产业政束与法规研究赛迪研究院主办2025年10月20日第期总第59期本期主题口端侧大模型安全风险与治理任家
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[所长导读]当前,以生成式大模型为代表的人工智能技术正以前所未有的速度融入经济社会各领域。在这一进程中，端侧大模型作为AI能力从云端向终端下沉的重要载体,以其本地化、低延迟、强隐私等特征，正逐步成为智能终端、工业物联网、智能家居等场景中的关键技术支撑。然而，端侧部署在提升用户智能体验同时,也带来了全新的安全挑战，亟需从技术、管理、法律等多维度系统研判与应对。本报告聚焦于端侧大模型在部署与应用过程中所面临的安全风险、重占梳押甘在智能手机个人助理、智能家居语音控制中枢、工业物联网边缘节点等典型场景下的功能特点与安全隐患。报告从数据安全、模型安全、算法安全三大层面深入剖析风险成因与影响，并结合国内外实践，提出构建涵盖法律法规、行业标准、企业内控与用户教育的综合治理体系、本报告旨在为政策制完者行业从业老及广大用户提供端侧大模型安全治理的参考框架、推动在技术创新的同时筑牢安全底线。促讲人工智能在端侧场景中健康、可信、可持续发展,由于研究涉及领域较新内容广泛报告中若有疏漏与不足，恳请各位读者批评指正。赛迪研究院政策法规所（工业和信息化法律服务中心)所长彭健2025年10月20日
目录CONTENTS本期主题:端侧大模型安全风险与治理研究一、端侧大模型概述与发展现状(二）端侧大模型的发展驱动力.2侧大模型典型应用场景分析........能手机上的个人助......................-一.....便业物联网中的边缘计算节点.......12、侧大权剂完全风检:___(一)数据安全........................15(三)算法安全风险..***.18四、端侧大模型安全治理体系理...........1919(三)企业内部安全管理...........................要(四用户教育与权益际.......................26五、结论与展望...28(一)结论总结.....---------28（一)未来发展趋热展组..*--29
本期主题:端侧大模型安全风险与治理研究本期主题:德州+模型安全风险与治理研究一、端侧大模型概述与发展本地完成。而非依赖远程云端服务现状器。这种部署方式旨在克服云侧模（一]端侧大模型的定义与核型在实时性、数据隐私和网络依赖心特征性等方面的固有局限。根据部署设1.定义:部署于终端设备的大备的不同，端侧大模型可以讲一步型人工智能模型细分为手机大模型、PC大模型等.端侧大模型（On-device它们共同构成了端侧AI生态的核LargeModel>是指将经过优化和压心，例如，vivo推出的蓝心大模型缩的大型人工智能模型直接部署在和蔚来汽车的NOMIGPT大模型，都智能手机、个人申脑、物联网设备、是端侧大模型在各自领域的典型应智能家居中枢以及工业边缘计算节用。这种模型的出现。标志着AI点等终端设备上,使其能够在本地环境中独立运行和处理数据的人工的终端智能演讲,旨在为用户提供智能系统。这种模型通常具备大规更加即时、个性化目安全的智能体模参数,通过在海量数据集上进行验无监督学习并进行有监督微调得2.核心特征:本地化、低延迟到，能够执行广泛的任务。与传统强隐私性的云侧大模型（Cloud-based Large端侧大模型的核心特征主要体Model）相比,端侧大模型的核心在现在其本地化运行、低延迟响应和于其"端侧部署"的特性,即模型强化的隐私保护能力上。首先，本的推理和计算过程主要在用户设备地化运行是其最本质的特征。模型《产业政策与法规研究》2025年第4期
精准就是品牌和数据均存储在终端设备上,推理（二）端侧大模型的发展驱动力过程无需将数据上传至云端，从而1....
