2026年4月30日，在第九届数字中国峰会期间，由国家管网集团举办的“质智共生：共筑储运行业人机协同新生态”论坛在福州举办。中国移动集团首席科学家冯俊兰博士受邀出席，并发表题为“安全可信基座赋能产业AI+升级”的主旨演讲，系统阐述安全可信AI基座如何赋能产业AI+升级，为储运行业乃至更广泛的实体经济智能化转型提供了前瞻思考与实践路径。

审视当下：产业智能化升级的核心痛点

冯俊兰博士指出，在当前产业智能化升级中，AI创新多为点状应用，尚未融入端到端业务流程，难以产生规模化价值，使得企业对智能化投入存在顾虑。具体来说，面临数据不匹配、资源分散、标准不清、组织冲突、ROI难证明这5大障碍。从行业整体来看，当前AI技术产业就绪度不足，模型对行业深层知识、结构化数据的理解能力欠缺，安全可信性也未达到生产级要求。

AI+产业：打破六百年制造高地转移规律

冯俊兰博士指出，中国制造已是全球中心。过去六百年间，产业高地随成本等因素不断转移，而AI使能中国先进制造长期成为世界中心，有望打破这一规律。她进一步提出，AI+产业能够极大增强我国产业领先优势，成就未来产业，并催生一批以科技创新带动产业创新的国际领先企业。

“人工智能本身是一个‘熵减’过程——它把我们创造的文化成果、知识成果全部吸收，在此基础上进一步创造智能。”冯俊兰博士比喻道，产业升级应像生命体一样，具备“日改进1%”的上升型生命特质，而非像普通物体那样自然走向无序。将产业链设计成AI原生的、具备认知、决策、执行循环流转的体系，是产业智能化升级的本质所在。

安全可信：从“外围防护”走向“内生安全”

当前，大模型技术正沿着强推理、长程长文、安全可信、高效低成本、原生多模态等关键赛道加速演进。然而，更值得关注的是，AI正从“内容生成时代”迈向“代理时代”，安全边界已从内容合规扩展到行为失控与生态污染。冯俊兰博士援引OWASP发布的2026年智能体十大安全风险，包括智能体目标劫持、工具滥用、记忆投毒、失控智能体等，强调智能体的“破坏力”与其自主性成正比，安全可信是其规模化进入生产环境的先决条件。

她特别指出，大模型安全可信的问题根源更多来自预训练阶段。为此，安全可信技术攻关正“由外向内”深入，从外围防护转向模型内生安全。

原生安全可信：九天大模型JT4.0三大技术突破

中国移动自主研发的原生安全可信九天基础大模型JT4.0推高了安全能力与通用能力的帕累托前沿，构建端到端全链路安全可信范式，覆盖预训练、中训练到后训练全流程，从根本上筑牢安全底座：

世界情景数据（DWC）：在预训练阶段，为每条数据注入完整的来源、时间、环境等“世界情景”信息，让数据自身具备防幻觉锚点和认知边界标记，从源头提升可信度。

九天价值观罗盘：在中训练阶段，依据社会主义核心价值观及Anthropic AI宪法等多方权威来源，建立内生价值认同体系，使其具备自主推演与价值坚守能力。 

九天攻防靶场：在后训练阶段，依托 “九天攻防靶场” 实现安全能力自主进化，在人类攻击与模型攻击的对抗中不断进化防御能力，形成攻防闭环，持续优化安全可信水平。

全栈国产化与行业深度赋能

冯俊兰博士介绍，九天JT4.0已完成在昇腾910B、海光深算3号、昆仑芯P800、天数智铠100等9款国产芯片上的推理适配和深度算子优化，适配前90%的国产芯片。

在行业赋能方面，九天安全可信大模型对内深入赋能金融、电商、网络、家庭、新通话、文化等多元化业务场景；对外聚焦能源、农业、医疗、水利等重点行业与关键领域。为内外客户提供安全可信的智能服务赋能基座，推动智能化服务安全升级。