5月28日，上海，鼎捷2026（第五届）数智未来峰会以“AI空间觉醒·智启新质生产力”为主题拉开帷幕。亚信安全受邀出席，其人工智能首席科学家杨婷在现场，与众多嘉宾共同探讨一个核心命题：AI能力究竟如何才能转化为企业可延展、可复制、可持续的新质生产力。

如今，AI正以前所未有的速度渗透到实体经济的各个角落。新质生产力这一热词背后，真正的驱动引擎正是AI。然而，一个尴尬的现实是：大量企业在布局AI时，普遍陷入“重概念、轻落地；重投入、轻成效；重技术、轻安全”的困局。概念喊得响亮，落地时却屡屡碰壁。针对企业AI转型中最关键的三个环节，亚信安全明确提出一个主张——安全前置。这一思路，为那些希望真正用好AI的企业，提供了清晰的路径。

从安全视角来看，AI落地过程中，安全的重要性无论如何强调都不为过。企业在进行AI顶层规划时，安全必须前置布局。数据合规、算法风险、模型安全——这些都是所有AI落地的底线。换言之，企业在制定战略路线图的那一刻，就应同步搭建数据治理与安全管控体系，提前将数据泄露、合规隐患挡在门外。唯有如此，AI才能平稳地实现规模化落地。

顶层规划阶段：安全必须与战略并行

企业在制定AI战略路线图时，最容易被忽视的是什么？正是数据合规、算法风险、模型安全。亚信安全的观点非常明确：战略规划阶段就要同步搭建数据治理与安全管控体系，提前规避数据泄露与合规隐患。安全不应等到AI上线后再修补，而是设计之初就必须打下的地基。

目标设定阶段：将安全合规植入AI的考核指标

当企业进入设定可衡量的AI应用目标这一步时，往往只盯着业务指标，例如效率提升多少、成本降低多少。亚信安全进一步强调：考核指标中必须纳入安全合规维度——数据泄露风险系数、算法合规性等指标不可或缺。同时，评估项目投入产出时，安全合规与风险防控的投入必须纳入总体核算。忽视安全成本，后期因漏洞补救或合规整改付出的代价，可能是数倍甚至数十倍。

组织保障阶段：构筑“业务+技术+安全”的铁三角

AI落地仅靠技术远远不够，组织保障才是关键。亚信安全提出了立体化的协同架构：企业应搭建“业务+技术+安全”的协同组织，设立专职的AI治理岗位，明确数据权属与合规规则，全方位管控算法与数据安全风险。简而言之，只有筑牢安全底线，创新才能放开手脚，没有后顾之忧。

AI赋能新质生产力，安全是前提，更是基石。

秉持“以智对智、主动进化”的防护理念，亚信安全在AI安全赛道上深耕已久。依托亚信联动防御系统AI XDR和自研信立方安全大模型，他们正在构建覆盖数据安全、大模型安全、算法风控的全场景防护能力，全方位守护企业AI落地安全。未来，持续以安全为盾、以技术为核，帮助实体企业破解AI落地的安全难题，让人工智能真正稳定转化为企业核心竞争力——这才是新质生产力释放无限潜能的正确路径。