8月6日，在ISC.AI 2025第十三届互联网安全大会上，中国工程院院士邬贺铨表示，现在，我们正身处一个“百年未有之大变局”加速演进的时代，以大模型为代表的人工智能技术正在推动全球数字化加速发展。

“伴随着新技术、新场景、新业态的涌现，网络威胁也随之不断升级。在此背景下，推动AI技术和数字安全的融合发展成为助力数字化建设、提速数字经济发展的关键。”邬贺铨如此说道。

在人工智能时代，为了更好地提升安全防护能力，邬贺铨认为，需从以下四个方面着手推进：

第一，要深化行业大模型协作，破解“最后一公里”难题。尽管基础大模型展现出了强大的通用能力，但在垂直领域的深度应用中却面临着专业知识不足、场景适应性有限的“最后一公里”挑战。破解之道需要大模型技术提供方与金融、医疗、制造、能源、交通等垂直行业的龙头企业、专业机构紧密携手，深度理解行业知识图谱与核心痛点，共同构建高质量的专业语料库，为模型注入行业“灵魂”。同时，着力降低应用门槛，探索“行业大模型即服务”等创新模式，通过开放平台和工具链，让广大中小企业也能够便捷、低成本地获取定制化的AI能力，真正释放行业大模型驱动产业升级的普惠价值。

第二，要加速大模型技术创新与架构演进，提升效率与可及性。大模型对算力的高需求深刻改变了云计算生态。未来的方向在于模块化与解耦化，将庞大的单体模型拆解为灵活的功能组件，通过“IaaS+PaaS+SaaS”的创新组合构建新型AI平台，让企业能按需选配、灵活部署，大幅降低中小企业应用门槛。同时，必须持续聚焦模型效率优化，大力投入模型压缩、高效训练和推理加速等技术，在保持强大能力的同时显著降低计算与能耗成本。

第三，要创新升级数字安全防护体系，构建AI驱动的主动免疫。 面对日益严峻复杂的威胁态势，传统被动、碎片化的安全防护已力不从心，亟需根本性变革。安全能力必须加速向云端迁移和服务化转型，实现弹性扩展与按需交付，让安全即服务成为保障数字世界的坚实屏障。数字安全企业应着力构建覆盖预测、防御、检测、响应、恢复全生命周期的体系化安全运营框架，整合流程、人员与技术，形成闭环能力。更为关键的是，要充分利用AI尤其是大模型的强大能力，赋能威胁狩猎、异常检测与自动化响应，推动安全防御从“事后补救”向“事前预警、事中阻断”的主动免疫模式跃升。同时，必须高度重视并保障AI系统自身的安全，加强对模型鲁棒性、可解释性的研究，建立全生命周期的安全评估验证机制，并积极构建负责任的AI治理框架，确保创新在安全可控的轨道上行稳致远。

第四，要深化国际合作，共建开放、包容、安全的数字未来。数字空间是人类共同的新家园，人工智能与数字安全的挑战是全球性的，单打独斗无法应对。因此，迫切需要加强国际协作，在人工智能伦理准则、数据跨境规则、网络安全威胁情报共享、关键基础设施防护标准等领域深化对话，寻求共识。同时，要共同应对利用AI进行深度伪造、网络犯罪等新型安全威胁，建立有效的互信与合作机制。更要以开放包容的心态，摒弃零和思维，在保障安全的前提下促进技术、人才与数据的健康流动。