以 Agent 重构传统 RAG ，提升企业级复杂场景 AI 问答效果及准确率 ， 比如 ：如跨境电商运营复盘、 飞机维修等场景 引入智能体（ Agent ） 的动态规划能力 ， 支持长链多跳、 证据整合推理（如设备故障排查需 5 步以上操作） ， 非静态单轮问 答； 引入数据技能（ Text2SQL ） ，打通结构化库表（如 ERP 数据） 与非结构化文档（如维修手册） ，解决传统 RAG RAG 孤岛问题； RAG 技术演进 传统 RAG “ 找片段” ， Graph RAG “ 连关系” ， 360 Agentic RAG “ 动态推理出结果” 动态推理 + 实时证据 • 核心 ：引入智能体思想进行知识增强 • 闭环（网状）：动态多向循环迭代 • 优势：异构数据 / 长链路 / 多跳 / 强逻辑 关 系类推理效果好 • 知识内容：动态 知识内容：静态 / 不完整性 • 检索质量：低 • 响应方式：被动 • 计算能力：弱 • 学习能力：无 • 典型应用场景：简单的文档问答 图式推理 + 非实时证据 （仍然是静态推理） • 核心：基于知识图谱的关联关系进行推 理 • 单向（流水线）：检索 --> 重排 --> 生成 • 问题 ：图谱构建、维护成本高 • 知识内容：静态

运用AI取证工具采集、保存与 分析数字证据。 从不同来源（设备、云、网络） 自动化数据提取和分类。 基于机器学习模型检测恶意软 件、入侵行为及异常活动。 识别并解析深度伪造媒体和被 篡改的数字内容。 借助AI驱动的分析技术重构网络 攻击链路并溯源攻击者行为。 与执法机构、法务和事件响应 团队协同合作。 研究并部署新型AI工具以支持 取证分析工作。 记录调查结果，维护证据链完 整性，并准备法庭呈递材料。 职位描述 数字取证分析师负责调查网络事件，收集并保全数字证据，同时分析复 杂数据集以发现安全漏洞的根源与影响。该岗位借助AI驱动的工具实现 快速证据分析、恶意软件检测及深度伪造内容识别，显著提升调查效率 与准确性。数字取证分析师需与执法机构、法律团队及应急响应人员协 作，重构网络犯罪场景，验证证据，并确保证据链完整。随着数字证据 的体量与复杂性激增，AI赋能的自动化技术、预测性分析及图像/视频取 序中占据关键 地位。 转型潜力 AI正彻底重塑数字取证分析师岗位，使其能够自动化证据收集、加速数据分析并强化对复杂 威胁与深度伪造内容的检测能力。随着数字证据的爆发式增长和网络犯罪技术的日益先 进，AI已成为实现及时、精准且可扩展的取证调查的重要工具。然而，AI的融合也引发了模 型偏见、隐私保护及证据法律可采性等方面的新挑战，迫使分析师必须掌握AI取证的技术原 理与伦理规范。 关键任务

金融平台，将食材流通过程中的商务数据、物流 数据、资金数据以及食品安全数据进行全方位采 集和监控，实现食品安全全流程、无盲点、无断 点的监控，运用区块链技术实现财务和入库数据 上链、食材溯源、图片证据无法篡改等目标。 广西壮族自治区信息中心（广西壮族自治区大数据研究院） 广西区块链发展白皮书（2025 年） — 23 — 工业领域 序号 应用案例名称 案例简介 5 林产工业互联网 产业赋能平台 建设金融信用管理系统，将司法存证资源整合， 加入国家级政务机构节点，为平台提供法律效力 与权威数据，诉前通知书、电子律师函、短信通 知批量生成，区块链同步存证，旨在协助企业和 机构通过证明电子证据的有效性和证据链的完整 性，解决金融机构逾期催收难、不良资产率高等 痛点。 广西壮族自治区信息中心（广西壮族自治区大数据研究院） 广西区块链发展白皮书（2025 年） — 27 — 24 广西区域性股权

台中模型、应用、数据集、密钥等资源的创建、修改、删除操作，以及所有对权限 策略的变更，即“谁在什么时间、从哪里、对什么资源、做了什么事”，都会被 ActionTrail 完整记录，为安全事件的精准溯源和合规审计提供不可篡改的证据链。 ● 日志服务（SLS）用于记录百炼“数据面”操作，任何对阿里云百炼平台中模型服 务的请求和响应，都会被记录，并投递到用户的日志服务中，帮助用户审计模型的调 用情况。 ● 应用实时监控服务 3）全链路日志审计：本次调用的完整信息，已被 日志服务 SLS 详细记录。最初开发 者“部署服务”这个管控操作，也早已被 ActionTrail 记录在案。这为事后排查和安 全审计提供了完整的证据链。 3.2 场景二：使用私有数据微调一个专属模型 保障微调数据的安全是重中之重。让我们跟随一位 AI 算法工程师的视角，看看当他 / 她使用企业内部的敏感数据进行模型微调时，阿里云百炼是如何为这些核心数据资产 应不同业务场景下的个性化安全需求； ● 透明的全链路审计追溯：信任需要被验证。阿里云百炼通过 ActionTrail 、 SLS 和 ARMS，提供了覆盖管控行为和 API 调用的全量的审计日志。这套透明的证据链， 将系统的“黑盒”转变为“白盒”，确保任何操作都有据可查、有源可溯； ● 持续的真实场景实战检验：阿里云百炼的安全体系，是“站在巨人的肩膀上”。 其所依赖的阿里云基础设施，久经世界级的实战攻防考验，其安全水位与攻防技术水

新兴科技企业布局智慧医疗案例： • 推出医渡科技医疗智能大脑YiduCore。将医疗原始数据集汇总并转换为医院的结构化和标准化数据。Yiducore目 前已嵌入超过26亿份全周期医疗记录，覆盖超过6亿患者，并提供基于真实世界证据的模型。 • 与东南大学合作推出肝癌专科AI医生“小肝人”。与东南大学和DeepSeek合作推出中国首个肝癌诊疗智能体“小 肝人”，依托DeepSeek的思考推理能力和YiduCore的垂域医学 监测、跌倒监测等领域发挥重要作用。 2.4 智能家庭保健医疗进入快速发展期 中国智慧医疗行业白皮书 案例四：5G快签家庭医生线上签约服务 中移互联网有限公司5G快签为家庭医生“网签”提供实人认证、数字证书、电子签名、证据保全以及司法服 务等全生命周期合同智能管理服务。通过5G快签，医疗机构实现多形式快速触达居民，提醒居民签约家庭医 生；居民可在线选择心仪的家庭医生、填写个人信息并进行实人实名认证，确保信息真实无误。

共享，建立医学知识中枢。 2.3.2 临床决策大模型缺乏证据链和推 理 现有模型难提供完整证据链，结论缺乏 透明推理，影响高风险场景医患信任。多模 态数据融合（基因组 + 临床 + 影像 + 生活方 式）需更强推理能力。应构建跨学科推理机 制应对复杂诊疗。 突破路径：强化因果推理提取关键证据 11，构建多智能体系统模拟多学科会诊。结 合可靠数据源生成可视化证据链，满足监管 与临床需求。 2.3

品组合、吞吐量和延迟。这意 味着要么维持大量小型单GPU节点以及机架级集群，要么大幅提升多GPU虚 拟化技术，以高效地将小型模型整合到大型GPU中。 这还可能意味着对CPU计算的需求增加；已有一些证据表明这种趋势正在发 生。小型模型还扩大了我们在边缘计算中无需涉及数据中心即可实现的功能 范围。 岔路口 岔路口 现代人工智能的构建者们在支持巨型模型、打造强大的旗舰级GPU以及构建 高度集成的晶

独审查和验证，从而减少整体推理过程中的错误。 (2) 证据积累： CoT 允 许 模 型 在 推 理 过 程 中 累 积 和 整 合 多 轮 对 话 中 的 证 据。 这 包括病人的 历 史记 录 、 实 验室 测 试结果、影像学检查等。模型可以根据这些证据逐步构建出 一 个更加完整和准确 的患者画像， 以判 断当前收集到的证据是否足以支持最终的决策。 (3) 多角度分析： 对于同一个问题，

的规则体系，为产业发展提供稳定的行为预期。一是聚焦前沿问 题，填补新兴领域规则空白。积极通过个案裁判，探索确立数据 权益“贡献度分析+应用场景界定”的动态分配模型，以及算法侵 权领域“初步举证+说明义务”的证据规则，明确新兴领域的权利 边界与责任划分。二是强化案例指导，阐明统一司法适用标准。 建立前沿领域典型案例的培育与发布机制，优先审理和发布一批 具有规则创设意义的典型案例，加强裁判文书的说理性，向市场

来源：Ageclub、头豹研究院 傅利叶智能 程天科技 迈步机器人 大艾机器人  医疗功能刚性化：产品功能紧密围绕临床康复需求（如上肢/下肢训练、认知康复），需通过医 疗器械认证并具备临床疗效证据。  技术壁垒与付费明确：技术研发门槛高，与医院及康复中心绑定深，采购方明确（医保、机 构），商业模式稳定但准入周期长。  精准化与智能化趋势：结合AI与大数据，向个性化方案定制、远程康复指导及量化疗效评估方