【网络强国这十年】从换道超车到国民引擎！安天科技潘宣辰：“很自豪让技术融入产业”******

　　【网络强国这十年——行业回顾篇】

　　随着移动互联网快速发展和全面覆盖，移动安全威胁发生重大迁移：一方面，不良应用行为、欺诈诱导营销、用户欺瞒及隐私窃取等侵害用户权益的风险应用出现新一轮扩张；另一方面，移动互联网野蛮生长导致生态出现无序竞争局面，风险应用依附于移动互联网业务，正通过更加多样化的方式侵害用户权益，成为用户安全及权益新痛点，给整个产业的治理带来新的难题。

　　在我国移动安全行业发展版图上，安天移动安全通过将反病毒技术领先优势融入互联网产业，用“关口前移”的方式为超过30亿终端用户织密了移动应用风险防护网，也为主管部门提供了“良赢治理”方案和感知处置能力。

　　近日，安天科技集团执行总裁、武汉市网络安全协会会长潘宣辰，做客光明网“网络强国这十年”专栏，畅谈投身移动安全创业故事及行业发展的观察与思考。

　　投身移动安全创业，选择站在同一起跑线上的新赛道

　　2005年前后，85后青年潘宣辰还在武汉大学信息安全专业就读，这是国内第一个信息安全本科专业。在一次演讲授课上，潘宣辰结识了当时在武汉大学做兼职教授的网安前辈安天创始人肖新光（Seak）。

　　当时，我国在PC安全时代的核心技术还处于一个追赶的姿态。Seak给学生时代的潘宣辰渲染了一副宏大的国家安全及民族软件创新产业格局，并提出希望能找到一个新的技术领域或在一个新的操作系统平台上，可以由国内相关的研发团队自主去实现基础核心技术的突破和创新。

　　这个目标打动了潘宣辰。毕业后，在安天的支持下，他选择了移动安全方向创业发展。潘宣辰认为，PC时代几乎所有的技术，包括产品和商业模式在引入到移动场景后，都得到了进一步的叠加演进。结合移动特有的产业及生态结构，在移动安全方向上，必然会形成不一样的产业及生态安全需求，也同样会产生新的技术定义以及商业模式。

　　“得益于移动互联网的蓬勃发展，我们在这个全新的领域，和国内其他优秀厂商以及海外厂商相比，站在一个起跑线上，而且相比之下，安天以往在PC端积累的技术视野，在全新的领域进行技术架构和商业模式创新时，没有太多的历史包袱，又具有科班出身的发展优势。”潘宣辰说。

　　自主研发反病毒引擎，打破欧美安全厂商十余年独大

　　2010年以前，PC时代国内比较领先的安全厂商在海外的排行榜上并不是很靠前，最高排名第8位，多数徘徊在第10名左右。有了这个先例，潘宣辰和团队最开始设定目标是移动安全领域能够进入到世界前8位。

　　当时，团队初期的技术实力在移动领域优势并不明显。潘宣辰坦言，像海外的卡巴斯基、比特梵德，以及国内的瑞星、金山、360、腾讯等，其实都已经关注到，移动安全必然是未来一大趋势，当时大家都在积极投入技术研发。

　　深蹲之后，才能更好的起跳。最初，由于技术理念上有较大的差异，团队的优势并不明显。在和国内外厂商交流之后，才发现这是技术理念上的差异造成的。

　　比如，友商更多的是直接把PC时代的经验快速复制到移动时代，而安天是以本地检测算法引擎以及基于机器学习的专家智能分析工程平台运营体系为主，所以“工程化”传统较重，成果的形成需要较长时间的积累。

　　2013年前后，安天的优势开始凸显。当时，国际知名安全软件评测机构AV-Test的移动安全首次测评中，安天AVL移动反病毒引擎的检出率指标平均领先行业水平10%以上。这是国内安全厂商第一次在世界范围的反病毒领域呈现出技术压倒性优势，也就在那年，安天移动安全打破了欧美厂商的垄断，以100%的检出率成为首个获得AV-Test“移动年度最佳奖项”的亚洲厂商。

　　技术的真正价值，需要用市场和产业的方式来“回答”

　　在2014年取得核心技术突破的时候，他们也有卖掉团队的机会。潘宣辰和团队在“财务诱惑”和“产业挑战”之间，选择了后者。

　　潘宣辰认为，技术本身并没有常胜将军，也并不见得会永远占据优势。“这项技术到底是不是真的有价值，最终还需要用市场和产业的方式来回答。如果不去真正进入市场、进入产业的话，我自己觉得会特别后悔。因为这样就等于止步于技术了。”潘宣辰说。

　　安天移动安全在2015年开始探索商业化路径，选择了关口前移的产业融入线路。即通过选择与手机厂商广泛合作，通过操作系统级的嵌入式来进行技术落地，并且在这个基础上去构建新的商业模式。从2015年至今，安天威胁检测引擎为全球超过三十亿部智能终端设备提供了操作系统内置的安全检测能力。

　　“在移动安全的核心技术领域上，我们目前仍然保持着世界前列的水准。在检测这个技术点上，我们应该一直是第一第二的位置。”潘宣辰说。

　　监制：张宁

　　采访：李政葳

　　拍摄/后期：刘昊 李飞

　　配音：雷渺鑫

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)