标题：北京市新能源汽车产业发展取得突破：智能化网联汽车与网络安全深度融合 正文： 北京新能源汽车产业发展取得显著成果，其中智能网联汽车扮演重要角色。张志强先生在采访中提到，随着物联网和智能网联技术的飞速发展，智能网联汽车的产品遍布全球130多个国家。他在谈到自动驾驶、车联网平台等方面提出，智能网联汽车是连接汽车、城市和云端的桥梁。 张志强先生强调，智能网联汽车的数据安全与网络安全是关乎产业健康发展的核心议题。他表示，北汽福田在过去更偏重数据中心安全、服务器安全、网络终端安全等企业层面，但随着物联网和智能网联技术的发展，其产品已经渗透到各个领域，成为企业数字化转型中的安全屏障。 张志强先生认为，面对新的安全挑战，需要构建深度防御体系，包括数据全生命周期的精细化管理与前沿技术融合应用。同时，还需要加强人工智能与大模型的应用，以提高数据质量。 在保障数据安全方面，张志强先生介绍，北汽福田采用了安恒信息等公司的产品和解决方案，对数据实施全生命周期管理，从数据的采集、传输、存储、使用、流转到最终销毁，每一个阶段都部署了差异化的技术管控措施。 在事前预防阶段，通过对终端部署端点检测与响应（EDR）、网络检测与响应（NDR）以及数据泄露防护（DLP）系统的设置，提前设定策略，对潜在风险进行监控甚至拦截。 在事中监测与响应阶段，除了基于关键词的监测，系统还能够智能识别异常行为模式，例如，当发现某个内部账号在短时间内频繁调用核心数据库并下载大量数据时，会实时触发告警，通知安全管理员进行人工研判和处置，在保障业务连续性的同时管控风险。 在事后追溯与改进阶段，一旦发生疑似数据泄露事件，可通过文件指纹、数字水印等特征，追踪数据流转路径。 张志强先生强调了一项原则：“比如一张含有核心数据的照片从公司电脑被拍屏外传，我们的责任追究重点在于‘未能守护好资产’的内部责任人，而不仅仅是外部获取者。” 如今，数据安全已成为国家和企业战略层面的核心关切，真正的安全防护绝非单一产品或方案可以解决，必须实现体系化联动。在AI技术和统一安全运营平台的加持下，我们整合了各类安全设备，实现了跨维度的协同联防，正是这种全方位的技术联动与纵深防御，共同构成了我们可信、可靠的数据安全整体防护体系。 总结： 北京新能源汽车产业发展取得了显著成果，其中智能网联汽车扮演重要角色。张志强先生指出，智能网联汽车的数据安全与网络安全是关乎产业健康发展的核心议题。他还强调，面对新的安全挑战，需要构建深度防御体系，包括数据全生命周期的精细化管理与前沿技术融合应用。在保障数据安全方面，张志强先生介绍，北汽福田采用了安恒信息等公司的产品和解决方案，对数据实施全生命周期管理，从数据的采集、传输、存储、使用、流转到最终销毁，每一个阶段都部署了差异化的技术管控措施。在事前预防阶段，通过对终端部署端点检测与响应（EDR）、网络检测与响应（NDR）以及数据泄露防护（DLP）系统的设置，提前设定策略，对潜在风险进行监控甚至拦截。在事中监测与响应阶段，除了基于关键词的监测，系统还能够智能识别异常行为模式，例如，当发现某个内部账号在短时间内频繁调用核心数据库并下载大量数据时，会实时触发告警，通知安全管理员进行人工研判和处置，在保障业务连续性的同时管控风险。在事后追溯与改进阶段，一旦发生疑似数据泄露事件，可通过文件指纹、数字水印等特征，追踪数据流转路径。 总的来说，北京新能源汽车产业发展取得显著成果，其中智能网联汽车扮演重要角色。张志强先生指出，智能网联汽车的数据安全与网络安全是关乎产业健康发展的核心议题。他还强调，面对新的安全挑战，需要构建深度防御体系，包括数据全生命周期的精细化管理与前沿技术融合应用。在保障数据安全方面，张志强先生介绍，北汽福田采用了安恒信息等公司的产品和解决方案，对数据实施全生命周期管理，从数据的采集、传输、存储、使用、流转到最终销毁，每一个阶段都部署了差异化的技术管控措施。在事前预防阶段，通过对终端部署端点检测与响应（EDR）、网络检测与响应（NDR）以及数据泄露防护（DLP）系统的设置，提前设定策略，对潜在风险进行监控甚至拦截。在事中监测与响应阶段，除了基于关键词的监测，系统还能够智能识别异常行为模式，例如，当发现某个内部账号在短时间内频繁调用核心数据库并下载大量数据时，会实时触发告警，通知安全管理员进行人工研判和处置，在保障业务连续性的同时管控风险。在事后追溯与改进阶段，一旦发生疑似数据泄露事件，可通过文件指纹、数字水印等特征，追踪数据流转路径。 总结： 北京新能源汽车产业发展取得显著成果，其中智能网联汽车扮演重要角色。张志强先生指出，智能网联汽车的数据安全与网络安全是关乎产业健康发展的核心议题。他还强调，面对新的安全挑战，需要构建深度防御体系，包括数据全生命周期的精细化管理与前沿技术融合应用。在保障数据安全方面，张志强先生介绍，北汽福田采用了安恒信息等公司的产品和解决方案，对数据实施全生命周期管理，从数据的采集、传输、存储、使用、流转到最终销毁，每一个阶段都部署了差异化的技术管控措施。在事前预防阶段，通过对终端部署端点检测与响应（EDR）、网络检测与响应（NDR）以及数据泄露防护（DLP）系统的设置，提前设定策略，对潜在风险进行监控甚至拦截。在事中监测与响应阶段，除了基于关键词的监测，系统还能够智能识别异常行为模式，例如，当发现某个内部账号在短时间内频繁调用核心数据库并下载大量数据时，会实时触发告警，通知安全管理员进行人工研判和处置，在保障业务连续性的同时管控风险。在事后追溯与改进阶段，一旦发生疑似数据泄露事件，可通过文件指纹、数字水印等特征，追踪数据流转路径。

制造业面临的安全挑战主要包括人为漏洞、供应链安全威胁和高价值数据泄露三大风险。企业需要采取综合策略，构建以“人”为本的融合型主动防御体系，通过持续的安全意识教育，将安全能力融入企业的数字基因。

本文介绍了国民技术公司如何利用工业机器人技术，打造“具身智能”的底层使能者。该公司推出了N32H系列高性能MCU，结合人工智能和实用功能，构建了工业机器人的“智能中枢”。该产品覆盖高性能微控制器(MCU)、高精度BMS AFE(模拟前端)、高等级安全芯片、无线射频等核心领域，并通过芯片与算法的深度融合，构建了工业机器人的“智能中枢”。此外，国民技术还致力于打造安全芯片、无线连接及电源管理等生态系统，以实现工业机器人的“具身智能”。

本文主要讲述了Saviynt一家全球头部厂商如何快速崛起并成功完成融资的故事。Saviynt是一家致力于打造安全、可控的“数字身份”解决方案的企业，凭借其强大的创新能力、先进的技术实力以及对市场的深入洞察，迅速赢得了全球范围内的关注和支持。此外，文章还强调了本土厂商快速崛起的原因，即随着全球数字化进程的加快，企业对安全、可控的需求日益增长，而Saviynt正是在这种背景下应运而生的。最后，文章总结了Saviynt的成功经验和前景，提醒我们在面对数字化浪潮的同时，也要警惕其带来的潜在风险和挑战。

本文主要讨论了如何让合规AI更加便捷、快速，同时减少治理风险的问题。企业网D1net建议企业建立一套自动化风险评估、简化提交流程、实时监控与分级审批的治理方案，从而让合规AI同样快捷、便捷。同时，作者强调了风险管理的重要性，指出企业不应该阻止或减缓AI的使用，而是要利用AI来简化和改进审批流程本身。最后，作者呼吁企业积极拥抱数字化转型，提高运营效率，同时也要关注信息安全，防止“影子AI”导致的数据泄露、偏见及声誉风险。

AI已经从技术层面到产业层面，改变了整个行业的运作方式。从安全角度看，360集团在AI领域展现出了意外的锋芒。

撰稿 | 神州信息 晋梅博士 编辑 | 王一鹏 编者按： 没错，组织又要变革了。这一次是因为 AI 不可避免地开始介入企业生产流程，并缔造不可思议的业务增速。如果 AI 可以被认定为企业的“价值创造者”，那么将其纳入组织架构，以适当的管理方式去做好组织工作，恐怕是必须的。 好消息是，一个企业有望借此建立“AI-Native 型”组织架构，以 Token ROI 部分取代绩效，使对员工的考核和管理变得更富弹性。 坏消息是，从当下来看，一切似乎都变得更加复杂，对 AI 缺乏认知的团队（注意，是团队的每一个人），似乎不太可能理解和施行这样的变革方案。此外，像企业价值观对齐这种事儿，从前做不好会带坏员...

百炼智能案例展示企业数据要素的价值释放 中电防务科技股份有限公司自主研发数据要素案例，助力兵器工业转型升级 2025年4月18日至5月2日期间，百炼智能展示了其数据要素案例，旨在展现企业在数据要素领域取得的成果，揭示其在武器装备升级中的作用。 数据要素案例由百炼智能投递并参与金猿组委会×数据猿×上海大数据联盟共同推出的《2025中国大数据产业年度数据要素价值释放案例》榜单/奖项评选，体现了中电防务科技股份有限公司在军事装备行业中的地位和影响力。 此次案例展示充分展现了数据要素的价值，通过数据要素的整合治理、智能问答、资源运营等关键环节，实现了数据要素的深度应用，有效提升了兵器工业的技术水平和服务能力。 百炼智能在数据要素方面的研发投入和实践经验，使其能够为兵器工业提供更高质量的数据服务，从而助力兵器工业的转型升级。 此外，百炼智能还承担着军用通信系统、电子对抗与频谱战装备、无人作战平台与智能装备以及集成电路与配套设备的研发与生产等工作，这表明公司在军事装备行业的技术和研发实力。 总的来说，百炼智能在数据要素领域的成功案例，不仅展示了其在数据要素领域的重要地位，也为兵器工业的发展带来了积极的影响。

智慧考场行业概述 智慧考场是利用大数据与人工智能等技术，对考场监控软件和硬件设施设备的升级改造建设，从近、中、远不同角度建立全方位立体考试监控网，对考生各种作弊行为进行智能识别、分析和报警输出，实现在新模式下从考生入场到考试离场全流程的智能监考。

华为公司在2025全球数据技术大会上发布《构建先进数据基础设施，激活AI时代数据价值》，强调中国已成为全球数据大国，但数据语料建设仍面临关键挑战。华为提出在城市层面建设先进存力中心，推动公共数据和行业数据的汇聚、治理和可信流通；在行业层面建设数据共享协作平台，推动数据从分散利用到智能融合；在企业层面建设AI数据湖底座，加强全域数据共享、高效管理与敏捷使用。未来将加大投入，迭代、引领AI数据湖发展方向，助力更多城市、行业、企业逐步解决收数、存数、治数、用数问题。

智能相对论揭示数据要素如何释放价值，推动数字经济时代进程；数据“资产化”与“货币化”双轮协同驱动；政府需要在战略层面健全数据流通利用政策措施；数据的“货币化”依赖政策赋能，通过建立健全数据产权界定、交易规则、收益分配、利益保护制度等手段实现；数字经济的竞争的本质是数据要素流通效率的竞争，随着“资源化-资产化-货币化”的逻辑闭环渐显清晰。

本文主要分析了学生在使用AI写作作业时可能出现的问题及其解决方案。家长和教师普遍认为，学生过度依赖AI会降低他们的独立思考能力，因此应该限制或禁止学生使用AI进行作业。此外，文章还提出了如何通过改进作业批改方式、设置“两步验证”等方式来防止AI影响学生作业的质量。

具身智能产业正在从“工业场景验证”走向“C 端爆发前夜”，市场规模已超过50亿元。核心企业集聚并形成“核心集聚、多点协同”的区域分布格局，核心区域凭借“科研资源、产业基础、政策支持”三重优势引领产业发展。中国具有核心优势的具身智能产业，正从“虚拟认知”迈向“物理实践”，助力产业转型，推动科技进步与产业升级。中国具身智能产业已形成“核心集聚、多点协同”的区域分布格局，并在全球范围内形成“核心集聚、多点协同”的产业链协同布局，助力全球产业从“卡脖子”到“场景+产业链+区域协同”的升级。

这篇文章探讨了海外科技巨头是否应该让AI助手直接操作第三方应用的问题。文章指出，虽然美国和中国都有大量的AI公司，但他们面临的挑战和困境却有所不同。 在美国，一方面，他们可能更加关注如何利用AI技术来提高用户体验，例如通过屏幕共享、模拟点击等方法实现跨应用自动化流程。另一方面，他们在面对技术与规则之间的斗争时，可能会选择更简单、更直观的方式来推进创新。 在中国，由于缺乏经验和技术资源，他们的决策可能会更偏向于简化流程和降低成本，而不是通过技术创新来驱动行业的进步。然而，随着人工智能技术的发展和应用的普及，中国也开始认识到，如何建立一套安全的边界，防止过度干预和滥用，是行业的重要课题。 总的来说，虽然海外科技巨头在技术与规则之间挣扎，但他们也在努力寻找合适的解决方案，以适应不断变化的行业环境。对于国内厂商来说，他们也应该注意到，如何在保持竞争力的同时，建立一套持久的、可扩展的安全边界，将是他们面临的重要挑战。

华为Mate 80系列以其极具诚意的价格和全面的产品力升级，成功地吸引了消费者的注意力。然而，尽管如此，其他品牌的安卓手机能否刷入鸿蒙系统仍然是一个未知数。因此，消费者在购买时需要注意选择信誉良好的品牌，确保自己的设备能够顺利安装和运行鸿蒙系统。