斑馬智行攜手阿里云：打造智能座艙大模型安全新標桿

閱讀次(ci)數：1468 編輯：系(xi)統管(guan)理員發布時間(jian)：2025-12-05 15:01

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想象這樣一(yi)個畫面(mian)，在一(yi)個普(pu)通(tong)的(de)工作日，你坐(zuo)進了心愛(ai)的(de)座(zuo)駕，隨口問到(dao)：“今日有(you)什(shen)么新聞？”車載AI立(li)馬啟動(dong)，下一(yi)秒，它開(kai)始娓(wei)娓(wei)道來(lai)——上到(dao)事關國計民生的(de)政策，下到(dao)市井(jing)俚(li)俗的(de)民生八卦，流(liu)暢、自然、像朋友聊天一(yi)樣貼心。但如果這番溝(gou)通(tong)中暗含著什(shen)么不該說的(de)內容？比如敏感話題、虛(xu)假信息(xi)、甚至來(lai)自釣(diao)魚網站的(de)惡意廣告......

這不是科幻片的橋(qiao)段，在智(zhi)能座艙加(jia)速邁向“AI原生”的今天，每一輛搭載AI模型(xing)的智(zhi)能座駕都必須(xu)面對的現實考(kao)題(ti)。

作為智能(neng)座(zuo)艙領(ling)域的先行者，斑馬智行聯合阿(a)里云(yun)共同(tong)打造面向智能(neng)座(zuo)艙場景的AI安全(quan)(quan)審(shen)核方案，通過阿(a)里云(yun)AI安全(quan)(quan)護欄的能(neng)力加持和云(yun)基(ji)礎設施強調(diao)的彈性(xing)吞吐(tu)力，該方案已經(jing)成功應用于(yu)多個頭部品牌車型(xing)(xing)中，日均(jun)支撐(cheng)千(qian)萬(wan)級大模型(xing)(xing)安全(quan)(quan)審(shen)核調(diao)用，為行業樹立了大模型(xing)(xing)內容安全(quan)(quan)與用戶體驗(yan)兼顧的新標桿。

斑馬智行安(an)全(quan)負責人評價到：“我(wo)們與阿(a)里(li)云共同(tong)打(da)造的這套(tao)安(an)全(quan)護欄方案，不(bu)僅滿(man)足(zu)了(le)國家級合規要求，更在真實量(liang)產場景中驗(yan)證了(le)其高性能(neng)、高可(ke)靠(kao)、可(ke)擴展的工程價值。這不(bu)僅是技術方案的勝利(li)，更是AI安(an)全(quan)治理體系在汽(qi)車行業的成功(gong)落地(di)。”

當大模型成(cheng)為(wei)汽車標配

千人千面背后的安全隱患

回到文章最初的(de)場景，隨(sui)著大模型和(he)AI Agent的(de)迅速(su)發展，智能(neng)座(zuo)艙里(li)的(de)安(an)全(quan)助手，早已(yi)不再是只會(hui)導航、會(hui)放歌的(de)“工具人”，在(zai)Multi-Agent技(ji)術的(de)加持(chi)下，它不僅能(neng)聯(lian)網(wang)搜索，能(neng)多輪(lun)對話，還能(neng)一鍵幫你定制行程、分析新聞......但每一次看似普通的(de)交互背后，都(dou)隱藏(zang)著不容忽視的(de)安(an)全(quan)風險：

用戶隨口一句“講(jiang)個刺激的歷史故事”，會不(bu)會觸發(fa)不(bu)當內(nei)容？
AI從網上抓取的信息，是否混進(jin)了賭博(bo)、色情或釣魚鏈接(jie)？
聯網搜索功(gong)能加持下，用戶輸入(ru)是否會觸發對惡意(yi)網站的(de)直接(jie)調用？

國家《信息(xi)安全(quan)(quan)技(ji)術生成(cheng)式人工智能(neng)服務安全(quan)(quan)基本要求(qiu)》（TC260-003）中明(ming)確要求(qiu)，需對風險進行識別與攔(lan)截。熟悉(xi)安全(quan)(quan)的(de)朋友可(ke)(ke)能(neng)會疑惑，內(nei)容(rong)安全(quan)(quan)審核技(ji)術已經發(fa)展了數十(shi)年，難道沒有直接(jie)可(ke)(ke)用的(de)成(cheng)熟解(jie)決方案嗎？實際上(shang)：

一(yi)方面，為了保證用(yong)戶與模(mo)型交互過(guo)程的(de)(de)流暢(chang)性(xing)，一(yi)句話往(wang)(wang)往(wang)(wang)被拆(chai)成十幾(ji)段流式輸出，傳統基于關(guan)鍵詞和規(gui)則的(de)(de)專家模(mo)型，面對這(zhe)類語義復雜、上下文強依賴的(de)(de)模(mo)型輸出時，最終(zhong)結果往(wang)(wang)往(wang)(wang)是“看得見字(zi)，但不懂意”；
另一方面，如果全部依賴(lai)大模(mo)型審核，雖(sui)然(ran)理解能力強，但(dan)因推理耗時長且成本高，難以滿(man)足車載(zai)場景對實時性的嚴苛(ke)要求；

“既要快，又要準”——這(zhe)正(zheng)是斑(ban)馬(ma)智行與阿里云(yun)聯合攻堅的(de)核心命題。

阿(a)里云AI安(an)全護欄：

三(san)大技術突破，重新定(ding)義(yi)車(che)載AI安全標(biao)準

阿里云AI安(an)全護(hu)欄（AI Guardrails）是(shi)云安(an)全團(tuan)隊(dui)為人工智(zhi)能(neng)系統設計的(de)安(an)全防護(hu)產品，防護(hu)對象(xiang)覆(fu)蓋(gai)預訓練大(da)模型、AI服務(wu)和(he)AI Agent等不同(tong)業務(wu)形態(tai)。在智(zhi)能(neng)座艙場(chang)景，AI安(an)全護(hu)欄為斑馬(ma)智(zhi)行提供了(le)精準的(de)風險(xian)檢測與(yu)主動防御能(neng)力，同(tong)時滿(man)足車載場(chang)景對效(xiao)率和(he)效(xiao)果的(de)要求。

1.雙(shuang)引擎協同(tong)架構：毫秒(miao)級審核響應

不同于單一(yi)的審核策略(lve)，阿里云AI安全(quan)護欄采用(yong)“規則(ze)引(yin)擎+小模型+大模型”協(xie)同審核策略(lve)：

所有(you)輸入/輸出文(wen)本實時切(qie)片后，由輕(qing)量級專家模型并行(xing)執(zhi)行(xing)毫秒級初篩，快速(su)攔截明顯(xian)風險；

同時，重(zhong)新編排大模型深(shen)度審核鏈路，利用多線程(cheng)智能化調度；

最終(zhong)融合雙(shuang)引擎結果，在不(bu)犧牲召回率的前(qian)提下，有效降低了端(duan)到端(duan)審核延的響應時間，完美適配車載用(yong)戶實時交(jiao)互(hu)的流(liu)暢體驗，用(yong)戶感(gan)覺(jue)不(bu)到“檢(jian)查(cha)”的存(cun)在，安全卻始終(zhong)在線。

2.流式上下(xia)文關聯審核：短(duan)文本不再“裸(luo)奔”

為了保障與客戶(hu)溝通的實時(shi)性，大模型內容生(sheng)成(cheng)大多采(cai)用(yong)“邊生(sheng)成(cheng)，邊輸入”的流式(shi)模式(shi)，一段回答可(ke)能會分為10次(ci)推送(song)，單次(ci)切片(pian)可(ke)能僅10-20字，傳統審核模型因缺乏上(shang)下(xia)文，面對(dui)這種“碎片(pian)化表(biao)達(da)”，極易漏(lou)判。阿(a)里云AI安全護欄采(cai)用(yong)“大模型流式(shi)審核方案”：

通過唯一標識關聯一次完整對話；
安(an)全護欄自動聚(ju)合同一(yi)會話(hua)中的所(suo)有切片，進行跨(kua)片段語義理解；
即使(shi)敏感內容分散在多輪輸出中，也能精準(zhun)識別(bie)并攔截(jie)；

實測(ce)顯示，該(gai)方案將短文本(ben)場(chang)景下的風險內容(rong)召回率提(ti)升至98%以(yi)上，遠超傳統方案。

3.聯(lian)網檢索風險(xian)實時(shi)攔(lan)截：堵住Agent的“后門(men)”

在支持聯網(wang)搜(sou)索的(de)(de)Agent場(chang)景中，用戶(hu)提(ti)問(wen)可能觸(chu)發對(dui)第三方網(wang)頁的(de)(de)抓(zhua)取，例如：

用戶問一句：“幫我(wo)找(zhao)附近評分最高的(de)酒吧”，AI所(suo)搜索到的(de)目標站點可能(neng)(neng)是(shi)某個偽裝成酒吧推(tui)薦網(wang)頁的(de)釣魚、賭博或色情(qing)網(wang)站，將直接污染(ran)大(da)模型的(de)輸入。阿里(li)云(yun)AI安(an)全所(suo)具(ju)有的(de)“URL風險檢測”模塊，則能(neng)(neng)快(kuai)速應對：

對所有聯網請求中的第(di)三(san)方(fang)鏈接(jie)進行實時掃描；
精準識別色情信息、非法賭博、釣魚網(wang)站、虛假營(ying)銷(xiao)等風險類型：
一旦命(ming)中高(gao)風險標簽，立(li)即終止任務，防止有(you)害(hai)信息流入大模型。

目(mu)前該能力已覆蓋智能搜索、資訊推薦等多個(ge)高(gao)頻場景。

云基礎(chu)設施彈性保障：安全能(neng)力“隨(sui)需(xu)調(diao)用”

對于(yu)各(ge)大車企，定期的促銷、活動、新車上市......往往都伴隨著(zhu)流量(liang)激增。尤其(qi)在智(zhi)能駕駛、智(zhi)能座艙等新興領域，首(shou)發熱(re)度動輒帶來數(shu)倍于(yu)日常的調(diao)用量(liang)，這(zhe)對任何產(chan)品都是一次“壓力測試”，如(ru)果安全審核扛不住(zhu)，輕則(ze)延(yan)遲卡頓、重則(ze)全面宕(dang)機。

阿里云AI安(an)全(quan)護(hu)欄依(yi)托于阿里云強大的基礎設施，為客戶(hu)提供可彈性拓展的安(an)全(quan)防護(hu)力(li)，支持(chi)客戶(hu)按需購買QPS彈性擴展包，最短7天起訂(ding)，已驗證可支持(chi)單項目峰值600 QPS的穩定運行。

無論是(shi)(shi)平日通勤，還是(shi)(shi)發(fa)布會后的(de)“搶車潮”，安全(quan)能力始(shi)終(zhong)絲(si)滑在線(xian)。(斑馬智行)

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