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资讯 2026年8月，GB/Z 265—2026《“人工智能+交通运输”应用安全指引》正式发布。这份由交通运输部、民航局联合提出的文件，是交通行业首份AI应用国家级安全指引，覆盖七大交通领域。
《指引》明确要求，交通领域大模型、智能体须按照全生命周期要求开展安全管控，系统性化解风险，为AI在交通行业安全落地提供标准遵循。
2025年，多部门发文鼓励AI在交通领域规模化落地，一系列配套政策相继出台，“人工智能+交通运输”驶入应用快车道。如今，行业重心从加速落地，转向安全先行。
交通AI，有别于通用AI
其结果直连物理世界
车路云误判，路口突发险情
港口调度被操控，堆场碰撞
航司调度偏差，牵动航班机组安全
AI给出的不只是参考
是可落地执行的指令
结合交通业务特性，可以将场景划分为基础设施、运输服务、行业治理三大业务域，风险等级随之分层：高风险在基础设施与运输服务域，车路云协同感知、港口泊位调度、航司运行调度的输出直接作用于物理设施或生产调度；中风险以辅助决策为主，如桥梁健康监测、航运航线优化，输出仅供业务人员参考；低风险多见于行业治理域的政务问答、政策查询，不涉及设备调度与生产执行。
三类安全能力
构建全生命周期分级安全体系
对应分级风险，天融信提供前置安全评估、纵深安全防护、持续运营治理三类模块化安全能力，贯穿AI应用全生命周期：依托评估能力前置核验风险，依靠纵深防护阻断攻击链路，通过运营治理实现策略迭代与成本管控，同时对标《指引》十大风险，可灵活适配交通各类业务场景，实现分级防护、闭环治理。
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安全评估类，以评估识风险：依托AI安全评估系统与服务，完成模型与智能体的上线前检测与周期性复测，逐项核验提示注入、工具调用、权限缺陷，输出满足监管备案要求的评估报告。
安全防护类，以纵深防护固根基：以大模型安全网关、大模型数据安全监测系统、API安全审计系统，在AI应用与业务系统之间筑起“AI防火墙”：拦截提示注入与越狱，全链路审计模型交互与API调用，管控影子API与越权跨系统访问。
运营治理类，以持续运营保长效：智能体安全管理系统、AI网关系统搭起运营中枢，做告警降噪、事件闭环与策略迭代，并管控Token与算力消耗，压低大规模智能体集群的运行成本。
此外，体系对标《指引》列出的十大常见风险，可自由组合产品能力，实现场景化风险防护：
落地某头部航司AI安全治理
某头部航司已将AI安全治理纳入企业网络安全核心战略。目前已上线4个大模型平台，落地15项以上智能体应用，覆盖旅客服务、运行调度、维修保障、内部办公等场景；按照规划，2026年还将新增上线100余个智能体。随着AI应用快速铺开，安全短板逐步显现：智能体分散建设，缺乏统一安全基线，风险识别、行为审计能力不足，存在风险“看不全、看不清、看不细、管不深”等安全痛点。
天融信以本地AI安全专家，配合大模型数据安全监测系统、AI安全评估系统等工具，围绕航司大模型与智能体全生命周期，开展大模型安全评估、智能体应用安全评估、智能体安全监测三大专项服务，排查安全漏洞与抗攻击能力，输出加固建议，帮助航司建立统一安全基线，实现风险可视、可查、可管，保障调度、服务类智能体稳定可靠运行。
当下，“人工智能+交通运输”场景持续扩容，交通大模型、智能感知、自动驾驶等应用加快落地，算力基础设施与AI算法的安全风险同步凸显，行业对分级分类管控、全生命周期安全治理的需求持续提升。
面向“AI+交通运输”加速落地的新阶段，天融信坚持安全与智算并进，以全生命周期AI安全能力为底座，护航交通运输行业AI应用安全、可靠、可控落地。
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