北京
在当今数字化浪潮席卷全球的时代，人工智能技术正以前所未有的速度和规模融入各行各业，成为推动产业升级和社会变革的核心驱动力。然而，随着人工智能规模化应用的加速推进，一系列挑战也如影随形。
人工智能规模化应用的三重挑战
1、模型部署与智能体开发“最后一公里”工程化困境：开源模型多为“裸模型”，需额外开发推理接口、服务框架、监控系统等配套设施，导致基础模型部署复杂度显著上升。智能体开发技术栈复杂，需掌握LangChain/AutoGen等多框架集成。
2、“算力鸿沟”下的资源困境：硬件投入成本高，中小型企业难以承担；算力利用率低下，行业平均GPU利用率不足30%，存在严重资源浪费。
3、网络安全与数据安全“双刃剑”下的信任危机：人工智能模型与应用面临模型投毒攻击、隐私数据泄露、对抗样本攻击、模型窃取攻击等多维安全威胁，易导致训练数据被恶意污染，模型准确率受损，数据泄露后面临罚款与信誉损失风险，引发重大安全事故，核心知识产权流失等后果。
如何跨越这三层挑战，让用户安全且便捷地获取AI能力？
安博通据此开展研发探索，发布“溢彩”AI交付架构，致力于实现AI的高效安全交付，让用户更专注、便捷地享受AI应用带来的价值。
安博通“溢彩”AI交付架构以“鲁班”安全大模型为中枢，构建了三位一体的AI交付体系：在智能开发层，“鲁班”智能体开发平台提供可视化AI开发环境，支持用户快速构建场景化安全智能体；在算力调度层，“星斗”异网异构编排系统实现跨云、边、端的算力智能调度与统一管理，大幅提升算力资源利用率；在安全防护层，基于零信任架构落地AI TRiSM大模型防护框架，为用户专属模型系统提供全方位安全防护。
智能开发层：“鲁班”安全大模型
作为架构的中枢，“鲁班”安全大模型可视为开箱即用的垂直领域AI模型工厂，搭载DeepSeek、紫东太初、文心一言、通义千问、浪潮“海若”等大模型，帮助用户快速训练自己的私域模型、构建自身专用的智能体。
基于开源生态与自主研发，打造覆盖数据准备、模型训练、优化部署、智能体生成的全流程企业级大模型工具链，预置主流开源大模型，为用户提供零门槛、一站式的从数据到智能体生产流水线，让AI落地效率大幅提升，综合成本大幅降低，真正实现智能化转型的“降本、增效、控风险”三重价值。
从数据到应用，全流程工具链闭环
从数据清洗、模型训练、量化压缩、服务部署到工作流与智能体编排，提供完整工具链闭环、各模块数据格式标准化，消除传统多工具分散与切换导致的“数据孤岛”问题。
开箱即用，零门槛极速开发智能体
预置主流开源大模型、第三方工具集与应用模板。支持低代码/无代码开发，通过拖拽式选择模型、编写提示、添加工具与知识库、配置推理模式及对话开启器，并完成预览发布，实现Agent的创建与部署。
不止于工具，更提供价值闭环服务
围绕大模型流水线生产全过程，打造覆盖咨询-实施-运维-进化四大阶段的企业级服务矩阵，确保用户从技术落地到商业成功全程无忧。
资源层：“星斗”异网异构编排系统
作为架构的算力调度层，安博通“星斗”（Stellar Grid）异网异构编排系统是面向异构算力与泛在网络的全域调度中枢，致力打破硬件边界，实现异构算力融合调度；穿透网络孤岛，构建异构网络协同平面，最终让算力与安全资源像水和电一样按需流动。
安全防护层：AI TRiSM防护框架
Gartner在《2024端点保护平台魔力象限》中指出：依赖杀毒软件、边界防火墙和分散代理的“拼凑式防御”，其有效性已降至历史冰点。身份盗用、数据泄露和零日漏洞利用构成三大核心风险，而传统安全架构对此近乎束手无策。企业若不能以AI驱动的一体化平台重构防线，或将在这场不对称的AI安全战争中彻底出局。
在此背景下，安博通基于零信任架构，打造主动检测与防御、持续信任与风险评估、动态授权与访问控制、数据保护与追溯闭环的 AI TRiSM体系，可全方位守护用户专属模型系统。
安博通“溢彩”AI交付架构，致力为用户带来更高效、安全、便捷的AI应用体验，助力千行百业在AI时代实现安全、智能的跨越式发展。 安博通，AI时代安全算力生态构建者 猜你喜欢安博通钟竹：成为AI时代安全算力生态的构建者安博通“鲁班”AI研究院成立，开启智能安全新篇章从Manus看网络安全：通用AI智能体重构安全运营
(安博通)
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