当前，具身智能在从实验室走向产业化应用的进程中，正面临多重安全挑战，亟须以系统性思维构建安全与产业协同共进的新范式，为产业高质量发展注入安全动能。
近日，工业和信息化部、国家网信办、国家发展改革委、国家数据局、公安部、自然资源部、交通运输部、市场监管总局等八部门联合印发《汽车数据出境安全指引（2026版）》（以下简称《安全指引》）。工业和信息化部有关负责人就《安全指引》相关问题回答了记者提问。
人工智能的采用速度很快，但全球范围内很不均衡。与深度伪造相关的事件正在增加，当前的风险管理技术仍然存在缺陷。
防火墙成本将在2026年暴涨，因此更应该用好防火墙，其中自动更新通过显著缩短漏洞披露与修复之间的时间差，在降低补丁延迟、提升设备一致性、并支持大规模“安全即设计”运作方面，发挥着关键作用。然而，这一能力在实际安全建设中，往往被严重低估。
随着AI助手深入日常工作流程，安全团队仍专注于保护模型本身，但真正风险在于围绕模型的工作流程。近期恶意Chrome扩展窃取90万用户ChatGPT数据，以及代码库中隐藏的提示注入攻击IBM AI编程助手等事件表明，攻击者无需破解AI算法，而是利用AI运行的上下文环境。
AI是否真正大规模进入核心业务，关键不在于模型能力又提升了多少，而在于一旦出现问题，系统能否被及时停下，过程能否被追溯，责任能否被清晰界定。在这些问题解决之前，安全都会是AI落地过程中最现实、也最难绕开的门槛。
