国产 *** 作系统能否替代微软和安卓？

国产系统想替代谷歌和微软系统不容易，但是目前国家在准备做

目前贸易战从第一阶段，即将进入第二阶段

美国肯定要打击国产高 科技 的发展，这些外界因素越强，我们发展起来越容易。

因为一旦没有选择，我们的爆发力那就是爆发性的，因为目前还有些人还抱有幻想，认为 科技 无国界

顺嘴讲一句: 科技 无国界是谁说的？其实我们一厢情愿的说的，欧美可没有这么说过

国家很快主导大基金 在存储芯片 包括系统 国产服务器等一系列的基础投资

其中国产系统也在里面，必须要有自己的系统，才能保证自己的网络安全，金融安全

不然我们就像透明的一样，关键数据都会暴露

但是这个替代是有阵痛、有困难的！

就看我们的决心了

我们日常使用的电脑和手机其实都是属于硬件设备，而我们使用电脑和手机时其实靠的是电脑及手机系统来实现的。虽然我们能造出这些硬件来，但系统我们却造不出来，不管是电脑系统还是手机系统都是国外公司开发出来的，虽然国内也有号称自己的国产 *** 作系统，但在未来相当长的一段时间内国产系统都替代不了现在用的这些系统。

虽然国内有很多号称是自主开发的 *** 作系统，但事实上这些国产系统都是基于国外的开源系统二次开发和定制的，本质上并不是自主开发的系统。

1、国产的电脑 *** 作系统

对于电脑端而言，国产系统很多，比如常见的：雨林木风、深度、中标麒麟、红旗等。这类 *** 作系统无论是在界面上还是在 *** 作体验上都在迎合Windows系统用户，但这些系统本质上都是基于Linux开源内核二次开发的，也就是说以上这些 *** 作系统本质上还是属于Linux发行版本，而且也不是从零开发的。

2、手机 *** 作系统没有国产的

对于手机端而言，现在主要有两大 *** 作系统，都是国外公司开发的，一个是谷歌的Android系统，另一个就是苹果的iOS系统。

我们购买的国产手机如果宣传说是自主开发的 *** 作系统，那100%也是基于Android系统做了一些深度订制而以，谈不上是自主开发的 *** 作系统。

正是因为 *** 作系统的重要性，很多国家都在着手研发自己的 *** 作系统，我国也不例外。对于一些特殊行业，其系统都是做过加固的，但对于普通群众而言基本上不会去用这些的谓的国产 *** 作系统，原因很简单：

综上，严格意义上说并没有国产系统（因为都不是自主从零开发的），在未来相当长的一段时间内所谓的国产系统也无法替代现有成熟的 *** 作系统！

这个问题是否定回答，国产系统没有办法替代。安卓手机系统和微软的电脑、平板 *** 作系统生态圈太强大了。对于大众来说先入为主的心态，不愿意接受。例如阿里云手机 *** 作系统和塞班手机 *** 作系统，微软手机 *** 作系统市场占有率太低，不做陈诉。阿里云，塞班，微软他们手机 *** 作系统等生态圈市场占有份额太小基本忽略不计，没有占领市场。从专业的角度来说现在的主流手机app电脑app搜索软件社交软件不支持新的鸿蒙手机 *** 作系统和物联网系统。举个例子欧美打压华为手机市场，谷歌Google 的浏览器社交软件facebook脸书不能安装在华为手机上面，虽然双方都没有好处但是主动权在别人手里面。我们的小米，魅族，华为手机系统还是基于安卓的系统研发的，主动权还是在别人的手里面当然了运用于军事关乎国家战略安全问题的，比如部队和保密部门的一些 *** 作系统还都是国产的，当然这个市场份额太小了。提升销售额占领市场还是以民用市场化为主。总是所述我认为国产系统能取代安卓微软还是需要一定的时间。

对于这个问题，我们首先要了解一下我们平常所说的 *** 作系统。

所谓的 *** 作系统，就是管理计算机硬件与软件资源的计算机程序。包括管理配置系统内存、系统资源供应、输入输出设备等基本事务。组成部分有内核、驱动程序、接口库、外围。

说到 *** 作系统，就不得不提Unix系统，它应该是现代手机/电脑 *** 作系统的鼻祖了。Unix系统是20世纪70年代由美国贝尔实验室开发的一套 *** 作系统，后续又出现了开源版本的Linux系统。以及后来又出现了Windows系统。其中苹果的Mac os系统、ios系统是基于Unix系统开发的，而安卓系统是基于Unix系统的开源版本——也就是Linux系统开发的。而Windows系统又是另一套东西。

*** 作系统的应用很广，远不止电脑和手机两个方面，小到家用洗衣机、制冷空调都是一套简单的 *** 作系统，只是复杂程度远远没有达到手机或者电脑的程度而已。目前电脑 *** 作系统主要分为Windows系统和Mac os系统，而手机上主要为ios系统和安卓系统两强争霸。其实我国也有基于Linux系统开发的 *** 作系统，比如中标麒麟、红旗Linux系统等，而中国军方的电脑，则是使用的基于Linux系统开发的自主 *** 作系统。

看到这里题主可能就大致明白了：市面上几乎所有的 *** 作系统都是基于Unix系统或者Linux系统的。所以说，国产厂商也是能做 *** 作系统的，做 *** 作系统要么选择Linux，要么选择Unix的方式，Linux系统的代表是安卓，Unix系统的代表是苹果，关键在于你采用开源或者是封闭的方式。所以说国产厂商是可以做 *** 作系统的。

系统的灵魂在于生态。一套 *** 作系统，单单能运行起来还不行的，关键是要有生态才能吸引用户使用你的 *** 作系统。所以说做 *** 作系统并不难，难的是生态，国产 *** 作系统想替代微软或者安卓并没有那么容易。为什么三星做 *** 作系统失败了，为什么塞班系统失败了？就是这个原因。

目前华为也在做 *** 作系统。自某些国家打压华为之后，谷歌的GMS（谷歌移动服务）就禁止在华为手机上使用。为了应对危急，华为也推出了自家的HMS（华为移动服务），推出HMS应该说是华为向谷歌宣战的第一步。目前华为的鸿蒙系统已经被应用在智慧屏产品上，华为P40系列也是第一款搭载HMS的旗舰手机。虽然华为推出了HMS，但是，对于海外高度依赖于美国互联网的情况来说，想要摆脱GMS这一套应用的影响，几乎是不可能的。GMS对于海外用户来说就像微信对我们一样重要。

目前华为HMS已经有55万的app支持HMS Core，目前华为正在全球招募开发者合作伙伴，并且用10亿美元来扶持开发者。现在，华为和开发者的分成采用3:7的分成方式，而无论是谷歌还是苹果都是采用1:9的分成方式。这无疑是让利于开发者的。

总而言之，华为等国产厂商想要做好 *** 作系统替代微软或者安卓并不那么容易，特别是面对生态问题。但是，目前而言美国实体清单撤销应该是没有可能的，所以国产厂商要做好置之死地而后生的心理准备。不管成功与否，笔者都会在背后为它们默默加油鼓励！

先说一下电脑的国产系统吧。目前，国产系统都是Linux系统为基础的多个版本，大约在上世纪的98年那时候喊得很响，就是要用国产LINUX系统替代微软windows系统。可是，到目前为止国产系统除了在一些电信、金融等特殊领域上应用外，个人电脑几乎没有存在感，份额只有01%。那时比较火的系统是红旗Linux也早已不存在了。

再说说手机系统吧，我认为这方面还有机会。在PAD年代，那时候智能手机百花齐放，有诺基亚的S60系统，palm系统，wince系统。苹果的ios和谷歌的安卓还没出生。现在来看看除了ios和安卓其它都挂了。前者是新颖的 *** 控、强大的多媒体和上网功能占据一席之才，后者则是开放性赢得世界。在早期智能手机时代红旗Linux也有一个嵌入式系统，为什么在市场找不到它？我认为那时候它没有什么特色，也没有推动的动力。那时候倒是摩托罗拉手机带有自研的Linux系统。

不过今天就不一样了，因为华为的鸿蒙带给我们希望。美国对中国打压反而让中国推动国产系统的决心。加上华为手机出货量巨大，还有可能其它国产手机制造商加入。只要有决心，我认为鸿蒙机会很大。

普通人使用手机和电脑，其实用到上网，看视频，购物等简单的功能，国产系统都能做到。这个不难，缺的是推动的决心。

你好，目前来说我们生活中常用的系统分为很多种，在很多设备上已经实现自主开发并使用，比如在我们生活中使用手机和电视，电话手表等这些 *** 作系统都是国产开发的，虽然他们也是通过安卓开源系统搭建的。那么我们能不能有自己的独立开发系统呢，下面我们以手机系统和电脑桌面系统两种来分析一下：

目前的国产手机 *** 作系统都是基于安卓开发的，你会发现这些手机厂家包括小米、OPPO、vivo、华为等等，他们的系统后面都会基于安卓10这种字样吗，所以说本身上它们都是安卓系统穿上了不同的外衣，如果要单独自主的去开发一个手机系统，比如华为的鸿蒙（可能以后会逐渐开放出来使用），但是在目前看来，连他们自己都使用谷歌Android来开发，这就说明一个 *** 作系统推出来是比较复杂的，因为它没有完整的生态链，没有手机厂家愿意去适配它，很多 *** 作系统不是开发不出来，而是使用的人太少了，目前华为的手机业务扩张很大，后续可能也会在自己的手机上推送，但是它也必须要支持安卓的应用，不然没有应用的智能手机就不叫智能手机了。在未来的10年内可能会实现。

目前主流的家用电脑系统最新一代版本有windows 10，macOS，当然服务器版本还有很多种，比如Linux版本和Windows server、百度云和阿里云的服务镜像等，这里我们只研究使用率最多的桌面 *** 作系统，微软和苹果的系统生态链目前已经波及到全球，其生态APP已经成千上亿个，如果要达到这种生态环境，需要全球人民的努力才能实现，因为连Linux系统都没有办法做到普及化，而只被用在了服务器端，这深深的说明，生态链的重要性，当然除非你做出来的系统能够兼容他们所有的APP，这样才能把它们吞并掉，但这样做的难度非常大，因为苹果和微软的系统内核是闭源的，你没有办法获得到他们的底层文件，目前国内只有华为还在研发 *** 作系统，也是在积极的匹配现有的系统生态链，等它什么时候能兼容其他系统APP的时候，那么它就能成为全球第一大系统了。

相对来说，我们使用的这些系统大部分都是由开源系统Linux和unix系统上面开发出来的，比如谷歌的Android、华为的鸿蒙OS是基于Linux内核源码开发，而微软的Windows、苹果的MAC OS 都是基于unix系统的，而且很神奇的是Linux也是在Unix系统上开发的，也就是说万物源于Unix，怎么样，很神奇吧。

一个系统的成熟需要的是一个庞大的生态链，包括系统服务商，开发者和使用用户，所以国产系统如果要出来的话，除非是满足上面的这些条件，否则一个没有APP的系统谁去去弄呢，也或者是如果美国对我们进行制裁，系统不给我们使用的时候，或许我们就只能用国产系统了。

首先，从实现一款 *** 作系统的角度来看，以目前开源界已有的技术积累，实现起来并不难。想快速开发，可以基于某一个内核或者系统，像我们熟知的Android就是基于Linux内核开发，macOS、iOS基于freebsd。

其次，从系统的使用角度分析，系统主要功能就是满足日常工作、生活、 娱乐 所需，需要各种齐全的软件。像iOS或者Android生态下有上百万款应用，覆盖了日常所需的各个领域。

因此，开发一个国产系统并不难，难的是快速建立起软件生态。有多少优秀的系统都是倒在了生态上，像原本有希望与Android和iOS三足鼎立的windows phone就是因为配套的软件太少，导致了最终的失败。

目前，针对美国的制裁，确实是时候出一款国产 *** 作系统了，到时候国家再推动一把，以我们的爱国热情，这系统必定成为国产之光，一举摆脱对国外系统的依赖。

加油！

你好，我是不起眼的机器猫
针对你说的国产系统能不能代替微软和安卓这个问题。我个人觉得短时间内还是代替不了的。
想要代替微软和安卓系统，第一，要解决的是软件生态问题。怎么样把用户用到的软件搬到国产系统里。前期可以先用兼容的方式来解决。这样能比较快的替代掉微软和安卓。如果让开发者去为了国产新系统去马上做适配，一个是小公司可能没有这个尽力，大公司可能看不到远景，不愿意去研发，投入。生态环境其实是替代需要解决的最大问题
第二，从现在的国产系统说下，现在的国产系统，日常上网和聊天是没有问题的。为什么大家不愿意去用国产系统，一个是用户喜欢，一个是国产系统现在只有电脑端，不能多终端同步，分享东西。如果想互联又要加一个第三方软件，好多用户就不想折腾了。
第三，宣传力度和推广上，国产系统做的不够到位，其实好多人都不知道国产系统是什么样子的，需要加大宣传，让更多的人知道，更多的人安装国产系统，用户基数决定了系统的优化。没有用户，就没有优化的方向。只有用户用过了，发现了问题，才能去做到为用户服务的系统。
这个是我能想到的三点，希望能帮到你

自主可控，安全可靠。

随着国产软硬件的全面发力，国产 *** 作系统已经慢慢的成熟起来了，包括UOS、Deepin、中标麒麟、新支点 *** 作系统，以及wps、永中办公软件等已经进入采购目录，用户体验还是相当不错的，满足日常办公已不在话下。

硬件主要解决cpu、mem、闪存等关键部件，这样就能形成自主知识产权的生态。

当然，国产软硬件还很年轻，需要加快成熟。这即关乎国家安全、信息安全，也是摆脱西方 科技 垄断、 科技 围剿、 科技 制约实现 社会 经济良性发展必然选项！

绝对可以！鸿蒙系统统领世间万物相连，随时可替代微软和安卓。

只是现在考虑到这些用户的感受，不愿意微软和谷歌倒闭，才没有取代他们。

2020年的安防圈，仿佛被按下了暂停键，项目停滞、融资缓慢、研发缩减，没有人能预料到，中国安防的新十年，是以这样的状态开始，不少企业也以这样的方式结束。

过去十年里，近千家安防产业链厂商，经过无数次物竞与天择，仅留下数十家企业，拥有充沛的资金和技术储备，迎接新十年。

站在安防新十年的这个节点之上，9月5日，由雷锋网 & AI 掘金志主办的第三届中国人工智能安防峰会，在杭州正式召开。

本届峰会以「洗牌结束，格局重塑」为主题，会上代表未来新十年的15家企业，为现场1000余位听众和线上几十万观众，分享迎接安防新十年的经营理念与技术应用方法论。

以下是本次大会的精彩回顾：

国际人工智能联合会首位华人理事会主席杨强：「联邦学习下的数据价值与模型安全」

杨强在大会中指出，目前很多行业并没有真正意义上的大数据，产学两界都缺乏高质量、有标注、不断更新的数据。

如何保证各方数据私密不外传，又能保证数据更新？这就是分布性数据隐私保护、联合建模的挑战和需求——把小数据聚合起来成为大数据。

加上现在人们愈发重视隐私，政府纷纷立法，对技术的监管趋严，联邦学习正为保护隐私带来了技术上的新思路。

如何理解联邦学习？“邦”是指每个实体参与者地位相同，无论大小，提供的价值才是他们存在的意义；“联”是用一种方式把它们联合起来，保护隐私，一起做有意义的事情。

联邦学习的宗旨是“数据不动模型动”，目标是“数据可用不可见”。数据可以用，但是这些原始数据是合作方彼此之间见不到的，所以一些散乱的小数据就可以成为虚拟的大数据。

杨强教授介绍称，目前联邦学习主要有横向联邦（样本不同、特征重叠）和纵向联邦（样本重叠、特征不同）两种做法，前者更适用于to C场景，后者适合to B场景。

他强调，联邦学习和分布式AI、联邦数据库的区别在于：过去这二者的数据形态、分布、表征皆为同类，但在联邦学习里它们可以是异构的；且过去联邦数据库目的是并行计算、增加效率，但现在数据本身属于不同的属主，所以需要做加密情况下保护隐私的计算。

随后，杨强也谈到了联邦学习在安防等领域的应用。此外，杨强团队还推动制定世界上第一个联邦学习国际标准，同时也发布了开源平台FATE，并且积极筹措联邦学习联盟，共建联邦学习生态。

海康威视EBG解决方案部总裁李亚亚：「赋能数字转型，服务千行百业」

李亚亚介绍，海康目前的业务主要分为三块：综合安防、大数据服务和智慧业务。

数字经济和数字化转型成为必然趋势下，人工智能交付问题依然面临挑战，难点有三：一是泛在需求，这是场景碎片化、需求差异化必然带来落地难问题；二是复杂交付，涉及产品、施工、算法优化、信息系统打通、业务流程转型等诸多问题。三是成本可控，关注投入产出比非常必要。

李亚亚认为，解决落地难，仍然是要回归商业本质。要从产品的品质抓起，目的是让各行业都享受到技术革新的红利，通过场景化、差异化的问题解决，提升用户的业务价值回报。

数字化转型是一个逐步进阶的过程，场景化是路径，因此要通过系统的产品体系去支撑场景化应用。面向企业领域的数字化业务的开展和落地，海康威视从拉近管理距离，提升业务效率，规范作业行为，防范安全隐患四个维度出发为行业赋能。

海康威视秉持开放融合的合作理念，携手合作伙伴，共同实践数字化转型之路；秉善笃行，不断创新技术和产品赋能千行百业，为社会的安全和发展开拓新视界。

大华股份先进技术研究院院长殷俊：「AI 行业应用，产业升级」

殷俊认为，AI经历了理论研究的10、智能落地的20，目前处于行业智能的30阶段。

AI 10时期是“两耳不闻窗外事，一心只读圣贤书”，计算力不够，数据有限，算法不成熟；20阶段是“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，算法、算力有了突破，成熟的算法寻找落地场景；30阶段是“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，行业最需要的不仅是一套算法、一套系统，而是企业解决客户痛点和需求的能力。

在行业智能背景下，人工智能需要具备的基础能力包括：一是AI技术泛化、快速迁移新应用的能力；二是应用牵引，快速适配新需求的能力。

殷俊认为在30阶段是应用主导个性化和AI解决方案的敏捷交付。在这个过程中，首先要构建人工智能解决方案的端到端体系化能力，大华已经在四个方向做了重点布局：系统架构、数据智能、智能工程化、智能技术。

除了构建以上核心能力，大华还开放全栈能力，赋能行业生态，并在实战中持续积累人工智能核心技术，针对全场景理解、小规模数据、泛化能力、多任务学习和AutoML等人工智能的五大技术挑战，开展实践探索，并已取得实战应用成果。

最后，殷俊强调，AI目前还是依赖人工为主，大华希望未来在行业共同努力下，能够真正转向AI的自我智能，推动行业智慧化落地。

西部数据智慧视频产品首席技术官孙煜：「AI安防与存储的变革」

孙煜提到人工智能在监控行业的应用四个主要要素：芯片、软件、存储和厂商。

芯片不断提升算力，并降低成本，软件提供高效实用的算法，海量数据需要被存储才能被利用，厂商集成以上要素并落地。这个生态中，各方要素一起合作才能使得AI真正落地。

AI应用，使得视频监控的存储架构从以前的端和边，变为现在的端、边、云，连接方式云化，其中，存储器需要更高顺序读写性能、更大的存储容量、更高地随机读写性能、更快地响应时间。

西部数据通过提供视频监控行业从终端到核心的存储产品组合，协助视频监控行业的AI落地。

孙煜演示了西部数据专门为整个视频监控行业打造的从端、边、云的各个产品组合，以及专门随时检测硬盘监控状态的软件WDDA，Western Digital 设备分析 (WDDA) 是 Western Digital 的监控优化存储产品系列支持的全新设备分析功能。WDDA使管理员能前瞻式地管理存储设备并保持性能优化，防止意外故障。

孙煜强调AI进入后传统监控盘力不从心，系统厂商通过合并通道单码流，顺序地写入，大大减少了硬盘的飞行时间和次数，把飞行机会转移到数据库访问，提升存储系统的性能。

西部数据认为提高数据利用率的关键，是告别简单粗放模式，进行精细化的分层存储策略，他们还建立起一套四层存储架构体系：热存储、温存储、冷存储、极冷存储，分而治之，极大地提高数据利用效率。

商汤科技智慧城市事业群产品副总裁朱鑫：「AI 驱动城市智能化变革」

数字化转型的核心技术是云计算、移动互联网、物联网以及大数据，更多是在于更高效的信息组织，更顺畅的一些信息流动，以及更便捷的信息访问，从而去改善企业以及行业的效率，生产力是百分比提升。

智能化变革，机器将取代人工，如此会形成一个自主的组织生产，最关键的是，随着数字技术、芯片、摩尔定律以及云计算能力相关规律影响，机器成本会持续下降，规模化后机器成本会趋向极低的成本。彼时对生产力的提升不是百分比，可能是倍数，甚至是指数级。

大量的城市物联设备、规划的城市群，以及城市里形成的大量人流、物流、车流、金融流、数据流，组成了城市互联网。

朱鑫总结了城市互联网市场下，真正推动一个城市智能化变革的三大支柱系统。

一是新一代的联网汇聚平台。视觉数据是城市最丰富的数据资源，前端设备收集的数据通过联网汇聚，形成城市动态的数据资源池，动态数据经过AI系统处理后，成为城市数据资产。二是超级计算底座。每个城市需要一个新型的超算中心。三是城市级算法系统。系统有三大板块：城市的主算法系统、城市级场景算法系统和通过融合、关联、决策，形成一个完整的城市的算法系统。

商汤在这几个支柱下面形成了一整套体系与方案，从最底层的基础建设开始，从数据中心基础设施到城市智能的计算中心，再到城市智能云赋能中心，把整体算法系统能力都放在云赋能中心。

宇视副总裁、首席架构师姚华：「AI 如何得到人民的好口碑」

姚华回顾了2018年提出的AI与安防的七座大山，并指出如今视图数据全链路计算逻辑已经形成，AI在安防已经从0跨越过1。宇视的AI部署已经在从城市到郊区、乡村，解决群众的小事和琐事。

业务状态出现新挑战，比如动态人口服务和管理难、案件有效线索率低。姚华列举“宇视追影系统”应用的三个案例：疫情期间24小时找回出走口罩少女，男子沿街威胁案件，合伙扒窃案，以上成功案例中，最关键的技术是ReID（跨镜追踪）。

姚华指出，ReID应用有七大技术难点：第一，不同姿态、角度、分辨率下的人体之间的匹配；第二，复杂场景、有遮挡，密集人群等场景下的匹配；第三，不同交通工具上的人体的匹配；第四，不同时间段以及着装变化后的行人匹配；第五，跨摄像头模态行人匹配；第六，目标行人着装发生变化后的匹配问题；第七，在较小训练集上匹配算法训练较为受限问题。

宇视联合博观（拥有国际三大主流ReID数据集、Vehicle ReID等世界纪录的算法公司），设计了基于现有样本的GAN对抗网络，较好地模拟了人体的多角度、多姿态特征。同时，辅以多种预处理算法，极大地扩充了原始样本基数，使得在较小训练集上匹配算法训练受限的问题迎刃而解。

其次，宇视在算法中采取结合全局特征和多尺度局部特征的混合向量提取解决方案，并在训练中采用迁移学习，再者，对每个人体的局部特征进行重定位的匹配训练，通过实现对人体局部位置的精准定位，可将人脸识别与ReID联动结合，解决跨镜追踪应用的诸多难点。

宇视追影系统发布一周年，实战应用落地中国百余个城市和地区，实战案例超1000个，找回走失人口100余人，小微案件侦破率提升50%。最后，姚华用“好AI，为人民服务”结束：小案件是群众的“天”，无论乡村还是城市，AI帮助解决小案件难题，能让我们尊重每一个微小的个体。

360城市安全集团副总裁、360视觉科技总经理邱召强：「360 以安全为基础的 AI 技术与应用 」

邱召强表示，当行业在享受技术带来当先进性时，360通常用逆向思维思考：一个新的技术产生的同时会带来哪些安全隐患。

邱召强指出了数字时代的四个特征：第一，一切皆可编程，也造成漏洞无处不在；第二万物均需互联，虚拟世界的 *** 作带来了物理真实世界巨大的灾难；第三大数据驱动业务，数据一旦汇总，安全性难以保证；第四软件定义世界，世界架构在软件之上，脆弱性前所未有。

360在过去15年，总结和打造出了一套云端的安全平台。360安全架构是以安全大脑为核心，六大板块，一个安全大脑，十个安全基础设施，和一个运营的所发，一个专家的团队，一个实战演练机制和一个安全互通的标准。

背靠360城市安全集团，360视觉科技专注于人脸识别产品的开发和应用，打造出以大数据为基础的视觉安全产品，包括了人脸识别门禁、人脸识别通道闸机、人证核验设备等智能终端及针对办公楼宇、酒店、商超、社区、学校，交通枢纽等场景解决方案，构建以安全为核心的智能生态。

360安全赋予了360视觉科技独特的竞争力。针对人脸识别终端设备的安全，对核心库和可执行性文件进行核心加固、对代码加固、对应用程序加固，三重安全加固防护；此外，360视觉科技还独创密钥白盒技术，为人脸识别终端、云平台环境中的数据加密及公私钥身份认证，全程密钥无明文。

最后，邱召强展示了360视觉科技人脸识别硬件家族，以及智慧园区、智慧楼宇、社区安全、智慧校园、机场安防、智慧办事大厅等几大行业解决方案。

华为机器视觉领域总裁段爱国：「华为 HoloSens ，点亮智能世界」

段爱国提出，一个真正的智能世界有三个非常典型的特征或者基础框架技术：一是万物感知，二是万物互联，三是万物智能。

在华为来看，万物互联、5G、光网络是华为的强项，华为机器视觉将成为华为在万物感知的核心。

段爱国还认为，智能世界向前迈进有三大核心技术：以全息感知为核心的机器视觉，以万物互联为基础的移动无线通信，以及万物智能的AI技术，2020年这三个技术开始合拢。

所以华为在2020年率先提出，所有的视频技术应该从人看向给机器看转移，并正式把产品线更名为“机器视觉”，聚焦打造两个核心的能力：一是前端的全息感知能力，二是在后端用数据驱动，反作用于物理世界，驱动于智能世界。

4G的时代，以智能手机为核心，出现了各种行业移动互联网的应用。在华为来看，机器视觉就是5G时代的行业数字化的智能手机。段爱国还提到，过去5年，AI的成本在下降，AI已经进入到普惠的时代，他预测未来两年智能摄像机一定会超过网络摄像机。

另外，华为将聚焦打造4个核心战略产品和平台：前端的软件定义摄像机，后端的智能视频存储，类似于智能手机应用市场的智能算法应用商城，以及华为机器视觉云服务。

在此基础上提出四大战略策略：战略一，积极投入全栈全场景的AI研究；战略二，重构产业架构，加速智能化升级；战略三，平台+生态，赋能千行百业；战略四：端边云协同，深度数据挖掘。

最后他强调， 会将开放进行到底，未来的智能世界很复杂，华为不可能一个人包揽全部的工作，希望大家一同成长。

旷视副总裁那正平：「城市大脑的条与块」

那正平表示，城市治理数字化、智能化浪潮中，无论是智慧城市、城市大脑还是数字孪生概念，核心思想都是通过物联网、人工智能等技术，准确发现城市运行的内在规律，从而进行动态优化调节，解决城市面临的安全、出行、环境、产业升级等诸多问题，最终提升城市治理水平。

那正平归纳出做好城市大脑和城市大脑的 *** 作系统的几大要点：深入研究城市发展规律；探寻业务本质；先具象再抽象；脚踏实地，长期主义。

旷视通过分析城市空间和管理对象，指出城市的日常运作管理需要秉持以人为本核心，城市大脑应围绕条块结合的方式实现综合管理，实现条、块、脑、OS的协同。

城市大脑中的条应用总量少，单体规模大、高并发、数据壁垒强；而块总量大、IoT种类多，低并发、数据壁垒低，集成联动潜力大。

基于此，旷视提出：构筑城市大脑需要先围绕“条”和“块”打造城市级的超级应用，验证产品、实现单一场景闭环，从而形成具有旷视特色的软件和硬件产品矩阵，最终逐渐沉淀出城市级和建筑级AIoT *** 作系统，实现城市物联网的闭环。

旷视认为，人工智能产业现在处于并将长期处于初级阶段，我们必须正视并不能超越这个初级阶段。第二，人工智能产业的主要矛盾是市场日益增长的多样化需求同落后的算法生产力之间的矛盾。

云从科技安防行业部总经理李夏风：「人机协同平台，助推社会治理现代化升级」

云从认为人机协同有三部分：人机交互、人机融合、人机共创。

人机协同中，各个行业的专家、以机器代表的AI知识服务和用户，三者形成一个闭环，首先专家把知识赋能给机器，机器转换成智能化产品并提升客户的体验，用户从中反馈出个性化的需求，后续提升专家的效率并反哺到产品或服务中。

云从人机协的落地通过三部分实现：智能化终端设备收集数据，同时也是人机交互的入口，云端大脑是整个数据的汇集、分析、提炼的中枢，当数据大脑经过分析，形成相关的服务后，通过嵌入式的模块，即AI平台，实现人机协同在各个场景落地。

而AI训练平台融合数据智能标注、OCR训练、图像训练、NLP训练、视频结构化训练于一体，根据场景数据，生成符合行业需求的AI模型算法。云从的智能解析引擎具备软硬解耦特性，可以适配国有自主芯片，还能实现效率和使用维度的极大地性能提升。

基于云从的数据分析引擎，提供面向数据全生命周期的分析、挖掘及应用服务，完成数据到知识的价值转换，赋能各业务场景应用。

具体来说，汇聚感知数据，打造数据挖掘基础，融合业务数据，灵活定制生成各类标签，拓展业务对象，并依托认知信息，形成各类专家的决策，为决策提供有力的支撑，最后，依托可视化专家建模，固化专家经验模型，积累与传承业务知识。

从数据到知识是数据价值挖掘的必经之路，目前大部分数据资源没有得到充分利用，云从的知识生产与服务平台KaaS，通过将标签、机器学习等知识模型化、在线化，加上AI 引擎， 变数据/经验为在线知识。

通过数据智能模型为核心的知识体系构建实现从多维数据中挖掘隐形事件背后的关联关系及规律现象，服务于风险防控、态势预测、行为画像、虚拟轨迹等各类实际业务决策。

比特大陆AI业务线CEO王俊：「安防新基建，AI 芯智能」

王俊认为，当市场容量足够大时，总是会催生出更专注的产品，因为越是专注的产品，越容易获得更高的效率，随着AI市场的爆发，AI的计算硬件亦是如此。过去大家用GPU来取代CPU提供AI算力，现在正是从GPU切换至TPU或其他AI专用芯片以获得更高效率的时代。

比特大陆算丰自研的TPU，覆盖了云、边、端，专注于深度学习计算，相对于CPU和GPU，在获得更高性能的同时，还具备更高的性价比和更低的功耗。安防行业已经完成了从看得见到看得清，看得清到看得懂的阶段，而未来在更多专用AI芯片加持下，可继续实现看得快、看得起。

王俊还提到，比特大陆算丰业务坚持专注、开放、合作共赢的理念，专注AI芯片及其相关硬件的研发，同时开放各个层次的软件接口方便各种算法的接入和优化，力求和各个算法、应用等合作伙伴紧密合作，共同打造完整的AI解决方案。

同时，他们会打造基于比特大陆算丰芯片的算力平台，提供数据、算法、应用的统一管理，这样不同的应用需求，基于不同深度学习框架的不同算法方案，都可简单、高效的运行在该算力平台上。用户可自由选择最合适的方案，接入数据，并获得智能分析的结果。如此，在真实的场景中，无论是人脸识别、视频结构化这样单一的应用，还是城市大脑这样的综合方案，比特大陆都可基于该平台，联合合作伙伴，提供统一、高效、易用的AI算力服务。

澎思科技副总裁曲瀚：「AIoT 新基建，加速人工智能进入普惠时代」

澎思科技认为人工智能新基建的一个核心就是AI的基础设施化，分为技术基础设施和融合基础设施。

在此趋势下，智慧城市和AI安防将成为新基建的最佳试验场。另外，AI安防也逐渐发展到了第二阶段，AI在To B领域的发展开始从单一的场景向全社会各个领域延伸，每个细分的场景都展现出不同的AI服务需求，未来就是服务为王的时代，谁能够快速精准地把握住客户的需求，谁就能够在未来的竞争中快速胜出。

曲瀚指出，AI普惠的产品有两个核心要点：一是极致产品体验，二是场景化的解决方案能力。实现AI普惠的终局在于四个方面：第一，万物智联，所有的AI终端实现在线化。第二，推动AI算法向通用智能算法演进，降低机器学习的成本，提高泛化能力。第三，构建一个丰富的产品生态。第四，场景的联动和重塑。AI不是一个孤立的系统，需要和客户的其他系统做连接和联动，才能使得场景服务变成一个主动智能的服务。

澎思基于对普惠AI的理解，构建了澎思AIoT生态平台，包括四个关键的能力：第一，智能视图大脑。算法会从云、边、端三个维度全链条嵌入。第二，全系列自研的智能边缘设备。第三，打造云端智能服务的开放平台。第四，后端建立数据管理平台，使得数据在AI、硬件以及云服务能够充分地流动，实现业务和训练数据的并轨。

曲瀚还表示，普惠AI最核心的是算法能力，这是整个AIoT业务的底座，澎思的算法在云端和边缘端都走在世界的前列。

最后，曲瀚还重点介绍了在智能城市「新基建」中，澎思在城市公共安全与治理、人居场景智能化两大场景中的落地情况，以及深度参与新加坡等海外市场智慧城市的建设经验。

的卢深视CEO户磊：「大库时代，落地千万级刷脸系统的技术剖析与建库经验」

户磊提到，大库时代，金融支付、交通等众多场景亟需千万级精准人脸识别技术方案。目前行业内现有方案为多引擎，多层级，分库管理模式，系统复杂、软硬件开销大、成本高、效率低。

因此理想的大库识别方案应该具备以下几点：精准，万亿分之一误识别率，千万级别底库，鲁棒性好，高度兼容性，以及价格适宜。而的卢深视是全国首个建立省级规模三维人像数据库的AI公司。

的卢深视的千万级精准识别的刷脸系统具有几大关键技术点。

系统架构，分为三个层次，由前端多维智能感知系统、千万大库云端中台和多模态关联分析与预测组成。

其中高性能三维人脸识别算法与前端相机深度集成，降低后端计算开销，中台支撑千万级大库人脸的建库、清洗、检索，适配度高、效率高，多模态架构的兼容性好，分析预测环节基于大数据的逻辑推理，时空轨迹关联分析，将2D/3D人脸、人体、物品、时间、地点等多维大数据融合，深度挖掘数据之间的关联性，实现预测与预警。

其次是技术架构。核心算法层，其中最重要的是3D算法层；平台技术层，包括后端的技术，包括通信计算、协同优化等等技术；业务中台，对数据接入、数据管理、数据清洗、优选，而后融到库里面进行数据同步，最终支撑各种各样应用。

再者，的卢深视建立三维数据标准及评价打分体系，这是后续进行三维应用的基础，的卢深视对于各种数据类别，均提供数据质量要求及评价标准。

户磊还总结了的卢深视3D识别的优势：

准确率高，保证精度不损失的情况下，突破了三维人脸识别的量化技术，最终可以实现在千万级库上面秒级的反馈结果，可以保证万亿大库下的高准确率 。

鲁棒性好，实现了深度图和红外图的识别，不受光线影响，包括大角度、浓妆识别的准确率，能够融入15到20度大的角度的差异。

安全性高，尤其对于活体检测，能够实现2D平面伪装攻击方式100%防御。

平安科技副总工程师王健宗：「联邦智能——智慧城市的突围之道」

目前，人工智能在移动互联网、云计算、大数据、IOT、5G等新技术的驱动下得以迅猛发展， 不过在AI技术落地时总是有所欠缺，即人工智能通用算法在本地化部署过程中所面临的数据困境，而这一块恰恰是相关行业或企业所缺乏的。

王健宗认为，其数据困境主要是三点：数据孤岛、法律法规监管日趋严格，以及传统AI技术模式下的限制。

联邦智能是以联邦学习为龙头，同时涵盖联邦数据部落、联邦推理、联邦激励机制，共由四部分组成。面对目前日益苛刻的数据安全隐私的问题，通过构建联邦学习的技术内核，建立联邦数据部落，实现具备隐私保护的联邦推理，并以联邦激励机制为纽带形成一个完整的AI生态格局，从而打破数据壁垒，使人工智能发展迈向新阶段。

其中，联邦学习是隐私保护下的分布式机器学习技术，以及“数据孤岛问题”的解决方案。联邦数据部落，在确保数据安全及用户隐私的前提下，建立基于联邦智能的大数据部落生态，充分发挥各行业参与方的数据价值，推动垂直领域案例落地。联邦推理，在一个隐私与安全的链路过程中，发挥着引擎模型的联邦推理作用。联邦激励机制，它的核心是一个遵循基本准则的闭环学习机制，通过联合建模协议达成、贡献度评估、激励及资金划定等环节，吸引外部企业参与，加入联邦智能生态。

平安的蜂巢联邦智能平台。在整个平台中，蜂巢依托平安集团这一综合性集团背景，能够提供智慧金融、智慧城市、智慧医疗商用级的一站式解决方案，希望能够以此激活数据价值，这也是整个平台的使命。蜂巢平台的目标是跨企业、跨数据、跨领域，实现整个大数据AI生态。此外，它在营销、获客、定价、风控、智慧城市等等方面推出了相关的解决方案。

最后，王健宗总结道，联邦智能作为枢纽，将会为智慧城市的未来提供更多新的机会。同时，随着公民隐私安全意识的不断加深，它将更好地为公众带来高品质的个性化服务，并在当前新基建的背景下，立足于数据，依托联邦智能生态，加速精细化服务时代的到来，这也是联邦智能的机会。

灵伴科技公共安全事业部总经理刘叶飞：「安防新十年，AR 来主宰」

刘叶飞认为AR在智能安防领域有独特优势，比如第一视角显示，融合现实世界，人机交互自然，信息传递准确。AR技术如果运用到智能安防领域，在未来的十年，AR+AI必定推动整个安防市场。

杭州灵伴科技成立于2014年，从做语音识别、语音交互起家，随后过度到视觉交互，主要体现在AR层面，在2020年，灵伴推出了全球首款光波导形态的AR智能眼镜。

他还现场展示了灵伴科技在全球首款可量产的光波导智能眼镜，可折叠，小巧轻便。基于光波导优质的显示效果，可以不影响正常视线的情况下与外界进行交互。

刘叶飞还介绍，这款智能AR眼镜具有人脸识别、红外测温、车牌识别、执法记录、信息推送、远程指挥等等功能，相当于取代三个信息化执法终端所有的功能。除了安防行业，还可在智慧园区、大型安保活动、监狱、海关/边检、轨道交通、机场等多种场景使用。此外，灵伴科技在博物馆、两会、疫情防控等场景下的均有落地案例。

安防「新十年」颁奖典礼

大会演讲环节结束后，峰会进入到安防「新十年」颁奖环节。

AI与安防的融合，经由2018年的静水深流、2019年的混沌厮杀，2020年的技术研究与方案落地将会更为清晰、成熟。

身处产业临界节点，雷锋网AI掘金志启动安防「新十年」评选活动。

雷锋网AI掘金志从商业维度出发，基于对AI安防产业四年的调研和资源积累，并联合政、企、学、投资四界的评选委员，致力于寻找广受市场认可的企业、产品，寻找人工智能在各个行业的最佳应用。

五大城市代表企业榜

五大最佳行业解决方案榜

引领未来十年的五大新基建企业

分享一下我对企业安全的一些认知。企业安全是一个特别大的概念，做好企业安全的最终目标是保障企业正常发展，而企业安全整个体系由不同的模块组成，任何一部分没有做好，都会影响企业的发展，这种影响可能是企业的营收利润，可能是是企业的声誉，甚至可能是企业的存亡。

经常接触甲方的几个部门：安全部门、运营部门、审核部门、开发部门等等。每个部门关注的点不同，网络安全的事情基本都由安全部门负责，市场营销策略效果保障的事情由运营部门负责，审核部门负责内容质量和内容违规的事情，开发部门会涉及到安全平台的统一开发建设。  各个部门的工作重要性，也与公司的业务有直接的关系，但是不管哪个部门的工作出问题，企业都会受到影响。

举个直观的例子，对于一个游戏公司来说，可能会遭受到DDOS攻击影响业务的稳定运行，可能会有数据泄露问题影响企业的声誉，可能会有内容违规的问题，会让整个游戏下架整改，最常见的还是外挂问题，直接的后果就是用户流失以及收入的损失。

比如出现各种黄赌毒的信息。19年的6月份，网信办针对语音进行严查，下架了一大批的应用。  在行业内主要的解决方案，将业务相关的文本、、视频、音频对接到机器审核平台，目前主要是第三方的服务商saas检测平台，或是企业自建的检测平台，主要用来提高效率和降低审核时间，同时结合人工审核来保障效果，降低漏判和误判率。

尤其在游戏APP上，在游戏破解方面，大家有兴趣的可以搜一下淘宝店铺，输入关键词游戏破解，会有非常多的店铺和游戏可以选择。游戏破解的除了去掉游戏里面正常的收费，还会增加一些比较变态的功能，比如加倍攻击等等来吸引玩家。有的店铺按照会员制度收费，月付150元，已经超过了很多原版游戏的单用户收入。对于原版游戏来说是非常致命的。对于这类问题的解决，拿移动段游戏来说，针对破解的问题可以采用加固的方式防止被逆向破解，外挂的问题可以通过游戏反外挂技术对模拟器、多开器、云真机、模拟点击等进行检查，并且结合运营手段，增强对外挂的威慑力，

18年末的时候星巴克做的一次新人注册送咖啡券活动。当时的用户验证做的比较简单，填写比较少的信息就可以拿到咖啡券，上线一天半的时间，被羊毛党刷走了差不多400W张券，按照中杯价格估值，大概要1000W人民币左右。  在羊毛党这个圈子中，分分钟几十万还是有可能的。 对于羊毛党的防护，以威胁情报库为支撑，比如手机号、IP、邮箱号这些信息的黑名单，再通过收集活动过程中的用户的相关信息进行数据分析和行为分析。  在这个黑灰产行业里，利益驱动力非常强大，对抗很激烈。

数据泄露的事情比较有意思的地方在于，基本上百分之60以上数据泄露，都有内鬼的原因。最近刚发生的某招聘网站泄露16W份简历信息就是内外勾结典型事件。    50元一份简历，被非法卖给商贩后，在淘宝上1-2元一份的价格卖出。所以数据防泄漏，不仅仅是使用一些数据防泄漏的产品就可以解决，还需要完善制度，注意权限划分，加强审计活动，对内部人员进行安全意识培训，增加法制意识。

DDoS攻击也算是最古老但是最有效的一种网络攻击方式了，得益于网络通信和互联网技术的发展，DDoS攻击愈演愈烈。 比如现在的物联网设备，很多都可以用来进行DDos攻击。 对于用户来说很难解决攻击源，只能被动防护。 在国内，现在动辄几十GB的攻击已经非常常见了。通常都是夹杂着流量和CC混合型攻击，本地化部署防护设备很难应对，大多采用云清洗的方式来解决。我们可以看到国内的很多安全厂商，从硬件开始转型到云服务，也是安全服务云化的一个趋势。

本次分享上，还是做一些聚焦，在这个UGC内容爆发增长，国家监管力度日渐增强的背景下，如何解决企业面临的内容安全问题。

内容治理现状。从三个角度来看，首先是监管角度几个特点：监管部门多、法规要求多、专项整治多。

监管部门包含有：网信办、原广电总局现在拆分为广播电视总局、国家新闻出版署、国家局，文化部、公安部、工信部。

各个监管部门的监管内容是各有侧重的，但是也会有重合的地方。  比如新闻出版署主要是新闻出本内容进行监管，广播电视总局对广播电视内容进行审核，比如各种网剧电视剧。

对于一个企业来讲，作为一个监管对象，会同时受到注册地的公安部门、网信办等多个部门的监管。监管的方式，一般是通过用户举报，以及专项检查活动来落实。尤其是用户举报是一个非常重要的渠道，比如说网信办，提供了一个中央网信办违法和不良信息举报中心，光是今年6月份，就受理了1170万件举报事件。监管机构不单自己建立举报平台，也会要求各大内容平台要建设有举报渠道，所以我们可以看到比如是各大视频网站都是有举报反馈入口的。

// 我们大家在今后的工作生活中，可以讲遇到的不良网站或内容，通过举报的方式提交给网信办。

监管的第二个特点，是法规要求比较多。有兴趣的可以查看下各个监管部门官方网站上的法规要求，目前已经非常详细；

这里想强调一下责任主体的问题，这里面主体一个是用户，一个是平台。

1、拿一个场景来举例，一个用户在内容平台发表了色情广告信息。用户这种行为是违法的，内容平台如果发布了这个内容也是违法的。客观来说应该对于两者都进行处罚，但是实际情况来看，对于用户追责成本非常之高，所以在各类的内容违规事件上，我们可以看到的大多是对平台的处理。

并且从2017年6月1日开始，正式实行了网络安全法，监管部门又多了一个法律依据。再拿一个场景举例：

一个恶意用户，通过网络攻击的方式篡改网站发布带有色情信息的内容，那运营平台不光是违反了内容发布的要求，同时根据网络安全法，运营方没有落实好信息系统保护的工作，将会依据网络安全法给与一定的处罚。

监管的第三个特点：治理活动多

以网信办的检查来说，从2018年12月份，到19年6月份，先后发起的内容治理活动就多大4次。

18年12月份进行的是针对APP的专项检测，主要是涉黄涉毒、违规游戏、不良学习等应用进行检查，下架了33W款应用

19月1月份，对教育类APP进行专项整治，查实了“作业狗”、“口袋老师”等20多款APP非法传播秽色情内容，进行下架处理

19年1月份-6月份，进行的为期半年的“全网整改行动”，

6月份进行了语音专项整治活动。

可以看出来国家对于建设绿色网络空间环境决心和力度。

即使是在这么强的监管力度之下，违规内容还是层出不穷的。

违规内容的特点：覆盖场景多、数据变种多、对抗性强。

（1）覆盖场景来说，已经到了无孔不入的地步。  新闻内容、用户评论、用户头像、昵称、看网剧d幕，没有任何一个有内容发表的场景可以躲得过违规内容的骚扰。

（2）在各种场景里，出现的违规数据种类和变种也非常之多。    从最初的文本敏感词，到现在的字体查分、特殊符号混淆、已经内嵌入违规内容等多种形式，最近一两年在语音方面有多了一个ASMR的内容类型会夹杂着很多色情内容。

（3）对抗性强体现在违规内容的发不上有一定的组织性和对抗性，以内容形式的变换和账号的变化来对抗检测或运营策略。这个部分会在后面的纵深防御体积建设的必要性进行详细说明。

那么在国家的强监管背景下，做好内容安全其实是一个比较困难的问题。 

对管理者来说，最终要看的一般包含两个指标：检测的效果，以及对业务的影响度。  这里面检测效果一般看正确率、召回率。业务的影响主要是看检测的用时，尽量不要影响用户体验。比如在IM聊天中检测，如果一条文本检测时间超过1s，就属于对用户体验造成严重影响。

那么要实现这些目标，从0到1自建检测系统，存在比较多的难点。

首先是成本的投入，最主要的的两种成本：人力成本和设备成本。    人力成本方面，在互联网招人成本还是很高的，光是一个成熟的算法专家，年薪一般要50W上下。而且整个体系需要的不仅是算法人员，还有相关的运营和审核人员。光是是在人力方面投入，就会需要百万的级别。  在设备方面，现在图像处理所需要用到的GPU节点是比较大的开销。比如一块英伟达的P40显卡，是在16年上市的，现在要5W左右一个，一个P40能够做的检测并发在30QPS左右。此外还需要有GPU节点来做模型训练。 也是比较高的开销

除了考虑成本，还有数据积累和审核经验的壁垒。拿训练来说，一个检测模型，需要的样本数据需要再几万甚至大几十万。没有一定的时间和渠道是做不到这种样本数据积累的。

另外审核人员的经验和审核流程及制度，也是效果的重要保障，人员的审核经验，决定了主观上的审核效果和审核效率，完善的流程和制度是对效果客观上的保障。  人员的经验要靠不断的学习和培训，流程和制度需要时间去制定和完善。都需要有一个过程。
接下来这我来介绍下建设检测团队和技术体系

首先是团队的建设，这里我拿公司的的团队来举例；

整个大的团队细分成几个小的团队，算法团队，系统开发团队，运营团队、人工审核团队；

核心技术由算法团队来实现，团队内又细分为不同的小组，比如做文本机器学期的小组，机器学习的小组；

系统开发团队负责业务平台的搭建；

运营团队负责直接和业务部门对接，明确检测标准需求，并实时的调整一些检测策略来进行效果调优；

审核团队人员最多，目前也是以轮班轮岗的工作模型完成全天候的审核工作。

制定检测标准，要考虑两个原则，一个是全面性原则，一个是可落地性原则。

从全面性来讲，需要考虑是两个需要主体，一个是国家，一个是运营平台。  对于国家来说，色情、暴恐、违禁品这些都属于违禁内容，会有相关的法律及法规条文明禁止出现的。这些标准基本上是所有内容平台要做到的检测。

对于运营平台来说，比如针对谩骂、灌水、竞品广告信息这些内容是不希望出现。

这里强调一个实时性，从要求提出到标准的落实，需要尽快完成，以减少检测的真空期。 

从可落地性来看，需要做到数据可收集，和模型可训练这两点。数据可收集是对于人来说，标准可以是描述性的，但是数据收集和打标签必须是细化的。例如，在色情分类下，对于“性行为”的检测要求，要求的文字本身是描述了性行为的范畴和概念，落实到数据打标签就需要更为细节，比如对漏臀进行，需要说明，根据拍摄的角度，是否有漏点，以及是否是儿童照片等因素，分到不同类别的说明。最终会被标记为色情、低俗、性感或是正常的照片。

制定标准之后，依据场景检测需要应用不同的标准。  性感在新闻内容中发布没有什么问题，但是在儿童教育IM中出现就不太正常了。

最重要的三个平台：

检测平台（服务的核心），预置了已经训练好的各类模型。

人工审核平台（效果及能力补充，提高效率），里面的功能包括数据的抽检、审核快捷 *** 作等功能。

模型训练平台（效果保障），主要有GPU集群组成，

业务系统与检测系统对接，对于文本和类的检测结果可以实时反馈。  需要人工审核部分的数据，由检测平台和审核平台对接，最终由审核平台将结果返回给业务系统。

机器训练平台，主要是基于各个渠道的badcase，进行模型训练调优，最终输入训练结果供检测平台使用。

这样这几个平台形成一个闭环，达到业务可快速接入，效果可持续调优的目标。

以上的三个部分，团队、标准、平台，形成了比较完善的检测系统。可以应对常规的内容检测需求。

但实际情况是，内容治理不光是对内容进行处理，还需要有一个纵深的检测防御体系。

客观事实表明：大多数的违规内容是非正常用户发布的，内容治理是企业和黑灰产的直接较量，只做内容检测手段过于单一，或落入疲于应对的局面。

为什么说内容治理是企业和黑灰产的直接较量，我们先来看一个黑灰产的业务流程：

从角色上看，有发单人，有业务分包，有内容平台。发单人有几种，比如各种黄赌毒的网站，为了吸引流量需要发布网站相关信息，也会有人处于恶意竞争的目的在同行业平台发布违规内容。发单人会找到业务分包的角色来实现违规内容发布，这个业务分包就会涉及到非常多的角色，有专门写自动化工具的人员，有倒卖账号的人员，有执行内容发布的平台比如各种群控平台。最终有发单人在各大平台进行灌水式的发布

现在的黑灰产是非常成熟的，各个环节分工不同，就如PPT所示，有专门的手机卡商，账号商人，打码平台，各种云控平台等等。

大家知道现在的手机卡都是实名制的。所以手机卡商是如何实现大批量申请卡的，有一种 *** 作方式，注册公司，就可以用公司的名义来申请到大批量的物联网卡。这些物联网卡没有语音功能，但是可以接发短信。就可以用来注册和登陆账号。  所以当你回拨一个注册号码的手机号，语音提示：你所拨打的号码未开通语音功能的时候，大概率就是一张物联网卡了。

这里面的利益驱动力非常之强，举个例子，一个新号价值几元，但是通过不定期发表正常内容等手段，所以的养好，最终可以价值几十元甚至百元。

在各大内容平台进行发布，现在的对抗尤其的激烈，比如微博举例，大家可以观察到，以往的色情账号会直接在各个热点时间下发表色情言论，比如色情网站，或者加。  这种比较容易被检测和封号，现在已经转变为账号头像会换成比较性感单不属于色情的，发表的内容多是正常的评论，但是个人主人都是色情引流的信息。以此来增强对抗性。

在这种强对抗的背景下，仅做内容检测手段过于单一，纵深防护是关键

内容治理，不仅仅在于发表内容的检测，还需要从源头进行整治。  需要建立一个纵身的的防御体系，从账号注册、到账号登陆，再到用户行为，最终再到发表内容，进行全方位的检测，才能达到更好的效果。也就是从内容检测延伸到用户行为检测，具有用户画像的能力，才能更好的对抗黑灰产的攻击。

在注册阶段，会有批量注册、虚假注册的问题，可以考虑用验证码、号码认证、实人认证来解决在登陆阶段，会有批量登陆，暴力破解的问题，可以用验证码和反作弊的技术手段。然后对发布行为和发布内容进行检测，比如对同一个账号在短时间内发表大量相似内容的行为进行处理。

这里提到的技术手段，拿验证码和反作弊简单说明一下

先手下验证码，主要用来做人机识别，目的是提高攻击者的攻击成本。早期的验证码比如字符型的验证码是非常容易被破解，破解主要使用的还是OCR的识别技术，很轻松就把中的字符识别出来目前大多采用的验证码，还是智能型验证码，是对用户的一些行为信息和设备信息进行分析来判断的。现在比较主流比如拼图滑动式的验证码，文字点选的验证码，增强了对抗能力。

反作弊这里会用到的技术，比如IP画像，会检测用户的IP地理位置，是不是代理IP等等，对设备环境的检测，会检测设备是不是模拟器，是否有root或者越狱，对用户行为的分析，根据各个维多之间的信息，通过规则设定正常的行为基线。一般多由于注册、登陆、和关键业务 *** 作的事件入口，比如发帖 *** 作。
以上为典型安全问题，已经重点在内容安全建设的一些分享。     ——卡卡橙汁，一名内容及业务安全从业者

佩叶铁路是中国铁路总公司属干铁路部门下的支公司，其全称为“佩洛西-叶尼塞铁路有限责任公司”。该铁路全长约1,898公里，是连接中国北方和西伯利亚地区的重要铁路干线之一。佩叶铁路建成于20世纪60年代，经过多年的运营和改造，现已成为中国铁路干线之一，承担着大量的货物和旅客运输任务。
佩叶铁路的建设和运营，对于推动中国与俄罗斯、蒙古等周边国家的经济合作、促进区域发展和民族团结等方面都具有重要的意义。铁路的建设和运营需要大量的人力、物力和财力，同时也需要科技创新和管理创新。佩叶铁路公司在此方面也做了很多工作，不断提高运营效率和服务水平，为客户提供更好的服务。
总之，佩叶铁路是中国铁路干线的重要组成部分，承担着重要的经济和社会责任。其建设和运营需要多方面的支持和投入，同时也需要不断提高管理和服务水平，以更好地服务于中国和周边国家的经济合作和发展。

网络安全就业方向有：渗透测试工程师、大数据安全工程师、信息安全工程师、安全测试工程师、安全服务工程师、安全运维工程师、系统安全工程师、服务器安全工程师、云计算安全工程师、网络安全工程师、安全分析师、渗透讲师网络工程师、网络管理员、运维工程师、 it专员、项目经理、公司的大数据管理，公安网络监管等；还可以考公务员。

绝对离不开网络! 网络架构是所有云计算功能的基础。它承载着各个层面，包含底层元数据、中间层业务数据以及上层应用数据数据的传输与交换，而且还维系这整体数据安全体系的建设与加固。同时，云计算还透过网络与其他的云计算单元，包含物联网上的各种移动设备、边缘计算单元、以及嵌入式智能设备等等现代化数智化机制与体系连接，构成复杂的网络应用生态。

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