和基础的保护能力，为整个系统奠定牢固的安全基石。在网络传输层面，将工业系统中的设备系统划分到不同的安全区域进行管理，同时持续监控网络中流动的数据，可以及时发现异常访问或攻击行为。在软件和应用层面，安全防护需要融入到人工智能系统的开发全过程。对程序代码进行严格检查，修复可能存在的漏洞。对人工智能模型进行特殊训练和测试，增强其抵抗干扰和欺骗的能力。在数据管理层面，需要对生产过程中产生的各类数据进行全流程保护。在保证数据分析利用的同时，通过技术手段防止敏感信息泄露。完整记录数据的流转过程，确保信息真实可信。只有通过这种环环相扣的协同防护，才能为工业生产中的人工智能系统建立起可靠的安全保障。

心得

实践心语

我们认识到，真正的安全不是阻碍创新的枷锁，而是让创新得以健康、持久绽放的土壤。它需要芯片工程师、算法科学家、政策研究者、一线工程师的共同浇筑，需要从设计之初就深植于肌理的安全基因。

当智能的浪潮奔涌向前，这些默默筑牢的基石与堤坝，正守护着每一次革新，通往一个更可信、更可靠的未来。

—end—

文案及图片 | 李羽涵 乔玉茹

                                           排版 | 伍勰

                  审核 | 田铠瑄







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