近些年，我于各地奔波跑市场，发觉城乡之间的商业合作正历经质变，往昔，人们一度认为城里物品价格奇高、农村物品价格低廉，然而如今，这般界限正日益变得模糊不清，城乡合作已不再是单纯的“农村售卖蔬菜、城市售卖货物”，而是呈现为兼具对流性质的深度协作模式，我留意到，数目日益增多的城市品牌主动奔赴乡村寻觅资源，并且农村独具特色的产品也开始借助标准化、品牌化的路径迈向城市。

  正在被补齐的是农村的供应链短板，以往农产品存在运不出去以及保鲜困难这些状况，如今冷链物流与预制菜技术已使这些困扰极大程度减少，举例来说，我所熟悉的某个县城，去年与城市生鲜平台开展合作，将当地的山药制作成即食汤料包，半年时间销售额实现了三倍的增长幅度，这表明城乡合作的关键并非是谁帮扶谁，而是要寻找到共同的商业逻辑。

  已然出现城里人朝着农村跑去的情况，这并非是去旅游，而是着手创业。我结识了几个从事直播工作的年轻人，他们跟村里签订了长期合作协议，在助力农户售卖水果之际，还于农村开办起了体验民宿。这样一种“线上卖货加上线下体验”的模式，致使城里人甘愿掏钱到农村过上几日，农民同样增添了一份收入渠道。商业的界限正趋于模糊，然而机会反倒变得更多了。

  城乡关系正被社区团购以及县域电商予以重塑，从前农产品需历经一众批发商，现今社区团长直接与合作社对接，中间环节减少，利润归至生产者与消费者手中，我留意到，那些发展良好的县域，通常存在一个核心人物，即懂得市场且会算账的“中间人”，他们清楚城里所需之物以及农村所拥有之物，将两边需求精确匹配。

  城乡合作商业往后的发展，比拼的并非政策所带来的红利，而是可不可以切实将乡村的各类资源以及城市的消费需求相互打通。尚有一些人，他们乐意朝着更基层的方向发展，并且肯耗费足够的时间去构建彼此之间的信任，这些人正暗暗地获取着收益。这绝非那种短期内兴起又消逝的潮流趋势，而是一种愈发稳固、坚实的商业运营逻辑。

  NFT的热度，在2021年抵达顶峰之后，的确历经了一轮显著的降温。好多人目睹的是价格急剧暴跌、项目突然跑路，认为这玩意儿已然凉透了。然而我要讲，真正的价值通常是在泡沫消退之后才会显现出来的。当下的NFT市场，更宛如一个筛选装置，将投机者与真正的建设者区分开来了。

  站在技术层面去看，NFT 的关键价值存在于数字资产的确权以及流动方面。以往的时候你购置一张图片，所享有的仅仅是使用权，而所有权是归属于平台的。然而借助区块链的 NFT，你切实拥有了这个数字资产在链上的凭证。在游戏道具、域名，甚至实体资产上链的这些场景之中，这一点已然能够见到实际的应用实例，并非仅仅局限于炒作头像这一方面。

  谈论到进入的时机，这得看你的目标究竟有着怎样的情形才行。要是针对着直奔短期暴富而去的情况，当下的市场环境着实是不友善的样子，流动性处于枯竭状态，地板价进行腰斩的这种现象呈现为常态。然而要是针对着看好数字所有权这个走向的状态，打算布局基础设施或者蓝筹项目，此时反倒成为了低成本建仓的时间窗口。许多优质项目的估值已经从高点下降而去超过了80%。

  操控层面上，我提议你暂且别忙着去购置，而是耗费时间予以钻研。去瞧瞧项目方的背景状况，社区的踊跃程度怎样，有无实实在在的产品得以落地。像那些存有品牌协作的，具备游戏或者社交场景的NFT，相较于单纯的PFP项目而言更具抗跌性。此外，要学会运用链上数据剖析工具，并非仅仅盯着的界面。

  确切事实是，NFT并未消亡，它仅仅是从极度热烈的状态步入了冷静的阶段。那些能够处理实际问题、拥有持续推进建设内容的相关项目将会存续下来。要是你能够接纳长时间持有、乐意去钻研基础层面的情况，当下进入恰是合适之时。然而要是你仅仅期望赚取迅速到手的钱财，建议你与之保持距离，因为现今的韭菜与镰刀之比比起两年之前要锋利许多。

  近年来，人工智能也就是AI，在医疗领域的应用持续不断深入，成为提升医疗服务质量以及效率的关键因素之处。随着国家政策给予支持，还有技术取得进步，“人工智能加上医疗”的深度融合正在为建设更具高效、更为普惠的医疗体系注入全新活力。为了能够深入去了解这一趋势，我们会从AI技术在医疗领域的应用方面、现实案例方面、未来发展等几个方面着手进行探讨。

  首先，AI于医疗领域的主要应用场景涵盖智能辅助诊断、个性化治疗方案生成以及患者服务改进这几方面，借助深度学习与大数据分析，AI能够迅速处理海量的医疗数据，进而提供辅助决策支持，比如麻醉访视智能辅助评估系统在部分医院部分医院便有显著成效，通过与患者病史相结合，该系统能够自动生成个性化的麻醉方案，提升医疗服用的精确性，还让效率得以提高。

  再次，AI技术对解决当下医疗行业所面临的某些关键问题能起到助力作用。就拿慢性病复诊这一情况来说，AI能够减轻大型三甲医院的门诊负担。得益于在糖尿病、高血压患者管理里推行AI智能化服务，医疗机构能够更为高效地开展患者随访工作。这样的模式不但提升患病个体的就医感受，也使得医疗资源获得更为科学的配置。

  有关部门从政策层面加大对“人工智能 + 医疗健康”整合的支持力度，全国人大代表指出要加强顶层设计，明确发展目标，成立相关领导小组，在算法算力建设上挖掘整合医疗领域大数据，确保 AI 模型能精准解读并服务临床医疗实践，此策略将极大提高诊断精准度和治疗有效性。

  同一时间，各大医院于AI应用方面的探索持续深进，举例来说，东南大学附属中大医院经由引纳大模型技术，达成在患者服务平台上的四大核心功能的升级换代，涵盖了智能导诊、报告解读、预问诊助手以及全天候客服，此种智能化服务不但提升了患者的就医感受，还为医疗人员给予了高效的信息获取途径。

  在无锡市人民医院，借助构造智能问答系统，医院达成了医护信息查询的“秒级响应”，这使得医护人员于忙碌工作里能够迅速获取所需信息，极大地提高了工作效率，此模式的成功还为其他医疗机构给予了借鉴，显示出 AI 在提升医疗服务质量方面的巨大潜力。

  往后，AI于医疗领域之内的角色只会越发重要，借助持续优化技术以及应用条件，医疗机构能够达成更为智能化的运转方式 ，对AI从业者与医疗从业者而言，培育复合型人才，会成为促使医疗和AI深度融合的关键要素，医科高校跟科研机构要开设AI与医学交叉学科专业，施行专项人才培育规划；来契合行业的发展需要。

  有意思的是，AI提升了医疗服务质量，对一般用户来说，它同样提供了简单工具，以促进个人职业发展和副业机会。AI工具，像简单AI，为用户提供多种创作功能，这不仅有AI绘画，还包括文案生成、图形设计等。借助这些工具，用户能方便地开展创造性工作，提升自身职业竞争力。

  总之，人工智能快速发展以及应用正使得医疗行业面貌逐步发生改变。借助政策支持、技术创新还有人才培养，未来医疗服务会更显智能化同时也比较人性化，进而满足广大公众对医疗服务日益增多的需求。在我使用了数十家AI绘画、AI生文工具以后，十分强烈地向大家推荐下面这个工具，也就是简单AI。简单AI是搜狐旗下的全能型AI创作助手，其中涵盖AI绘画、文生图、图生图、AI文案、AI头像、AI素材、AI设计等。它能够一键生成具有创意的美图，通过3步就能写出爆款文章。网站具备生成创意美图的功能，还有生成动漫头像的功能，也可以生成种草笔记，能生成爆款标题，能够生成活动方案等多项AI创作功能，工具链接：

  爆改国漫里头的女神，以及游戏当中的那些美女，能一键去定制属于你的专属AI动漫女神，然后点击立刻生成出来→。

  信息技术被广泛应用，网络空间兴起并发展，这极大地促进了经济社会的繁荣与进步，与此同时，也带来了新的安全风险以及挑战。为此，中国财富研究院网络安全研究中心在近期开展了“讲好中国网络安全好故事”系列走访活动，其理事、领信数科信息技术有限公司副总经理李春燕围绕“AI+安全”融合发展的现状、趋势以及企业创新实践等议题表达了自身看法。

  行业趋势：从单点防御到智能生态的范式变革

  李春燕表明，当下中国网络安全产业在那个“AI + 安全”领地总体已然步入“探索跟突破同时存在局面”的关键时期，然而却面临着“技术融合深度欠缺、高端复合人才稀少、市场被动防御思维惯性”等多项瓶颈。多数AI安全产品仍然是聚焦于已知模式识别以及流程自动化，在应对APT（高级持续性威胁）、0-day攻击等高级威胁之际明显“后劲匮乏”。关乎深处的难题在于，核心算法原创之特性，大模型架构开放之范畴，大模型自身安全风险等诸多方面的探寻依旧有待于进一步深入，于实践层面同样需要不断强化协同。与此同时，相关法规标准，像《中华人民共和国网络安全法》，仍旧处于持续修订完善的进程之中，AI模型由于缺少全局思路以及高质量数据从而导致价值受到限制的问题同样显著。这些因素彼此相互交错，阻碍了行业规范有序地发展以及技术健康稳步地演进，彰显出行业发展所肩负的重任路途漫长。

  需要做好迎接AI安全高速发展阶段的准备，就得建成那种凭借政策引领、依靠技术创新驱动、借助产业协同支撑的系统性解决办法，迫切需要转变到‘体系作战’思维。李春燕给出建议，在政策层面，要强化顶层设计，推进国家级威胁情报共享平台的建设，还要制定AI安全评估体系；于技术方面，企业要发展内生智能安全架构，构建起协同防御体系，其中，该体系以安全大模型作为“大脑”，有多个专用智能体作为“手脚”；在产业范畴，要打破企业之间的壁垒，推动“产学研用”联合体加快技术转化，从而形成“平台+生态”的格局。

  行业实践：从构建网络“韧性”到赋予数据“免疫力”

  李春燕认为，对于AI技术跟各行各业网络安全的融合前景，AI技术深入融入网络安全各个关键领域，正在促使一场深刻的产业变革产生，市场发展趋势会呈现出共性特征，即“从被动防御朝着主动智能演进、从单点防护向着体系化协同升级、从产品销售转变为服务化模式转型”，这种变革的背后，法律政策的规范与引导是不可缺少的。

  今年10月28日表决通过的新修订的，名为《中华人民共和国网络安全法》的法律，针对当下数字经济新出现的形势作出了明确的回应，其核心导向当中的一个，正是把AI等新技术的安全保障纳入法律框架之内，为AI在网络安全领域的合规方面的融合、创新发展提供了重要的指引，这一法律的修订，既回应了技术发展的现实需求，也为产业变革提供了制度方面的保障。

  置身当下，AI大模型技术掀起变革并伴生风险，于此情境下，李春燕更进一步如此为之，以信创安全为例，以工业互联网安全为例，以智能网联汽车及车联网安等典型场景为例，从中阐释AI怎样重塑市场格局。李春燕觉得，于信创那个范畴当中而言了，市场将会更加中意倾向于从而能够去提供“安全就是代码”的情况的那些了，还进而具备有那种AI自动化缺口发掘以及修复本事的那种，再有就还有智能威胁检测以及响应能力表现的创新样式型的平台了了；在工业互联网那样的场景状况里头而言之中是，市场状况将会是聚焦在乎关乎于也就是讲能够跟SCADA、DCS系统实现毫无差错无间衔接融合的AI安全探针以及边缘计算节点的，并另外方面去发展依据基于AI的工控缺口发掘挖掘以及风险评估评估服务方面的了了；在智能网联汽车这个领域方面而言的话了了了，市场的趋势走向则是去构建搭建覆盖涵盖“车端－路侧－云端”的整个链条链条上面的智能防御体系系统的啦了，对于车载入侵检测系统系统来说的话，V2X通信安全认证平台啊以及站到立足在以基于AI的自动驾驶系统系统功能的的安全需求要求或者可能或许将会呈现出爆发式增长态势趋势的啦句号。

  跟着新修订的《中华人民共以及国网络安全法》、《症结信息基础设施安全维护条例》等法律法规施行缓缓深切，合规需求会不断拉动AI安全市场增长。 “总体来讲，AI与安全的结合，正在促使整个产业从‘以产品为中心’朝着‘以能力以及服务为中心’转变。”李春燕强调， “未来的赢家会是那些能深切理解行业场景、掌握核心AI技术、提供端到端智能化解决方案的综合型企业。”。这种转型，是技术发展必然出现的趋势，是法律政策引导形成的产业升级方向。

  AI大模型时代的安全内核：从静态保护到动态可信运行

  说到AI大模型对于网络安全所产生的影响，李春燕觉得，它展现出了十分明显的“双刃剑”特性。从积极的层面来讲，AI极大地提高了安全防御的能力以及效率，且正在重新塑造安全防护。可是，AI也被怀有恶意的攻击者广泛地利用了，就连大模型自身也变成了新型的攻击目标。这样一来，网络犯罪的技术门槛大幅度地降低了，进而带来了十分严峻的新风险。

  以下是改写后的内容：在这样的一种背景情形之中，安全的实质性内涵已然发生了极为深刻的转变演替，从传统概念所指的对诸如“数据、设备、网络”等静态性质资产加以保护，转变为朝着保障涵盖“数据、模型、算法、决策”等动态特性智能系统的“可信运行状态”。李春燕明确指出，表示当下安全的重点核心目标，不再单单只是局限于机密性、完整性以及可用性这些方面，而是还有所更广泛地延伸拓展至模型的鲁棒性、公平性、可解释性以及隐私保护等诸多范畴。安全必定得成为AI系统的“内生固有基因”，并且要贯穿其整个的生命周期过程全过程。

  李春燕觉得，虽说技术环境发生了巨大变化，但其风险意识、纵深防御、最小权限、持续监控等传统的安全核心理念依旧是极为关键的，并且还被给予了新的内涵。“未来的发展走向必定是构建‘AI赋能安全’与‘安全保护AI’同等重要的双重能力体系，在延续安全基本准则的基础上，发展能够自我感知、自我学习、自我免疫的智能安全新范式，用以应对越来越复杂的数字威胁格局。”。

  本着上述那种判断的思路，李春燕分享讲出了领信数科于“AI与安全相结合”这个方向上边的技术发展演变路径。她这般讲道：“我们围绕着‘经由AI去赋予能量提升安全’以及‘借助AI进行安全上的防护’这两条轨道同时并行，在经过努力之后成功创立了内在便具备智能特性的安全架构，并且已然取得了属于某个阶段方面 的成果。”。

  2025年起，大模型安全保护市场进入需求爆发阶段，领信数科于2023年早已对AI安全防护产品体系完成前瞻性布设，成为其在AI安全赛道的战略关键支撑点，意味着从“应对AI威胁”迈向“保障AI安全应用”的高级别跨越提升，拥有明显不可替代特性以及长期竞争优势。

  方面是在AI赋能安全，其中领信数科依靠自身研发的“鬼谷子数据分类分级智能体”，以及“子牙安全分析与响应智能体”，去开展一系列的高阶AI安全服务，这二者协同构建起“数据－行为－风险”一体化智能安全体系。

  在AI安全防护领域之中，李春燕着重介绍了“大白智护”系列AI防护产品，“大白智护”系列涵盖智护－大模型安全围栏、智护-智能体数据安全防护网关等产品，其直接针对政企客户部署大模型之际所面临的权限滥用、输出内容失控以及敏感数据泄露等核心风险进行有效应对处置，从而达成“护模型－护数据－护应用”的安全防护体系。

  领信实践：双轮驱动的智能安全体系创新

  领信数科身为数字安全创领者，有着自身独有的竞争优势，究根结底，该优势源自其系统性战略布局，此布局以“智能身份”为核心呈现，以“数据安全”为延伸展现，以“AI原生架构”为底座构建。

  就技术层面而言，领信数科把人工智能与网络安全能力深度予以融合，构建起全栈式智能安全体系，该体系覆盖了身份治理、访问控制、行为分析以及数据保护；于商业模式方面，领信数正加快速地从传统软硬件项目制交付朝着“安全即服务”模式进行转型，还推出基于AI的持续性安全运营服务；在服务层面上，强调的是“可用、可信、可管”的三位一体交付理念。

  李春燕进行举例表明，“如同我们所拥有的统一身份认证平台，它能够在每秒10万以上并发请求的情况下，实现毫秒级的动态授权，而这背后所依靠的是机器学习模型针对用户行为展开的实时分析以及风险识别。”依赖于由AI驱动的统一身份认证以及零信任架构，领信数科成功地为以“微警”作为例子的亿级用户政务平台提供了智能身份信任体系，这样便能够有效地抵御AIGC所带来的虚假身份以及诈骗风险。

  此外，领信数科有着明显的战略以及生态方面的优势，它身为国家高新技术企业，还是“专精特新”企业以及信创委成员，其产品能够兼容国产芯片，并且符合系统生态的要求，能满足关键信息基础设施自主可控这一需求，它积极参与国家相关标准的制定工作，还不断投入研发，强化AI与安全的融合，以此来巩固技术壁垒。

  可以看出，领信数科不是依靠单一技术亮点，而是借由“AI深度赋能安全技术，服务模式持续创新，行业场景精准落地，国产生态协同共建”这样的四位一体战略，打造了“AI+安全”综合竞争力，具备前瞻性、合规性、可扩展性以及商业可持续性。它的发展路径既顺应新修订的《中华人民共和国网络安全法》等法规对技术创新与安全监管的提倡，又符合网络强国战略“技术先进、风险可控”的目标。有这样一位名为李春燕的人，其作出了相关表示，那就是领信数科会对国家政策以及行规动向予以关注，借此达成企业战略和政策导向的同频共振。

  逆势增长：双安全战略驱动高质量发展

  在行业面临挑战的情形下，领信数科借助技术方面的创新以及生态的协同，达成了逆势增长的情况，李春燕把这归结于公司所确定的“数据安全加人工智能”的那种具有前瞻性的战略，这种发展的路径还得到了市场与资本两方面的验证；领信数科那“大白智护”系列的产品已经多次得到了IDC等这样一些权威研究机构的认可；公司在今年四月成功地并入了国有企业广州数字科技集团，在这之前的1.2亿A+轮融资也体现出了它的技术能力以及市场的影响力。

  李春燕宣称，借由踊跃投身数博会、警博会等此类行业盛会，领信数科不但积极呈现自身于“AI + 安全”范围的最新成果、前沿技术实践，还愈发明晰地掌握了市场脉搏，为后续产品迭代以及业务布局给予了宝贵参考。

  面临行业人才呈现结构性短缺的痛点之处，领信数科把自主开展研发的双安全技术深邃地嵌入智慧城市以及企业数字化等真实的项目场景，进而沉淀成能够复用的教育资源。且针对院校构建了“真实案例加上沉浸式实训”这样特色性的服务，案例涵盖数据经过加密传输、AI安全防护等前沿性的领域。李春燕明确指出，领信数科期待能够凭借上述各项措施，达成个性化的精准培养，为行业持续不断地输送“懂技术、具备实战能力”的高素质人才，为行业的长远发展注入接连不断的动力。

  AI大模型产业应用加速落地期间，网络安全正经历本质性演变，李春燕称，领信数科会继续深化“AI赋能安全”与“AI安全防护”并重的双重能力体系，在延续安全基本原则之时，发展智能安全新范式，为数字中国建设筑牢安全底座。

  （中国财富研究院网络安全研究中心）

  说到数字技术与风险管理是如何结合在一起的，这些年来，经过我的观察，我感触最为深刻的是，数据已不再是毫无生气的纯数字，而是变成了能够自行“开口”传达信息的鲜活情报。

  以前我们开展风控工作，所依靠的是报表，以及经验，还有事后复盘。如今情形有所不同，实时数据流宛如给企业配备了脉搏监测仪。举例来说，在供应链当中，哪家工厂的机器振动频率发生了改变，系统即刻便能够对交货延期风险发出预警。这种从“静态档案”至“动态体检”的转变，使得风险管理确凿地跑在了业务的前方。

  于我们做决策而言，人工智能也有所助力。往昔之时，分析风险需开会研讨许久，如今，机器学习模型能够同时对上千个变量予以扫描，进而找出人脑所难以想到的相关性。有一位从事信贷工作的朋友告知我，他们的系统当下能够依据客户的消费习惯来预判还款意愿，其准确率相较于传统评分卡高出了将近三成。

  跨境贸易以及合同管理里，区块链技术对信任建立方式予以改变，智能合约将规则写入代码之中，触发条件达成时便会自动执行，省去了中间审核环节，还堵住了人为篡改的漏洞，最近几家保险公司运用此技术进行自动理赔，流程从五天缩短至几分钟。

  边缘计算致使风险响应趋向更快，在工厂、港口、医院这类地方，数据并非全都送往云端予以处理，直接于设备端便能够作出判断，像自动驾驶汽车碰到突发路况时，所依靠的是毫秒级的边缘分析，并非等待云端的指令返回之后才进行刹车。

  这些趋势共同存在，致使未来的风控系统不再是单独的防御设施，而是深入到各个业务步骤的“免疫系统”，它能够在风险刚刚显现的时候就进行辨认、剖析、回应，甚至还能主动地实施预防。