2021年5月14日,由腾讯安全主办的零信任发展趋势论坛在上海举行,腾讯“数字化转型专项行动”启动仪式暨第一期“零信任安全”研讨班开班典礼在主论坛上隆重发布。中国工程院院士倪光南,腾讯副总裁丁珂,腾讯副总裁、腾讯研究院院长司晓,全国政协委员、上海信息安全行业协会名誉会长谈剑锋,中国信息通信研究院副总工程师王爱华,产业互联网发展联盟常务副秘书长陈胜喜,国家工业信息安全发展研究中心信息化所研发副主任邵明堃,腾讯企业IT部总经理刘若潇等嘉宾参加了启动仪式。
腾讯“数字化转型专项行动”,是腾讯研究院秉承开放、协作的理念,依托于科研院所的深厚研究力量,结合腾讯在助力数字化转型方面的多年实践积累、连接优势和生态的力量,聚合产业互联网发展联盟、中国工业互联网研究院、中国信息通信研究院、国家工业信息安全研究中心等顶级科研院所及行业协会,以“产学研用”的融合方式助力各行业的数字化转型。

(左起:刘若潇、谈剑锋、丁珂、王爱华、倪光南、司晓、陈胜喜、邵明堃)
腾讯,不仅是国家数字化发展的重要阵地,更是产业数字化转型道路上的先行者,2018年就提出了成为各行业的“数字化助手”的目标,并且一直坚持面向各行各业提供最有效的数字接口和最完备的数字工具箱,帮助政府和企业推进数字化转型,共同打造新的数字生态,进而给民众带来生活体验的提升。目前,腾讯在民生政务、生活消费、生产服务、生命健康和生态环保等多个领域的数字化转型中都有深入涉猎。

(司晓 腾讯副总裁、腾讯研究院院长)
腾讯副总裁、腾讯研究院院长司晓在启动仪式上表示,“独行快,众行远。在行业数字化转型过程中,没有任何一家公司可以独步天下”。通过“数字化转型”的专项培训、论坛、研讨会、研究报告等多种形式,将前沿研究与数字化转型先锋实践的结合,为各行业数字化转型打造新内容、新模式,拉近研究与行业需求之间的距离。

(陈胜喜 中国产业互联网发展联盟常务副秘书长)
产业互联网发展联盟常务副秘书长陈胜喜用两个关键词概括腾讯数字化转型专项行动和第一期零信任安全研讨班的开启。一是“行动”,“在数字化大潮面前,如果没有扎实的行动,也就不会有丰硕的成果。衷心欢迎我们产业链上所有生态合作伙伴,能够乘着行动的东风,占据数字化浪潮的先机合作共赢”;二是“学习”,安全是数字经济的基石,零信任安全是当前安全领域的热点。“掌握这一工具,对于我们抓需求、搞行动、做开发、赢市场将大有益处”。

(丁珂 腾讯副总裁)
腾讯副总裁丁珂在第一期开班典礼致辞中提到,在数字时代,网络安全不仅是企业治理的“必考题”,更是产业链安全乃至国际竞合的“必选题”。网络安全和数字化,是相伴相生、一体双翼的关系,夯实安全地基,有助于提升中国数字经济硬实力,在国际竞合中占据更多主动权。

(左起:司晓、丁珂、郭磊、刘若潇、程文杰)
腾讯既是网络安全基础设施的建设者,也是网络安全新理念的推动者和践行者。除了推动零信任架构落地和产业实践外,腾讯还携手国际国内机构、企业伙伴,共同推进零信任相关标准的制定。2020年,由腾讯等16家企业共同发起成立了国内首个零信任标准工作组,并研制了首批零信任安全的相关技术标准。
在本次零信任发展趋势论坛上,腾讯研究院、腾讯安全与Gathner联合发布《以零信任构建信任——重塑安全新边界》白皮书。腾讯副总裁、腾讯研究院院长司晓代表联合研究团队做了白皮书的详细解读。他表示,“零信任是通过技术和理念创新的方式来确定网络安全可信的方式之一。今年也是十四五规划落地的开局之年,企业的数字化转型和安全体系的结合,构建同步建设、同步运营的融合机制将会是零信任理念落地实施的一个重要契机。未来,我们认为零信任作为高融通性的优质理念和技术将迎来快速发展期。腾讯也将在零信任区域进一步探索。”
腾讯“数字化转型专项行动”第一期 “零信任安全”研讨班于5月15日在上海正式开班,50余位安全从业者以及各垂直行业学员参加首期研讨班的专项学习。腾讯研究院副院长李刚,全国政协委员、上海信息安全行业协会名誉会长谈剑锋,国家工业信息安全发展研究中心信息化所研发副主任邵明堃,腾讯零信任首席标准专家刘海涛,腾讯产业安全首席研究员翟尤,将针对数字经济与数字化转型的挑战与重点、数字化转型过程中的信息安全、新形势下提升数字供应链稳定性和竞争力的方法与路径、零信任安全标准如何贯彻落地实施、5G时代的零信任安全策略与实践等话题,进行主题分享。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。