2025端侧大模型安全风险与治理研究报告

端侧大模型安全风险与治理研究□本期主题第 4 期总第 59 期年 10 月 20 日2025产业政策与法规研究本期主题：端侧大模型安全风险与治理研究一、端侧大模型概述与发展现状……………………………………1（一）端侧大模型的定义与核心特征欧盟…………………………………………1（二）端侧大模型的发展驱动力……………………………………………………2（三）端侧大模型的技术架构………………………………………………………4二、端侧大模型典型应用场景分析…………………………………6（一）智能手机上的个人助理………………………………………………………6（二）智能家居中的语音控制中枢…………………………………………………9（三）工业物联网中的边缘计算节点……………………………………………12三、端侧大模型安全风险深度剖析………………………………15（一）数据安全风险………………………………………………………………15（二）模型安全风险………………………………………………………………16（三）算法安全风险………………………………………………………………18四、端侧大模型安全治理体系构建………………………………19（一）法律法规与政策监管………………………………………………………19（二）行业标准与自律机制………………………………………………………23（三）企业内部安全管理…………………………………………………………25（四）用户教育与权益保障………………………………………………………26五、结论与展望……………………………………………………28（一）结论总结……………………………………………………………………28（二）未来发展趋势展望…………………………………………………………29目 录 目 录 CONTENTS本期主题：端侧大模型安全风险与治理研究《产业政策与法规研究》2025 年第 4 期 1本期主题：一、端侧大模型概述与发展现状（一）端侧大模型的定义与核心特征1. 定义：部署于终端设备的大型人工智能模型端 侧 大 模 型（On-device LargeModel）是指将经过优化和压缩的大型人工智能模型直接部署在智能手机、个人电脑、物联网设备、智能家居中枢以及工业边缘计算节点等终端设备上，使其能够在本地环境中独立运行和处理数据的人工智能系统。这种模型通常具备大规模参数，通过在海量数据集上进行无监督学习并进行有监督微调得到，能够执行广泛的任务。与传统的云侧大模型（Cloud-based Large Model）相比，端侧大模型的核心在于其“端侧部署”的特性，即模型的推理和计算过程主要在用户设备本地完成，而非依赖远程云端服务器。这种部署方式旨在克服云侧模型在实时性、数据隐私和网络依赖性等方面的固有局限。根据部署设备的不同，端侧大模型可以进一步细分为手机大模型、PC 大模型等，它们共同构成了端侧 AI 生态的核心。例如，vivo 推出的蓝心大模型和蔚来汽车的 NOMIGPT 大模型，都是端侧大模型在各自领域的典型应用。这种模型的出现，标志着 AI 技术正从集中式的云端服务向分布式的终端智能演进，旨在为用户提供更加即时、个性化且安全的智能体验。2. 核心特征：本地化、低延迟、强隐私性端侧大模型的核心特征主要体现在其本地化运行、低延迟响应和强化的隐私保护能力上。首先，本地化运行是其最本质的特征。模型端侧大模型安全风险与治理研究专业就是实力 精准就是品牌《产业政策与法规研究》2025 年第 4 期2和数据均存储在终端设备上，推理过程无需将数据上传至云端，从而实现了完全的离线或弱网环境下的智能服务。这不仅降低了对网络带宽的依赖，也避免了因网络波动或中断导致的服务不可用问题。其次，低延迟响应是端侧部署带来的直接优势。由于数据处理在本地完成，省去了数据往返云端传输的时间，使得模型能够以极低的延迟（通常用 TTFT， 即 Time-to-First-Token来衡量）响应用户请求，这对于需要实时交互的应用场景（如语音助手、实时翻译）至关重要。最后，强隐私性是端侧大模型备受关注的价值所在。敏感的个人数据（如生物特征、聊天记录、健康信息）无需离开设备，从根本上减少了数据在传输和云端存储过程中被泄露或滥用的风险，更好地满足了日益严格的数据隐私法规（如 GDPR、个人信息保护法）的要求。这三大特征共同构成了端侧大模型的核心竞争力，使其在消费电子、智能家居、自动驾驶等领域展现出巨大的应用潜力。（二）端侧大模型的发展驱动力1. 技术驱动：模型压缩与硬件性能提升端侧大模型的快速发展离不开两大关键技术的进步：模型压缩技术和终端硬件性能的提升。一方面，模型压缩技术的突破使得在资源受限的终端设备上运行大模型成为可能。由于大型语言模型通常拥有数十亿甚至数千亿的参数，直接部署在内存和算力有限的终端设备上是不切实际的。因此，研究人员开发了多种模型压缩方法，主要 包 括 量 化（Quantization）、剪 枝（Pruning）、 模 型 蒸 馏（Distillation） 和 低 秩 分 解（Low-RankFactorization）等。量化技术通过降低模型参数的数值精度（如从 32 位浮点数量化到 8 位整数）来减小模型体积和计算量；剪枝技术则通过移除模型中冗余的连接或神经元来简化网络结构；模型蒸馏则通过一个大型、高精度的“教师模型”来指导一个轻量级的“学生模型”进行训练，使其在保持较高性能的同时显著缩减体量。这些技术的综合应用，使得原本庞大的本期主题：端侧大模型安全风险与治理研究《产业政策与法规研究》2025 年第 4 期 3模型能够被“瘦身”至适合在终端设备上运行的规模。另一方面，终端硬件性能的持续提升为端侧大模型的运行提供了坚实的物理基础。以智能手机为例，其搭载的处理器（如高通骁龙系列、苹果 A 系列芯片）不仅在通用计算能力上不断增强，还集成了专门用于 AI 计算的神经网络处理单元（NPU）或 AI 加速器，极大地提升了设备端的 AI 算力。同时，内存容量和带宽的增加也为加载和运行更大规模的模型创造了条件。尽管与高端 GPU 相比，手机芯片在绝对算力上仍有较大差距，但其能效比的优化使得在功耗可控的前提下进行复杂的 AI 推理成为现实。硬件性能的提升与模型压缩技术的进步相辅相成，共同推动了端侧大模型从理论走向实践。2. 应用驱动：个性化体验与数据隐私需求端侧大模型的兴起，深刻反映了用户对个性化智能体验和数据隐私保护日益增长的需求。在应用层面，个性化体验是端侧大模型的核心价值主张。由于模型在本地运行，它可以持续学习和分析用户的行为习惯、偏好设置、日程安排等个人数据，而无需将这些敏感信息上传至云端。这使得 AI 助手能够提供高度定制化的服务，例如，根据用户的日常作息自动调节智能家居设备，或根据用户的阅读习惯推荐个性化内容。这种深度个性化是云侧模型难以实现的，因为后者通常处理的是脱敏后的、聚合的数据，难以捕捉到个体用户的细微特征。端侧大模型通过将 AI 能力下沉到设备，真正实现了“千人千面”的智能服务，极大地提升了用户体验。与此同时，数据隐私需求是推动端侧大模型发展的另一大关键因素。随着全球范围内数据隐私法规的日趋严格（如欧盟的 GDPR