战略发布｜君同AI治理全栈能力图谱守护AI可信落地

1 天前作者：GoUpSec

君同团队成员积累近10载，从科研到产业，始终不偏左右地行进在”看见AI——理解AI——让AI更可信可用”的AI治理之路，既是守护AI的先行者，也是人工智能治理技术突破与创新的引领者。

Since 2016，看见AI，深入模型研究，关注模型可信

Since 2021，理解AI，推进AI治理的学术成果产业化

Since 2022，守护AI，历经丰富场景验证，推出4款技术产品

2024年，让AI更可信可用，提出“人工智能生态治理”理念，累积服务数十个行业数百家客户

2025年，发布AI治理全栈能力图谱，8款产品全面覆盖AI全场景治理需求

一、看见AI

1、看见其改变世界

AI正在驱动产业革命，引领生产力变革，重构人类文明进程。

金融风控：蚂蚁集团的 AI 风险大脑实时处理 4 亿笔交易/天，通过图神经网络识别欺诈模式，资损率低至百万分之零点五
医疗健康：DeepMind 的 AlphaFold2 解析98.5%人类蛋白质结构，药物研发的临床前阶段从5年缩至2-3年
能源革命：南方电网的新能源调度运行管理平台，收集海量电源数据，预测准确率风电85%、光伏91.1%
政务服务：德生科技构建的智能客服系统已实现对社保咨询业务的“秒级”响应能力，累计服务超过350万人次，系统答复准确率99%以上
司法领域：英国谢菲尔德大学发布的新型人工智能系统可帮助处理法律案件，其结果预测准确率接近80%
城市规划：美国洛杉矶实施了人工智能驱动的预测交通管理系统，实现瓶颈预测及路线重新规划，该系统估计将旅行时间缩短12%，减少3% 拥堵排放量
教育体系重构：新加坡 Noodle Factory 公司利用人工智能教学助理平台——“Walter”为学生提供个性化学习体验，自动考评功能每年为每位讲师节省了100个小时
文化认同：微软投资的工业元宇宙打造出 AI 虚拟人模拟公司—小冰，以数字化的虚拟人和新型社区模式入驻元宇宙生态，瞄准用户和AI间的社交关系
平台型组织崛起：Hugging Face 平台供开发者利用开源资源构建、训练和部署AI 模型。目前超过 15,000 家企业机构使用它共享了超过25万个模型和5万个数据集
零工经济智能化：UpworkAI招聘可访问Upwork上数百万来自世界各地的自由职业者，通过智能匹配和竞争性的定价机制，帮助雇主以较低的成本聘请到高质量的自由职业者

2、也看见其不确定性

AI 可能是人类文明史上首次诞生的，一项可以实现人类通用脑力劳动替代的技术，作为一场生产力革命，关乎新技术的迭代，更考验着人类社会的智慧。唯有在创新与安全间找到平衡点，方能让 AI 真正成为驱动产业升级、增进人类福祉的核心动力。

（1）AI治理是AI发展的基石

繁荣背后有隐忧：DeepSeek掀起AI大模型热潮，推动大模型技术广泛应用的同时，数据泄露、偏见、幻觉、注入攻击、越狱攻击、不可解释等问题带来的人工智能自身风险也引发担忧。

AI进入 “治理优先” 新阶段：Gartner 2025年十大技术战略趋势称，企业需要借助AI治理平台来确保AI技术的可控性和安全性，AI治理平台将成为企业标配，与网络安全一样重要。

（2）加快构建AI治理体系

我国人工智能发展处于全球第一梯队，人工智能风险治理同步积累和创新，政府和社会各界正在行动起来，加快构建AI治理体系和开展治理实践。

中、美、欧盟等国家地区，各行业、各领域正积极建立 AI 合规应用、安全治理政策监管标准和落地指南。
《生成式人工智能服务安全基本要求》、《网络安全技术人工智能生成合成内容标识方法》、《人工智能安全治理框架》等人工智能安全治理领域系列标准和体系的发布，为AI可信发展提供规范指引。
AI 治理面临的社会认知与行业需求，正经历三重跃迁：监管逻辑：从 “事后追责” 转向 “事前预防 + 持续监测”治理主体：从 “政府主导” 转向业务驱动的“多元共治”技术路径：从 “单一合规” 转向 “技术赋能治理”

二、理解AI

1、理解其发展

自1956年 AI（Artificial Intelligence）被定义出来，数十年间经历了多次波峰波谷，除当前被广泛应用的连接主义学派，还有符号主义学派、行为主义学派、统计学习学派等，虽然在泛化性表现上连接主义学派已具备绝对优势，也最为广泛地应用于各类AI场景中，但其他学派中的很多方法和计算机理论研究中的诸多成果在AI治理领域也不可或缺。例如，君同就首创了采用大量符号主义学派在逻辑验证方面的方法，应用于生成式大模型的数理推理和逻辑推理验证过程。

君同追踪AI发展的历史沿革，深入研究AI的底层基理，掌握了AI技术的底层算法原理，知道它如何被应用以改变世界，也洞察它在应用中可能存在的风险，君同对AI的这些理解来自团队集“学术、科研、应用”为一体的实践积累：

了解模型底层技术原理，攻防算法融合模型符号学派技术，全球独家
500+ 自有模型攻防算法/方法实践验证，千万级题库类库宝贵积累
模型攻防领域数十个科研项目、数百篇顶会成果及百余项发明专利
模型治理领域强大先发优势，多个垂直行业know-how沉淀积累
长期支撑监管机构开展评测稽查，深刻理解监管逻辑及合规需求

拓展阅读：最全科普｜万字长文论人工智能的前世今生

2、也理解其瓶颈

AI 的广泛应用也伴随多重风险隐患，数据过度采集引发隐私泄露风险，算法偏见导致决策不公，深度伪造技术威胁信息真实性等，挑战着 AI 的可信根基，是制约其长远发展的关键瓶颈。君同在学术科研、技术路线、产品落地中不断深化对AI发展瓶颈的理解：

（1）在学术科研中理解

君同专注大模型安全与智能演化方向，围绕模型编辑、越狱防护、指纹溯源、强化学习、后门检测、具身智能安全及对抗鲁棒等关键技术领域，构建起一套系统化、前瞻性的科研创新体系。通过聚焦模型行为机制、跨模态协同与可控性增强等核心问题，突破技术瓶颈，推动大模型迈向“可信”、“可靠”、“可控”新阶段。

依托理论研究与工程实践，君同与多所海外顶尖科研机构及浙大、上交、复旦、哈工大等国内学术合作伙伴共创了丰硕的学术成果，发表高水平论文数百篇、学术引用数万次，持续为产业智能化与AI安全发展注入创新动能。

君同基于学术科研积累屡获国家重点研发计划项目、国家自然科学基金、教育部、工信部等多个部委重大科研项目的支持。近期在几个方面取得突破性进展：

大模型编辑：探索模型知识更新与行为调控技术，构建多元编辑机制助力组织实现智能进化灵活可控
大模型越狱攻击与防护：攻关指令对齐、上下文解析与风险响应等关键技术瓶颈，构建系统化越狱检测与防护框架，提升开放交互场景下模型的边界控制与防御能力

大模型强化学习：针对复杂任务中的稀疏奖励与决策延迟问题，构建了具备认知引导能力的训练机制，显著提升了智能体在跨模态、多步骤任务中的表现
模型后门检测：构建了多模态协同防御体系，融合神经元敏感性映射与语义一致性校验，引入激活路径扰动分析与语义嵌入对齐机制，实现了对跨模态联动触发与多跳推理型后门的动态剖析与定向清除
具身智能安全：熟稔具身智能风险类型与攻击策略，聚焦VLM与LVLM的鲁棒性挑战，构建多维评估基准，提出从多模态集成到安全关键机制的改进路径
对抗性鲁棒评测：构建了从攻击生成到防御优化的一体化技术体系，提出多通道对抗扰动模拟与动态防护策略联动机制，实现了对抗样本的可控生成与防御路径的精细调优，保障计算机视觉模型安全部署
大模型水印：构建了从嵌入、鉴权到去水印的全链路技术体系，通过多元水印策略与私有知识特征提取技术，实现了对模型所有权的精准认证与版权追
AI生成内容检测：聚焦AI生成内容识别和溯源，构建了融合统计特征分析、事实性校验与对抗训练机制的检测体系，引入生成概率建模、可解释分析与多模态对比方法，实现高精度识别与溯源

（2）在技术路线中理解

可信验证：创新发明了“多维度模型安全风险成因及作用机制理论验证技术”，构建多任务透明博弈分析框架，以应对模型训练语料生成质量推理不足及安全风险成因难以分析的风险
漏洞发现：创新积累了“基于几何框架的伪现实样本生成技术”，构建全域样本一站式漏洞挖掘体系，以应对模型漏洞评测机制泛化能力不足的风险
主动防御：创新积累了“基于意图识别的主动检测防御技术”，构建“数据－算法－模型”一体化主动检控框架，以应对模型防控技术依赖经验启发、被动防御的风险

（3）在产品落地中理解

技术能力进化为防护管控类产品，解决跨模态模型防护成本高、主动防护机制缺失等一系列风险
技术能力进化为评测验证类产品，解决跨模态模型数据偏差、逻辑缺陷及伦理失范所引发的问题
技术能力进化为评测增强类产品，解决模型可解释性差、鲁棒性差、隐私泄露、算法偏见等问题
技术能力进化为AIGC标识溯源类产品，解决非法内容生成、误导性信息传播、证据篡改滥用风险
技术能力进化为教研实训类产品，解决知识更新滞后、教学场景脱离实际及理论实践脱节等问题

三、守护AI
「君同未来」率先提出“人工智能生态治理”理念，以治理实践视角出发，从数据算法训练成模型，业务模型落地为产品，多元产品构建成场景，再到多场景协同形成产业，最终实现全链条人工智能生态治理，实现全面能力覆盖，助力人工智能生态健康发展。

1、AI风险治理全栈能力框架

图注：君同AI风险治理全栈能力框架

2、全线产品与场景方案

君同通过产品创新推动安全治理落地，实现了 AI 应用的全流程合规管理，技术类产品能力明确了数据管理与算法透明的标准，而场景化的解决方案则结合风险评测与安全服务，形成了 “防护 + 检测 + 响应” 的闭环。

君同完成8款AI治理系列产品的发布，4款技术类成熟产品焕新登场、4类场景类方案全网首发亮相，构成君同AI风险治理全栈能力方案，覆盖人工智能全模态、全场景、全生命周期治理需求，提供全面的验证、增强、管控与防护、鉴识能力。产品矩阵不仅涵盖技术工具，更融入了政策合规与伦理治理，推动 AI 生态向安全、透明的方向发展。

技术类产品

守护AI｜君同生成式人工智能评测验证系统

守护AI｜君同生成式人工智能防护管控系统

决策式AI｜君同决策式 AI 全栈评测增强系统

场景类方案

重磅发布｜AIGC检测标识溯源平台方案
四、让AI可信可用

君同未来目前在国内AI治理领域经过了百余个业务场景实地验证，凭借技术专、产线全、案例多、应用广，完成多个行业上百家客户积累，赋能AI普惠时代。

1、行业实践与价值验证

面向金融、互联网、能源、企业服务、医疗等行业，结合智慧医疗、智能交通、智能安防、监管合规、端侧模型、具身智能、智慧办公、智能驾驶等多领域典型案例，深入剖析模型、产品、场景、产业四大生态域的治理思路：从应用角度讨论如何保障大模型可靠性与安全性；从合规角度关注如何确保模型合规及满足监管要求；从效率协同角度探讨模型或模型应用间如何可靠稳定地高效协同；从制度设计角度探索如何利用生态治理思路进行顶层设计，确保人工智能可信发展。

（1）生成式人工智能防护管控产品服务于头部互联网金融厂商，构建针对其金融场景风险防护策略，包括越狱攻击风险、机密数据泄露风险等，日均处理流量达百亿级别。

（2）生成式人工智能评测验证产品服务于头部云服务厂商，构建针对其大模型服务平台的全栈风险监测策略，日均评测题量达百万级别，生成评测报告协助其备案。

（3）决策式人工智能评测增强产品服务于大型客机企业，利用构建针对人脸安防场景（如门禁闸机、智能门锁设备）的数智化评测体系，针对超千万台设备的人脸识别模型进行评测，模型检验速度提升了3倍。

（4）AIGC检测标识溯源平台方案服务于多家运营商，构建针对视频会议、语音通话场景的多模态合成生成样本检测流程，日均处理流量达亿级，精准拦截数十万次电诈风险。

（5）人工智能教研实训靶场竞赛平台服务于多所高等院校，通过助力构建一体化人工智能治理教研体系，预计每年可为大模型企业及其他相关单位培养数十万名专业的AI领域人才。

扩展阅读：

治理方案｜君同针对DeepSeek R1 无限思考提供解决方案

治理方案｜长文解析Manus安全漏洞，君同提供AI风险治理方案

客户现场｜五大典型场景下的人工智能生态治理实践

2、君同客户伙伴List

君同累计服务政府机构、国央企、互联网、科技、金融、教育、医疗等百余家客户，包括中央网信办、公安部、工信部、人民银行等多个部委下属相关评测及标准建设机构以及海康威视、字节跳动、蚂蚁集团、涂鸦智能等。