當城市被智能感知喚醒，當每一幀視頻、每一條數據都在講述連接的故事，一個更深層的命題也隨之浮現——在這場由物聯網與人工智能共同驅動的變革中，我們如何守護信任？如何讓技術既聰明，又可靠？

4月18日，第十九屆中國電子信息年會在武漢召開。同期，2025中國電子學會科學技術獎正式揭曉。

由�？低�視牽頭申報并作為主要完成單位的《面向物聯網的人工智能安全關鍵技術及應用》項目，憑借在物聯網人工智能安全領域的突出成果，榮獲科學進步獎一等獎。此項榮譽，不僅是對該項目技術先進性的高度認可，更是對�？低�視物聯安全研發團隊，長期深耕前沿技術、堅持自主創新的充分肯定。

聚焦安全風險，攻關AI與物聯網融合難題

隨著人工智能技術在交通、安防、能源等領域的廣泛應用，大量AI模型部署于邊緣終端，面臨數據隱私泄露、模型被惡意攻擊、算法失控等新型安全風險。如何構建可信、可控、可管的AI系統，已成為保障關鍵基礎設施安全運行的重要課題。

面對行業共性難題，�？低�視首席安全官王濱帶領科研團隊聚焦物聯網人工智能安全保護需求，歷經多年技術攻關。從人工智能算法模型的可信訓練、評測增強、應用管控三個層面，構建起全方位的安全防護體系，成功填補了國內外多項技術空白。

破解三大難題，構建全鏈條安全防護體系

針對物聯網環境下AI應用的安全挑戰，項目團隊層層開展系統攻關。

在城市智能化建設中，不同部門掌握的交通、安防、環境等數據往往彼此隔離，形成“數據孤島”。若直接共享，又可能引發隱私泄露風險。該項目創新提出多域時空數據高可信協同訓練與隱私保護方法，在確保各參與方數據“可用不可見”的前提下，打破“數據孤島”，實現物信融合場景下訓練數據的隱私保護和安全共享，確保數據在流動中生產價值，同時嚴守安全底線。

AI模型一旦被植入惡意樣本或遭對抗攻擊，可能導致識別失效、誤判誤報，甚至被遠程操控 ，后果不容忽視。團隊構建了適用于智能物聯終端模型的多維度安全評測與防護增強系統，可以對算法模型脆弱性進行深度檢測，并在兼顧可用性的前提下，大幅提升模型的抗攻擊能力和魯棒性。

海量邊緣設備分布在城市各個角落，資源有限、管理分散，一旦出現異常難以及時發現。傳統的集中式監控方式往往響應滯后，難以滿足實時性要求。團隊提出了邊緣智能算法應用的安全風險監測與管控框架，極大提高了智能算法應用安全威脅的實時感知能力與精準防控效率，確保每一臺邊緣設備都在安全可控的狀態下運行。

成果廣泛應用，支撐城市智能化安全發展

目前，該項目成果已在公共安全、智慧能源、城市管理等多個領域實現規�；�落地，為千行百業的智能終端提供安全賦能，為數字化轉型構筑起堅實的安全屏障。

隨著智能設備數量持續增長，更多智能化場景落地，安全將不再是“附加項”，而是“必選項”。唯有技術進步與安全防護同步推進，才能讓智能化發展，既快又穩！�？低�視將繼續秉持創新驅動發展的理念，持續深化在網絡安全領域的探索與實踐，與合作伙伴攜手共建安全、可信、繁榮的物聯網生態！