AI正从数字世界迈向物理世界，攻击面随之扩大。在亚洲银行家北京创新之旅第三日，参访代表见证了这一转变的双重面向：北京智源人工智能研究院（BAAI）展示了超越大语言模型的下一代AI探索，而腾讯云安全团队则揭示了生成式AI如何降低欺诈门槛。这两站行程直击核心议题：随着AI能力增强，银行应如何验证其有效性并防御同类技术攻击？
智源研究院：聚焦前沿探索与开源生态
首站参访团走进北京智源人工智能研究院。作为由北京市和中国政府支持的新型研发机构，智源不追逐大模型商业化，而是聚焦下一代AI、具身智能、世界模型及AI安全评估体系，通过开源生态和孵化机制向产业外溢。
参访代表在智源研究院
科研定位与人才结构
智源成立于2018年11月，定位为服务中国AI重大战略的非营利机构。其研究方向由科学家自主决定，资金源于政府但不以盈利为目标。研究团队高度年轻化，平均年龄约30岁，约60%拥有博士学位，超30%具备海外背景，约70%来自中国顶尖高校。
技术路线：从多模态到世界模型
智源展示了清晰的技术演进路径：2020年布局语言模型，2021年转向多模态，2022年切入具身智能，2024年起重点研究世界模型及生命科学应用。面对大模型商业化浪潮，智源选择聚焦“下一代、前沿”领域。目前世界模型研究处于早期阶段，预计至少需三年方可达到可用程度，且技术路线尚未收敛。
具身智能与安全对齐
现场演示重点展示了机器人在家庭、酒店等场景的任务执行能力，采用“智能体+大脑”架构，结合本地或云端识别决策。针对出错排查与幻觉控制问题，智源表示部分任务仍需人工介入；在安全层面，尝试通过结构化知识约束模型空间，并探索利用脑信号、肌肉信号等人体信号进行对齐，使AI行为更符合人类判断。
AI安全评估与挑战
智源评估团队推出的FlagEval平台已覆盖40余个模型和80多个开源模型，并在不同芯片平台上验证表现。评估旨在判断模型的适用性、可靠性与安全性。当前评估面临三大挑战：真实场景任务繁杂、模型迭代导致基准快速过时、评测自动化程度待提升。对于“用AI评判AI”，智源认为虽可降低成本，但在高风险场景宜采用“规则+模型”的混合架构以确保准确。
开源生态与孵化机制
智源通过FlagOpen开源体系、OpenCompass评测平台及“开放计算”计划，推动大模型在多芯片环境下的即时运行，目前已支持20多家芯片厂商。每年举办的BAAI大会被誉为“AI界的春晚”。在孵化方面，智源允许团队带着成果创业，并通过股权退出将收益反哺研究，形成良性循环。据悉，已有源自智源的创业公司估值超10亿美元。
在国际合作上，智源协助系内公司赴港上市，并与联合国开发计划署合作，为非洲国家提供AI师资培训及算力支持。交流环节中，智源指出通用人形机器人进入家庭仍需5年以上，AI对就业的影响更多体现为任务重构。对于银行等受监管行业，智源定位为“工具+场景”的合作方，提供可评估、可适配的模型底座。
腾讯云：构建三层防御体系对抗AI欺诈
下午，参访团走访腾讯云。腾讯云指出，数字银行7×24小时在线，欺诈亦从未停歇。产业化使得黑产门槛大幅降低，两三人即可组成专业黑客团队。腾讯云强调，安全不应仅被视为成本中心，更是保护客户信任的“营收引擎”。
参访代表在腾讯云
第一层防御：设备环境安全
某数字银行曾在纯数字渠道上线前15天遭遇350多个异常开户，超42%无真人头像，多为通过屏幕共享和远程控制软件在欺诈分子指导下开通。典型攻击路径包括发送钓鱼链接、诱导安装恶意软件拦截OTP及社会工程学诱导转账。腾讯云的解决方案依托终端环境安全与设备指纹，通过与全球手机厂商合作，对曾参与欺诈的设备进行预警。
第二层防御：强化eKYC与数据直连
攻击手段已从伪造证件演变为3D面具、硅胶头套及AIGC劫持摄像头。案例显示，攻击者利用换脸软件劫持iPhone物理摄像头，22秒即可绕过活体检测。对此，银行需判断设备是否被劫持、媒体流是否篡改。腾讯云推出文档防篡改方案，通过H5页面直连政务或银行数据源，使流水直接回传后端，避免经过用户设备修改。
第三层防御：AI对抗AI与社交图谱
腾讯云风控智能体支持自然语言交互，可将原本需两周的数据提取建模时间压缩至秒级，自动生成风控日报及策略建议。此外，依托生态优势，腾讯云在合规前提下利用匿名设备ID构建跨行社交图谱。若某新设备短时间内尝试登录多家银行，集中式风险网络可在单家银行被突破前识别异常。
针对反欺诈与客户体验的平衡，腾讯云主张分阶段风控：低风险直接放行，中风险静默比对，仅高风险增加验证。其定位为“技术补充者”和“生态连接器”，通过API注入设备指纹、威胁情报和AI报告能力，无需银行推翻现有系统。