近日，2026吴文俊人工智能创新大会暨第十五届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼在常州举行。作为我国人工智能领域兼具学术影响力与产业引领作用的重要活动，本次大会汇聚了院士专家、科研机构及行业领军企业代表，集中展示人工智能前沿技术成果与产业应用实践。
开普云凭借“多源知识驱动的政务服务多模态智能交互技术与应用”荣获2025年度吴文俊人工智能科学技术奖科技进步奖。集团副总裁王瑛代表获奖单位出席，并围绕“迈向可信任的AI治理”发表主题分享，系统介绍了开普云在AI安全治理与可信落地方面的思考与实践。
王瑛发表主题讲话
当前，随着人工智能应用持续深化，大模型正从技术验证加快迈向行业落地。在政务、广电、金融等高安全要求场景中，应用对准确性、可解释性和安全可控性的要求不断提升。王瑛表示，推动大模型真正进入真实业务流，关键不只是能力提升，更在于治理逻辑、数据能力与业务流程的系统重构。
安全可信任成为行业落地的关键前提
在谈及大模型应用面临的核心挑战时，王瑛指出，安全可信任是行业落地的关键前提。围绕这一判断，开普云以“全流程可溯源、杜绝模型幻觉”为核心设计原则，持续构建可信任的AI治理体系。对于高要求场景而言，AI一旦出现“幻觉”、误判或不当生成，影响的不只是使用体验，而是业务结果与运行风险。
这也意味着，大模型在相关场景中的应用，必须同时满足准确性、可解释性和安全合规等方面的要求：一是准确性要求高，输出依据必须精准可靠；二是可解释性要求强，生成过程和判断依据需要支持溯源核查；三是数据安全与隐私保护约束严，系统必须在严格的安全合规框架内运行。
在分享中，王瑛进一步提出：“公共服务的本质是确定性的权力行使，而AI的本质是概率分布。我们的任务是通过技术约束，将统计学的模糊性转化为行政逻辑的准确性。”这也点出了大模型落地的真正难点：不是“有没有模型”，而是“模型能不能在高要求场景中被放心使用”。
开普云构建贯穿全链路的可信任AI治理体系
近年来，开普云聚焦“AI算力+智能体+智慧应用”的核心战略，持续完善全栈AI服务能力。围绕行业用户对安全、准确、可控的高要求，打造了四层递进、端到端闭环技术架构，从底层到应用全链路筑牢可信AI技术底座。
其中，L1基础设施层以国产算力、数据安全沙箱、专网隔离为核心，筑牢算力、安全、合规底线；L2知识管理层通过多源知识采集、统一知识图谱、向量数据库，构建动态可溯的知识底座；L3智能处理层依托多模态语义理解、RAG增强检索、Agent规划执行，实现模型推理与业务编排；L4应用交互层则落地12345智能体、社区AI助手、政策咨询等场景，最终形成从算力到服务的完整闭环，为AI应用规模化落地提供支撑。
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同时，开普云还提出“技术可信、过程可信、结果可信”三位一体的可信任AI体系：技术层面，以全栈信创、模型自主可控和数据隐私保护筑牢安全底座；过程层面，通过知识溯源、决策逻辑透明和人机协同把关，打破AI“黑盒”；结果层面，则依托多维智能质检、闭环反馈与持续迭代优化，确保输出精准合规。
围绕这一体系，开普云也正推动相关能力向模块化、产品化方向演进。面向内容安全、数据安全、流程约束、结果校验等关键环节，开普云将治理能力沉淀为可复用、可灵活接入业务流程的SKILL模块，推动安全能力从“事后审核”走向“过程嵌入”，更好适配多样化行业场景下的大模型落地需求。
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开普云以安全能力护航多场景应用落地
可信任治理的价值，最终要通过真实场景落地来验证。近年来，开普云持续推动AI能力在政务、广电、消防、金融等场景落地应用，形成了较为完整的实践积累。
AI+政务
开普云携手北京市海淀区，将“基层治理AI助手”深度嵌入“接诉即办”真实业务流，实现从诉求接收、派单、办理到审核的全链路智能化升级，验证了政务AI技术路线在“可信任”与“高可用”上的实际价值。
AI+广电
开普云通过多模态治理漏斗与AI预审机制，实现风险内容实时识别，有效提升广电媒体在复杂场景下的内容风控能力。
AI+消防
开普云依托“火讯通”消防协同作战平台等应用实践，推动应急响应与指挥调度的智能化协同，进一步夯实AI在关键场景中的可信任治理能力。
AI+金融
开普云依托内容安全风控体系，将AI能力嵌入信贷审核、合规审查等核心环节，实现风险前置管控与精准洞察。
这些实践都表明，安全不是AI应用上线后的补丁，而应成为系统设计之初就必须具备的底层能力。安全融入顶层设计的本质，是“治理逻辑的代码化”与“赋能边界的自动化”。从行业服务到内容治理，开普云持续验证的一条路径是：只有把安全可信能力前置到模型、知识、流程和结果全链路，AI应用才能真正实现可用、可控、可推广。
未来，开普云将继续推动AI治理能力与AI应用能力深度融合，以更安全、更可信、更可控的技术体系，服务大模型在关键行业场景中的落地应用，让AI真正成为可用、可控、可推广的生产力工具，为行业智能化升级持续提供支撑。