cn）。须遵守以下：(a)本文 只可作个人、信息获取、非商业用途；(b) 本文内容不得篡改；(c)本文不得转发；(d)该商标、 版权或其他声明不得删除。在遵循 中华人民共和国著作权法相关条款情况下合理使用本文内 容，使用时请注明引用于云安全联盟大中华区。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 3 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 4 致谢 报告中文版支持单位 北京数安行科技有限公司（简称：数安行）是一家数据安全厂商。公司主 ..................... 37 2.3 美国白宫管理和预算办公室（OMB）在联邦机构使用人工智能的治理、 创新和风险管理的政策 .......................................... 38 2.4 拜登总统关于安全、可靠和负责任地开发和使用人工智能的行政令 40 3. 非歧视与公平 .............................. 而存在很大差异，这些因素包括： ● 管辖范围（国家或地区） ● 具体的情景（如行业、应用场景等） ● 具体的人工智能技术或应用 因此，云安全联盟和本文作者强烈建议，如果有任何与人工智能开发、部 署或使用相关的法律层面的问题或疑虑，应单独寻求法律顾问的意见。 前瞻性声明和人工智能的发展前景 本文包含了一些可能具有前瞻性的陈述。为确定其适用性，我们鼓励向相 关的国家监管机构和法律顾问寻求指导。需要注意的是，这些陈述是作者和云

以学习自然语言的各种语法、语义和语境规则。 代表性产品包括GPT系列（OpenAI）、Bard （Google）、DeepSeek、文心一言（百度）等 是指在计算机视觉（Computer Vision，CV）领 域中使用的大模型，通常用于图像处理和分析。 这类模型通过在大规模图像数据上进行训练，可 以实现各种视觉任务，如图像分类、目标检测、 图像分割、姿态估计、人脸识别等。代表性产品 包括VIT系列（Google）、文心UFO、华为盘古 是指可以在多个领域和任务上通用 的大模型。它们利用大算力、使用 海量的开放数据与具有巨量参数的 深度学习算法，在大规模无标注数 据上进行训练，以寻找特征并发现 规律，进而形成可“举一反三”的强 大泛化能力，可在不进行微调或少 量微调的情况下完成多场景任务， 相当于AI完成了“通识教育” 通用大模型L0 是指那些针对特定行业或领域的大 模型。它们通常使用行业相关的数 据进行预训练或微调，以提高在该 据进行预训练或微调，以提高在该 领域的性能和准确度，相当于AI成 为“行业专家” 行业大模型L1 是指那些针对特定任务或场景的大 模型。它们通常使用任务相关的数 据进行预训练或微调，以提高在该 任务上的性能和效果 垂直大模型L2 1.4 大模型的分类 大语言模型可以分为通用大模型和推理大模型 推理大模型的概念大规模传播应该开始于 2 0 2 4 年 9 月 份 。 2 0 2 4 年 9 月 1 2

件即 服务（SaaS）平台的兴起，为企业提供了灵活、可扩展的解决方 案，使其能够在传递人工智能价值的同时，降低技术门槛。 大模型 SaaS 平台的核心在于能够将复杂的人工智能模型转化 为易于使用的服务。这种服务不仅允许企业根据自身的需求定制化 模型功能，还能保证其在数据安全、隐私保护等方面的合规性。通 过云端计算资源，企业无需投入大量资金进行基础设施建设，即可 获得强大的 AI 能力，这极大地促进了中小企业的创新和发展。 表现。 2. 数据处理能力：平台需要具备强大的数据处理和实时分析能 力，以支持对大规模数据集的处理，实现数据的高效利用。 3. 用户友好性：界面设计应直观易懂，支持多种使用场景，确保 用户能够轻松上手并获得满意的使用体验。 4. 安全与合规：必须建立完善的数据安全机制，确保用户数据的 隐私保护，并遵守相关法律法规。 5. 运营和支持：提供优质的客户支持和技术保障，确保用户在使 用过程中能迅速获得帮助，最大化服务价值。 程序访问就可以 使用。这一模式使得企业能够迅速获取所需的软件工具，降低了 IT 基础设施的投资和管理成本。SaaS 平台通常在云端运行，由服务 提供商负责维护、更新和安全性保障，用户则可以集中精力于核心 业务。 相较于传统软件部署方式，SaaS 平台具备多项显著优势。首 先，SaaS 平台显著降低了企业的初始投资成本。通过按需付费的 订阅模式，企业可以根据实际使用情况和需求灵活调整支出，避免

为确保知识传递与技能提升，团队内部建立了完善的培训机 制。每月组织两次技术分享会，内容涵盖最新技术动态、项目经验 总结等。同时，与外部科研机构建立了长期合作关系，定期邀请专 家进行技术指导。 团队采用敏捷看板进行任务管理，使用 GitLab 进行代码版本 控制，通过 Jira 进行缺陷跟踪，确保开发过程的透明度和可控性。 为提升协作效率，团队配置了专业的开发环境，包括高性能计算集 群、数据存储系统及测试平台。每个成员都配备了符合开发要求的 步。为了确保开发出的智能体能够切实解决用户的实际问题，首先 需要对目标用户群体进行深入的分析和调研。这一过程主要包括以 下几个方面： 首先，明确调研的目标和范围。确定调研的主要目标，例如了 解用户在使用现有智能体时的痛点、期望的功能改进、以及对未来 智能体的期望等。调研范围应涵盖不同行业、不同规模的企业以及 个人用户，以确保数据的全面性和代表性。 其次，选择调研方法。可以采用多种调研方法，如问卷调查、 大量用户的反 馈，深度访谈则有助于深入了解个别用户的详细需求和痛点。根据 项目预算和时间安排，选择合适的调研方法组合。 接下来，设计调研工具。例如，设计一份结构化的问卷，涵盖 用户基本信息、使用习惯、现有智能体的优缺点、对未来智能体的 期望等方面。问卷应简短明了，避免用户因问题过多而产生疲劳 感。访谈提纲应提前准备好，确保访谈过程中能够引导用户深入表 达需求。 在数据收集阶段，需确保样本的代表性和数据的真实性。可以

仅仅关注孩子的考试成绩。 家长的两大疑问 1.“ 孩子会不会因此变懒？ ” 2.“A I 会不会影响孩子的独立思考能力？ ” 家长行动指南： 1. 设定边界： 明确 AI 工具使用场景（如仅用于思路 拓展而非作业代劳） 2. 混合学习： 每周安排 AI 辅助与传统学习交替任务 （如 AI 润色作文后手抄加深记忆） 3. 能力审计： 每月用非 3 小时独立操 作 AI ， 期间未 进行任何互动交流 孩子陷入机械操作， 失去人际学习中的 思维碰撞机会， 解题逻辑停留在工具依 赖层面 l 设定单次 AI 使用不超过 45 分钟 l 要求孩子每完成 3 个步骤必须 口头复述逻辑 l 家长每周至少参与 1 次 AI 协同 解题 2. 角色混淆 父亲用 DeepSeek 润色系统批改作文 家长在关注功能和教育价值外，还需 重点考量数据隐私和使用安全性， • 判断工具是否真正符合孩子的学习需 求 第四步 ： 第一步 ： 熟悉 A I 工 具的功能与价值 3. 风险防范者 • 内容安全： 过滤不良信息，确保孩子 接触到的内容健康 、积极。 • 时间管理：合理规划孩子的使用时间 ， 避免因过度使用 A I 工具而导致注意 力 分散或其他不良习惯的形成。

...........................6 4.1.1 网页版使用......................................................................................................6 4.1.2 手机版使用......................................... 杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司公司成立于 2023 年 7 月 17 日，专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术。 自成立以来，公司在 AI 领域取得了显著成果，主要使用数据蒸馏技术，得到更为精炼、有用的数 据。 2024 年 1 月 5 日，发布 DeepSeek LLM（深度求索的第一个大模型）， 目 前， DeepSeek-R1 、V3 、Coder DeepSeek-R1 的模型参数量较大，达到了 671B ，直接部署这两个模型需要 1.3~2 TB（FP16）的显存支持（如 128 卡 H100 的集群）。为方便一般用户本地 使用， DeepSeek 团队使用 Qwen2.5 和 Llama3.3 ，以 DeepSeek-R1 为教师模 型，蒸馏了 6 款小模型，包含 1.5B～70B 在内共有 6 个尺寸，如表 2 所示。 表 2 DeepSeek-R1

万条记录，数据清洗效率提 升 40% 在可扩展性与定制化方面，DeepSeek 模型提供了灵活的接口 和工具，支持用户根据具体需求进行模型微调和功能扩展。例如， 用户可以通过简单的配置调整模型的超参数，或者使用自定义数据 集进行微调，以提升模型在特定场景中的性能。此外，模型还支持 与现有政务系统的无缝集成，通过 API 接口实现数据交互和功能调 用，确保部署的便捷性和高效性。 综上所述，DeepSeek 定期进行安全审计和漏洞检测，确保系统的持续安全性。 4. 提供更加智能和个性化的服务： o 根据用户的职位、职责和历史交互，提供个性化的信息 推送和决策建议。 o 开发更为智能的交互界面，使非技术背景的政务人员也 能轻松使用。 5. 支持模型的可维护性和扩展性： o 设计模块化的系统架构，便于未来的维护和功能扩展。 o 建立完善的版本更新机制，确保模型能够持续适应政务 领域的新需求和新挑战。 通过实现上述目标，本项目将大大提升 格式转换：将不同来源的数据统一转换为标准格式（如 JSON 或 CSV）。 - 缺失值处理：采用插值法或基于机器学习的方法进行缺 失值填补。 此外，我们将引入实时流处理技术，以应对政务数据的实时更 新需求。通过使用 Apache Kafka 作为消息队列系统，结合 Flink 进行实时数据处理，能够确保数据的实时分析与决策支持。例如， 在舆情监控场景中，系统能够实时抓取、分析社交媒体数据，并生 成热点话题的统计报告，供决策者参考。

标签的主要应用市场分布（单位：亿个） ······························································ 26 图表 18 国产鞋服零售快消品牌 RFID 使用情况汇总 ··············· 27 图表 19 中国鞋服零售快消品与商超零售市场 RFID 需求潜力分析 ··· 28 图表 20 中国鞋服品牌用户 RFID 标签渗透率分析 无源物联网产业将会迎来新的变革 最近几年，AI 概念很火，在几年的白皮书调研期间，我们看到了 RFID 无源物联网产业正在拥抱 AI，比 如有读写器厂商在读写器产品加入算力芯片，并且植入通用语言模型，以便可以让用户更便捷的使用 RFID 产品或者调动数据；也有部分企业会根据具体的场景需求单独训练一些行业应用模型，以解决纯 RFID 射频 信号解决不了的技术问题（比如高速出入库的读取准确率、防串读 / 漏读等）。 我们认为，RFID 采集环境中的微弱能量就能正常工作的物联网设备。 人们常说，“水乃生命之源”，而能量，则是驱动 IoT 设备工作的源头。在人类的发展史上，能源占据着举足轻重的地 位，目前人们对于能量的采集、存储与使用已经炉火纯青，以至于很多人都忽视了它的存在，而在 IoT 产业中，能量技术 在产业的地位也在迅速提升。 近些年涌现出来的 NB-IoT、LoRa 等新兴传输技术一个最主要的卖点就是低功耗。而蓝牙、Wi-Fi、Zigbee

数据作为基础性战略资源和关键生产要素，已快速融入生 产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着 生产方式、生活方式和社会治理方式。 “不流通、无价值。”流通是数据要素价值实现的关键环节。 为促进数据要素合规高效流通使用，加快构建以数据为关键要 素的数字经济，2024 年 11 月，国家数据局印发《可信数据空间 发展行动计划（2024—2028 年）》（国数资源〔2024〕119 号）， 提出分类施策推进企业、行业、城市、个人、跨境可信数据空 国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广研究员认为， 按照架构模式分类，可信数据空间可分为集中式、分布式、递 阶式三类。区块链是构建分布式可信数据空间的基础技术底座， 通过不可篡改特性，为数据提供了确权机制，对数据的使用进 行追踪和记录，为数据的贡献者提供合理的利益分配。 为引导各地方、各行业和重点企业有序推进可信数据空间 建设，国家信息中心联合有关单位开展专门研究，通过分析可 信数据空间的概念、特征和功能定位，提出“1+5+N+1”总体架 推动单一数据市场的形成，并强化欧洲在全球数字经济中的竞 争力与数字主权。这一战略的提出，旨在解决数据碎片化和大 型科技公司垄断问题，通过建立“欧洲共同数据空间”促进企业、 公共部门及个人数据的安全流通与合规使用，同时强调数据所 有者对数据的控制权（即数据主权）。 早期实践如德国 2015 年发起的“产业数据空间”项目（后发 展为国际数据空间协会 IDSA），以及后续的盖亚-X（Gaia-X） 跨

2、检测操作 访问 http://ip:8080/manager/html 管理页 面，使用删除帐号进行登陆尝试。 3 禁用超级用户启用 tomcat 1、参考配置操作 在普通用户的模式下，运行 tomcat 的启动脚本 2、检测操作 查看当前系统的 tomcat 进程，确认程序启动时使用的身份。 注意：通过 services.msc 服务属性设置 禁用超级用户启用 tomcat 补充说明 使用弱口令扫描工具进行检查时应注意扫描的 线程数，避免对服务器造成不必要的资源消 数字、小写字母、大写 字母和特殊符号 4 类中 至少 3 类。 检测方法 1、判定条件 检查 tomcat/conf/tomcat-user.xml 配置文件中的帐号口令是否符合配置口令复杂度要求。 2、检测操作 （1）人工检查配置文件中帐号口令是否符合； （2） 使用 tomcat CATALINA_HOME/ server/webapps 目录 检测方法 1、判定条件 登陆远程管理页面，使用 tomcat 账号进行登 陆，登陆成功。 2、检测操作 登 陆 http://ip:8080/manager/html 页 面 ， 使用 tomcat 账号登陆，进行远 程管理。 3、查看$CATALINA_HOME/server/ webapps/manager