「安在新榜」2026人工智能安全产业调查报告

联合发布单位：上海市信息安全行业协会安在新媒体1.进群福利：进群即领万份行业研究、管理方案及其他学习资源，直接打包下载2.每日分享：6+份行研精选、3个行业主题3.报告查找：群里直接咨询，免费协助查找4.严禁广告：仅限行业报告交流，禁止一切无关信息知识星球

行业与管理资源查报告：行业与市场分析报告，涵盖科技、金融、教育、互联网、房地产、生物制药、医疗健康等全领域；查方案：企业运营及咨询管理方案、营销策划、技术方案及培训课件等加入后无限制搜索下载（已存60万份，每月更新1万+份）免责申明：1.

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行研无忧本报告由上海市信息安全行业协会

、

安在新媒体联合发布

。

报告中所有的文字

、图片

、

表格均受到中国知识产权法律法规的保护

。上海市信息安全行业协会是由上海市信息安全行业同业企业以及其他相关经济组织自愿组成

、

实行行业服务和自律管理的非营利性的社会团体

。自2003年成立以来，协会一直以

“

服务企业

、

规范行业

、

发展产业

”

为宗旨

，

践行

“

行业服务

、

行业调研

、行业代表

、

行业自律

”

职能

，

通过产业人才培养

、

产业标准制订

、

开展课题研究

、

举办技能竞赛和专业培训

、

举办大型专业论坛及主题会议

、

搭建专业化服务平台

、

推进国内外交流合作等大量卓有成效的工作

，

积极促进上海网络和信息安全产业的发展

。安在新媒体隶属于上海安阖在创信息科技有限公司

，

是一家网络安全领域的专业媒

体

，

致

力

于

为

客

戶

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年

成

立

发

展

至

今，已经成为最为著名的网络安全媒体品牌

。本报告中的调研数据均采用样本调研方法获得

，

其数据结果受到样本的影响

，

部分数据未必能够完全反映真实市场情况

。

所以

，

本报告只提供给个人或单位作为市场参考资料使用

。本报告的数据采集工作得到了各界的大力支持

，

各项调查工作得以顺利进行

，

在各相关单位

、

调查支持网站以及媒体等的密切配合下

，

基础资源数据采集才能及时完

成

。

在

此

，

谨

对

他

们

表

⽰最

衷

心的

感

谢

！同时

，

感谢企业网络安全专家联盟

（诸子云

）

专家在报告策划

、

编写和修订过程中的参与和支持

。不受监管的

AI

，就是一辆没有方向盘的高速跑车。——诺贝尔奖得主杰弗里·辛顿关于本报告CONTENTS1、AI安全产业定义----------------------------------------------------042、AI安全能力框架-----------------------------------------------------053、全球AI安全产业概览----------------------------------------------064、

中国AI安全产业概览----------------------------------------------075.中国政策法规及趋势-----------------------------------------------086、全球AI安全政策对比------------------------------------------------097、企业AI应用实践与安全需求-----------------------------------------108、AI安全产业全景图--------------------------------------------------119、AI安全产业竞争格局与厂商生态------------------------------------1310、厂商区域分布-----------------------------------------------------1411、核心产品技术成熟度评估------------------------------------------1512、典型海外AI安全公司----------------------------------------------1613、典型国内AI安全公司---------------------------------------------1714、总结---------------------------------------------------------------1815、安在新媒体企业会员风采展示------------------------------------19目

录3●2

0

2

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将AI安

全

划

分为基础安全

、

数据安全

、

模型安全

、

应用安全

、

治理合规五大核心板块，

这一分类标准也被国内超九成的头部安全厂商采纳为产品研发的基准逻辑；

而中国信通院发布的

《

人工智能安全治理蓝皮书

（2

0

25年）》，

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题和防护需求，

涉及个人组织的隐私

、

生命

、

财产

、

伦理安全，国家社会的政治文化

、

经济

、

军事

、

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义中国AI安全产业发展调查报告2026

4AI平台安全智能体安全AI生命周期安全AI供应链安全AI基础设施安全AI基础数据安全AI应用安全“AI

+业务”安全AI

+医疗安全AI

+IOT安全基于当前AI发展现状以及有限的AI安全技术层级

，结合上述AI安全整体模型

，我们定义了当前AI安全能力框架

，其中包括了三个层次

，分别是基础层安全、

技术层安全、

应用层安全

，对应了对AI产业链上中下游的保护

，

同时各层次进行了初步的细分

，基础层安全包括AI算力安全、

AI基础数据安全、

AI模型安全；

技术层安全包括AI全生命周期安全、智能体安全、

AI供应链安全、

AI伦理与合规；

应用层安全包括AI

+安全、

“AI

+业务”安全。

这个框架有机的将AI自身安全和AI衍生安全融合为一个整体

，

以下我们将基于这个框架形成当前AI产业的全景图。“AI+业务”安全2

、

AI

安

全

能

力

框

架2026中国人工智能AI安全能力框架人工智能技术层人工智能大模型层与工具层应用层安全技术层安全智能云服务智算中心AI+安全AI算法框架AI模型架构垂直大模型AI开发平台机器学习AI+零售AI+泛安防AI+对话交互AI+医疗AI+传媒影视AI+游戏AI+工业AI+教育AI+交通AIoTAI+效率工具AI+政务AI+编程AI+金融上游中

游上游AI开放平台闭源大模型开源大模型AI

+泛安防安全AI

+交通安全数据集向量数据库AI基础数据服务数据治理AI

+金融安全AI

+传媒安全AI

+政务安全AI

+教育安全AI

+零售安全AI

+游戏安全AI赋能传统安全产品使用AI服务或产品的安全智能体安全AI供应链安全大模型开发平台模型平台/模型服务智能体开发平台自然语言处理知识图谱计算机视觉智能语音应用层

安全基础层

安全技

术层

安全AI开源社区AI安全能力框架基础层安全AI伦理与合规AI+金融安全AI+交通安全AI+医疗安全…

…AI能力框架AI模型安全AI算力安全AI

+安全AI

+工业安全AI基础设施安全应用层技术层基础层AI基础数据安全AI生命周期安全AI平台安全通用基础大模型AI伦理与合规AI算力安全AI模型安全数据基础算力基础算法基础5……2026年全球AI安全行业的竞争格局

，

呈现出高度分化的特征

，不同类型的厂商凭借差异化技术优势抢占市场份额

，整体格局的稳定性尚未完全形成：

传统网络安全厂商：以

PaloAlto

Networks、Fortinet、Check

Point等国际头部厂商为代表

，其核心优势是积累多年的企业级客户基础、成熟的渠道体系、完整的全链路安全防护产品线

，以及丰富的行业侧落地案例。这类厂商的技术路线

，是将AI能力嵌入自身的全链路安

全防护体系

，通过产品升级的方式

，为现有客户提供覆盖“AIforSecurity+SecurityforAI”双赛道的一体化方

案；

AI原生安全厂商：这类厂商成立于近年间

，专注于AI安全赛道的技术落地

，核心优势是对新型攻击技术的理解深度、技术架构的轻量化和产品功能的场景适配性。由于成立时间较短

，这类厂商的客户基础相对薄弱

，且多数只有单一赛道的产品能力

，难以覆盖企业级用户的全部安全需求； AI平台厂商：以Anthropic、OpenAI、Microsoft为代表

，这类厂商的核心优势是拥有成熟的大模型技术底座

，以及对AI系统原生漏洞的深度技术理解。这类厂商

的技术路线

，是将安全能力嵌入自身的AI平台

，向下游提供AI系统的基础安全防护能力；但这类方案的适配性存在明显上限

，无法覆盖企业级用户多厂商、多类型AI

平台的复杂场景；

云计算厂商：以AWS、阿里云、GoogleCloud为

代表

，这类厂商的核心优势是拥有完整的云原生基础设施，以及大量企业级AI应用的落地场景。这类厂商的技术路线

，是将AI安全能力作为云原生安全服务的一部分

，向上层提供安全防护能力；但这类方案的适配范围

，通常局限在自身的云平台生态内

，无法覆盖企业跨云、混合

IT场景下的安全防护需求。综合而言

，

2026年全球AI安全市场在AI产业整体扩容的红利下实现翻倍增长

，市场规模、

赛道丰富度均稳步提升

，现阶段由大型科技厂商、

云服务商主导市场需求。

短期之内

，AI安全仍需追赶AI技术的应用步伐

，安全治理、

风险管控能力有待补齐；

中长期来看

，随着企业AI应用走向深化

，AI安全将从配套辅助板块转变为数字化转型的核心刚需

，市场增长空间将进一步打开。2025-2027年全球AI市场支出（百万美元）从市场规模与增长态势来看

，全球AI安全领域支出实现跨越式增长。

数据显示

，

2025年全球AI安全市场支出规模为259.2亿美元

，到2026年大幅攀升

至

513.47亿美元

，

同比增幅接近98.1%

，增速远超全球AI整体47%的年度增长率

，成为人工智能全赛道中增长最为迅猛的细分领域之一。

放眼中长期，Gartner预测该市场将延续高增长态势

，

2027年全球AI安全支出将进一步增至859.97亿美元

，连续三年

保持强劲上行趋势

，反映出行业对AI配套安全能力的刚性需求持续攀升Gartner。

横向对比AI各细分板块，

2026年AI安全支出规模在八大核心细分市场中位列第四

，仅次于AI基础设施、

AI服务与AI软件

，高于AI模型、

数据科学平台等板块

，足以体现其在AI产业生态中的基础保障地位。Gartner指出

，

2026年是全球企业AI应用的转

折之年

，

随着企业逐步从碎片化AI试点转向规模化落地

，未来企业端AI安全支出将迎来集中释放

，安全治理、

合规管控、

全链路防护将成为市场长期主线。3

、

全

球

AI

安

全

产

业

概

览2025-2026年全球AI产业保持高速增长

，据Gartner数据显示

，全球AI支出预计到2026年将达

到2.59万亿美元。

而AI安全投入尚处于早期阶段，相关市场规模约为

513亿美元

，

占总体AI支出的1.97%。中国AI安全产业发展调查报告2026

6从细分结构划分

，市场分为AI基础设施安全、

AI平台与应用开发安全、

AI商业及

IT服务三大板块

，增

速呈现明显分层

：其中AI平台&应用开发（AD&D）

赛道增速领跑

，

2025—2030年复合年均增长率高达74.2%；

AI基础设施安全次之

，复合增速为45.2%；AI商业与

IT服务增速相对平缓

，复合增长率为41.7%

，反映出国内市场在AI模型开发、

智能体搭建、

应用落

地环节的安全需求增长最为迫切。聚焦AI赋能安全场景

，

网络安全相关AI

Agent应用成为另一大核心增长极。

I

DC数据显示

，

2025—

2030年该领域市场复合年均增长率高达

106.5%

，预

计2030年整体市场规模可达

593.5亿元人民币

，是增

长速度最快的细分赛道之一。

从部署模式来看

，

SaaS部署模式增速高于本地部署

，

2025—2030年复合增长

率为

110.3%

，本地部署复合增长率为

105.4%

，体现

出国内企业尤其是中小企业对轻量化、

云化AI安全工

具的接受度持续提升

，而政务、

央企等关键领域仍以本

地部署作为主流选择。目前

，大模型安全评估、

大模型

防火墙/安全围栏、

智能体威胁检测、

数据分类分级等AI安全产品已逐步实现商业化落地。短期来看

，受海外先进AI模型与排他性合作计划

影响

，

中国AI安全行业仍需直面技术代差、

攻防失衡、

人才短缺等挑战

，传统网络安全产品面临转型压力；

中

长期而言

，

国内市场依托庞大的AI应用基数、

刚性合

规需求与关键基础设施防护需求

，将维持长期高速增长

态势。

当前国内厂商已普遍开启

“AI赋能安全”的转

型路径

，

随着自主技术不断突破、

产业生态逐步完善，中国AI安全市场将持续扩容

，并逐步形成独立、

完整、

可控的产业体系

，AI安全也将从配套附属模块

，转变为

数字经济与人工智能产业健康发展的核心保障。72026年4月Anthropic推出的Claude

MythosPreview模型

，彻底改写了全球网络攻防规则。

该通用

大模型无需人工干预

，便可自主完成漏洞挖掘、

代码推

理、

零日漏洞复现与利用等工作

，能力超越绝大多数人

类安全专家

，大幅压缩攻击周期、

降低网络攻击技术门

槛

，使得传统依赖静态规则、

人工研判的安全防御体系

全面承压。

配套推出的

Project

Glasswing防御合作计

划集结AWS、

谷歌、

微软、

思科等

12家国际科技与安

全巨头

，并开放资源给40余家关键软件基础设施机构

，通过模型能力共享、

资金支持与联合漏洞治理构建前沿AI安全防御生态

，但国内网络安全厂商全部被排除在该

合作体系之外

，无法获取

Mythos模型能力、

漏洞情报

及相关安全资源

，形成显著的国际技术壁垒与信息不对

称局面。这一格局让中国网络安全面临额外风险：

国内金融、能源、

政务、

医疗等关键基础设施大量使用通用操作系统与开源软件

，而

Mythos

已在这类系统中发现数千个

高危零日漏洞。

海外合作方可依托计划快速完成漏洞排查与系统加固

，

国内厂商仅能依靠自主力量开展漏洞检测、

修复工作

，不仅拉高防御成本

，也延长漏洞暴露窗口

，关键基础设施遭受APT

攻击、

黑产攻击的风险持续

上升。

同时

，海外依托合作计划形成技术、

人才、

资源协同的良性生态

，

国内则面临高端AI安全人才储备不足、前沿技术参考缺失等衍生问题

，进一步拉大技术迭代差距。在新型AI攻击威胁、

国内AI产业化落地、

合规监

管趋严等多重驱动下

，

中国AI安全相关市场将进入爆发式增长周期。

据IDC数据显示

，

中国AI安全整体市场2025—2030年复合年均增长率达

50.5%

，增长动能强

劲

，预计2030年市场整体收入规模将达到

340.3亿元

人民币。4

、中

国

AI

安

全

产

业

概

览2025-2030年中国AI安全市场规模（百万人民币）需要强调的是

，全球市场的增长逻辑与中国市场存在本质差异

：全球市场的核心驱动是

“企业自身安全防护技术升级的需求”

，

以技术升级为核心采购逻辑；

而目前中国市场的核心驱动

，是

“合规要求

+企业安全防护升级的双重需求”

，合规资质的优先级远高于技术性能指标。国内从法律、

部门规章到行业标准的推动

，是促使AI安全市场从技术试点走向规模采购的最核心驱动因素： 在国家法律层面

，2025年

10月全国人大常委会修订通过的《网络安全法》

，首次以立法形式明确了“国家支持运用人工智能技术提升网络安全防护能力

，同时对AI应用的安全防护提出强制要求”——这一条款直接将AI安全从“企业的可选技术项”

，升级为“企业必须落地的合规强制项”； 在部门规章层面

，2026年

5月国家网信办、发改委、工信部联合发布的《智能体规范应用与创新发展实施意见》

，进一步明确了企业级市场的安全合规红线：所有面向行业核心业务落地的AI系统

，必须建立“实时风险监测能力、

自动响应处置能力、全链路审计溯源能力”

，这一要求直接锚定了企业采购AI安全产品的核心技术基准；

在行业标准层面

，全国信息安全标准化技术委员会（TC260）发布的《人工智能安全标准化白皮书（2024版）》

，已规划覆盖基础共性、关键技术、应用场景三大类的

127项AI安全相关标准

，其中

12项关键国家标准已进入报批阶段；而工信部等四部门在《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》中

，明确要求到2026年新制定

50项以上相关行业标准

，覆盖AI安全的核心技术场景——这些标准的陆续落地

，直接统一了企业采购时的产品合规评价基准(9)。时间政策/法规核心内容备注2021.09《数据安全法》施行确立数据分类分级保护制度2021.11《个人信息保护法》施行规范个人信息处理活动2023.08《生成式AI服务管理暂行办法》全球首部生成式AI专项监管法规2024.09《人工智能安全治理框架》1.0版提出”包容审慎、确保安全”原则2025.01《网络数据安全管理条例》施行细化数据出境安全评估程序2025.09《人工智能生成合成内容标识办法》强制要求AI生成内容添加显式/隐式标识2026.01《网络安全法》修订施行强化关键信息基础设施供应链安全2026.05《人工智能应用伦理安全指引1.0》建立AI伦理审查与红队测试机制中国AI安全相关法律法规发展历程行业头部厂商奇安信的创始人齐向东在公开演讲时表示：

“安全和创新不对立

，而是一体两翼。

要实现

‘创新和安全的动态平衡’要明确合规红线

，夯实安全主体责任

，

强化权限与内容管控。

”——这一判断

，也直接点出了合规作为产业核心驱动因素的底层逻辑。5

、中

国

政

策

法

规

趋

势中国AI安全产业发展调查报告2026

中国已发布的AI安全相关法律法规8站在技术落地、

产业规模化与技术开放的角度来看

，

当前全球主要经济体的AI安全政策

，基于自身产业基础、监管诉求与发展目标形成了明显分化

，整体可划分为三类导向

，规则设计各有侧重

，也直接影响着AI技术迭代、

商业化落地与全球协作格局。•第一类

，美国：风险分级管控为主

，兼顾创新与本土技术壁垒。其政策核心逻辑是“先发展、强约束、划边界”

，并未采取一刀切式的强监管。针对通用大模型、高能力生成式AI、具备自主攻防能力的前沿AI系统

，建立严格的安全评估、漏洞上报、风险溯源机制

，对涉及关键基础设施、网络攻防、军事相关的AI技术实施出口管制与技术隔离；而对于中小模型、行业应用型AI

，则保持宽松准入

，最大程度释放市场创新活力。同时依托头部科技企业构建技术联盟与安全协作体系

，对内打通漏洞情报、防御技术共享渠道

，对外设置技术准入门槛

，在守住本土安全底线的同时

，巩固自身在高端AI及AI安全领域的技术优势。政策整体服务于技术领先地位的维持

，监管尺度随AI能力等级动态调整。•第二类

，中国：合规前置、全链路防护

，侧重整体风险防控与自主安全。政策以“安全与发展并重、安全优先”

为核心原则

，从算法、数据、模型、应用全链条建立监管框架。针对AI训练数据合规、算法伦理、内容安全、个人信息与关键数据保护、模型安全评估等环节出台明确规范

，要求企业在AI产品上线、落地前完成安全审查与风险评估。结合数字基础设施、重点行业防护需求

，强调技术自主可控

，推动本土AI安全标准、测评体系与产业生态建设。监管覆盖范围更广、准入要求更前置，

目标是在AI产业化高速推进过程中

，系统性防范数据泄露、算法滥用、舆论风险、基础设施被攻击等综合

性安全问题

，保障产业平稳、有序发展。•第三类

，欧洲：强立法、高合规标准

，聚焦权益保护与统一市场规则。欧盟以立法为核心抓手

，出台统一且严苛的AI监管法案

，按照风险等级对AI产品进行严格划分

，对高风险AI应用实施全生命周期管控

，重点偏向个人隐私、公民权益、算法歧视、伦理风险等维度。其规则体系标准化程度高、约束条款细致

，合规成本在全球处于较高水平。政策出发点偏向社会治理与市场公平

，力求在欧盟区域内形成统一的AI安全与伦理规则

，但较高的合规门槛

，一定程度上延缓了本土AI技术的商业化迭代速度

，对海外企业进入区域市场也形成明确的合规门槛。除此之外

，

多数中小型经济体暂未搭建完整的专项AI安全政策体系

，

多以参考主流经济体规则、

沿用现有网络安全、

数据安全法规为主

，监管处于跟随与适配阶段

，政策灵活性更高

，核心诉求以吸引AI产业落地、

承接技术应用为主。综合来看

，各方政策不存在绝对的优劣

，本质是不同发展阶段、

社会诉求与产业定位下的选择

：美国政策偏向技术领跑

+选择性防护

，

欧洲偏向社会治理

+统一强合规

，

中国偏向全域风险防控

+

自主化发展。

不同规则体系也造成了全球AI市场的监管割裂

，跨区域技术协作、

产品流通的成本显著上升。

长远而言

，AI本身具备全球化属性

，单一区域的安全风险无法被完全隔离

，过度的规则壁垒与技术排他

，

既会放缓全行业技术进步

，也难以从根本上应对跨地域的AI安全威胁

，建立具备共识的基础安全规则

，会是行业长期的必然方向。地区主要法律法规监管重点特点重点领域中国•《网络安全法》

（2026修订）•《数据安全法》•《个人信息保护法》•《生成式人工智能服务管理暂行办法》•《人工智能生成合成内容标识办法》•

数据安全与合规•

算法伦理与公平•

生成内容标识与治理•

关键基础设施防护•

技术自主可控•

安全前置、全链路管控；•

事前审查为主

，覆盖研发到应用全链条；•多部门协同

，

刚性规制与柔性伦理指引并行；•

强调自主可控与风险闭环管理•

政务、金融、能源、交通等关键

领域AI应用；•生成式AI服务；•

训练数据合规与跨境流动；•

算法推荐与内容安全；•

AI基础设施安全美国•《关于安全、可靠、可信地开发和使用人工智能的行政命令》

（2023）

、•《国家AI政策框架》

（2026）

、

•加州

SB

53法案、•NIST《人工智能风险管理框架》•国家安全与前沿AI管控•

关键基础设施保护•

漏洞治理与攻防安全、•出口管制、消费者权益保护•

创新优先、分级管控；•

事中事后监管结合

，前沿AI

强监管、民用应用型宽松；•

联邦与州法并行

，行业自律与政府引导结合；•

突出国家安全与技术领先•

国防与军事AI、•

前沿通用大模型、•

网络攻防AI、•

关键基础设施（能源、通信）

AI•

应用、

出口管制技术清单内AI欧盟•《人工智能法案》（

AI

Act

，

Regulation

(EU)•《通用人工智能实践准则》•《通用数据保护条例》

（

GDPR）•

个人隐私与基本权利保护•

算法公平与伦理风险•

高风险AI全生命周期管控•

透明度与可解释性•

版权合规•

立法先行、风险分级、强合规；•

全球首部综合性AI立法

，

四级风险

体系；•

全生命周期强制监管

，违规处罚严厉（最高全球营收

6%-7%）

；•

人权与权益保护导向•医疗、教育、司法、招聘等高风

险AI

系统；•

通用大模型（版权与透明度）

；•生物识别、信用评分等禁止类AI；•

消费者-facing

AI服务6

、

全

球

AI

政

策

对

比全球主要地区AI安全监管政策对比9随着AI应用的全面落地

，安全风险也同步凸显

，企业需建立覆盖技术、

数据、

业务、

合规的全维度AI安全保障体系

，核心需求包括：

数据安全与隐私保护需求。AI应用依赖海量数据训练与

运行

，数据泄露、篡改、滥用风险突出；

合规与监管适配需求。当前AI监管框架持续完善

，企业需建立与行业特性匹配的合规体系；

模型安全与可靠性需求。AI模型的稳定性、鲁棒性直接影响业务连续性与决策准确性；

业务安全与风险管控需求。AI与业务深度融合后

，需防范技术应用带来的次生风险； 供应链安全与技术可控需求。AI产业链的开源组件、第三方服务、算力基础设施存在安全风险。当前中国企业的AI应用已进入规模化落地的关键阶段，安全不仅是合规底线

，更是AI业务可持续发展的核心保障。企业需构建

“技术防护

+流程管控

+合规适配”三位一

体的AI安全体系

，实现

AI创新与安全发展的平衡。数据泄露（如用户隐私、商业机密）合规风险（如知识产权、行业法规、备案要求等）数据质量与幻觉（出现冒犯性言论或偏离主题的回复）AI智能体的供应链安全提示词工程攻击（绕过模型的安全限制）算力DDOS攻击（后端算力被恶意消耗或薅羊毛）系统稳定性（如响应延迟、服务中断）模型对抗攻击（如输入诱导生成有害内容）算法偏见与公平性问题AI对社会伦理的冲击（人身安全、电车难题等）其他

44.49%

34.69%

28.16%

25.71%

24.90%

24.90%

23.27%

22.45%

17.96%

17.55%0.41%纵观所有场景

，特点突出。

场景分层清晰：

To

B场景以降本增效、

流程优化、

风险管控为核心诉求

，

多集中在工业、

金融、

医疗、

法律等专业领域；

To

C场景侧重用户体验提升与服务个性化

，广泛分布在娱乐、

终端、

教育、

传媒等面向消费者的行业。

落地深度持续推进：

从单一工具类应用（如

PPT生成、

文案撰写）

向复杂业务场景延伸

，例如工业全流程AI辅助、

金融全链路风险管理、

医疗全周期AI参与

，技术与业务的融合度不断提升。7

、

企

业

AI

应

用

实

践

与

安

全

需

求中国AI安全产业发展调查报告2026

当前

，

中国企业的AI应用正呈现全行业渗透、

To

B与To

C场景并行发展的态势

，AI技术已深度融入工业、医疗、

金融、

游戏、

法律、

教育、

传媒、

电商、

娱乐、

终端等十大核心领域

，形成了丰富的落地场景矩阵。企业最担心的AI风险10基于安在新媒体对行业的深度理解和调查

，我们编制了2026年度人工智能AI安全产业全景图

，本次全景图的编制

，是针对当前AI安全产业高速发展、

业态繁杂、

认知零散的行业现状打造的系统性产业图谱。

随着生成式人工智能、

大模型等技术全面落地政务、

金融、

工业、

传媒等各行各业

，智能化转型速度持续加快

，各类新型安全风险随之激增

，数据投毒、

模型泄露、

对抗攻击、

深度伪造、

算法失范等安全隐患频繁出现

，对企业数据资产、

个人隐私权益乃至国家网络空间安全构成潜在威胁

，AI安全已成为人工智能产业合规、

稳健发展的核心底线。

当前行业普遍存在产业边界模糊、

赛道细分杂乱、

市场主体分散、

上下游协同不足等突出问题

，

多数从业者对AI安全的认知仍局限于传统网络安全和基础内容审核

，缺乏覆盖AI全生命周期、

全链路的系统化安全认知。

基于此

，本全景图全面梳理产业整体格局、

统一行业认知标准、

清晰划分各赛道分工

，

为产业发展规划、

企业产品选型、

行业学术研究和资本市场研判提供标准化、

可视化的权威参考依据

，助力人工智能产业安全、

合规、

有序、

可持续发展。本全景图覆盖AI安全全产业链核心主体

，

收录国内外主流参与厂商及机构

，涵盖四大类别。

一是国内头部AI与科技平台企业

，

以百度、

阿里、

腾讯、

字节、

华为、

商汤、

旷视等为代表

，坐拥雄厚算力、

自研大模型和海量落地场景优势

，深耕大模型安全、

数据隐私保护、

智能化场景风控等核心领域；

二是传统网络安全厂商

，包括奇安信、启明星辰、

360数字安全集团、

深信服、

安恒信息等综合安全厂商及各类聚焦数据、

工控、

云安全的细分厂商

，主

打政企行业场景一体化AI安全解决方案；

三是AI安全垂直初创企业

，聚焦模型加固、

对抗防御、

AIGC溯源、

语料合规等前沿细分赛道

，精准补齐产业精细化技术短板；

四是微软、

谷歌、

OpenAI、

Palo

Alto等国际头部企业

，全面展现全球AI安全前沿技术路线与成熟生态布局。本图谱存在客观局限性

，需行业使用者理性看待、

合理参考。

其一

，无法全量收录市场所有主体

，仅筛选行业主流、

具备核心技术与落地能力的代表性厂商

，大量小众初创团队、

技术工作室、

区域型企业未全部纳入；

其二，AI安全产业迭代速度极快

，技术、

产品和市场需求持续更新

，

图谱为阶段性静态成果

，无法实时同步企业业务转型、技术升级、

产品迭代和战略调整等动态变化；

其三

，

图谱仅标注厂商核心赛道归属

，未对企业技术实力、

产品成熟度、

落地能力、

市场规模进行等级评级

，不可仅凭入图与否判定企业综合实力；

其四

，头部企业普遍业务多元、

跨赛道布局

，

图谱按核心主营业务归类

，无法完整呈现企业全部细分布局。全景图构建了

“基础层-技术层-应用层”三级联动的AI安全生态体系

，完整覆盖AI研发、

训练、

部署、

运行、

应用全生命周期。

基础层为产业核心底座

，包含算力基础设施、

训练数据语料、

AI模型安全

，从源头防范底层核心安全风险；

技术层为产业核心支撑

，汇聚对抗防御、

隐私计算、

模型审计、

溯源合规等通用安全技术

，

为全链路防护提供专业技术工具与标准化能力支撑；

应用层为产业落地场景

，覆盖内容安全、

业务风控、

行业AI安全、

深度伪造治理等核心领域

，精准适配各行业AI规模化落地的实际安全需求

，三层架构层层递进、

相互联动

，形成完整闭环防护生态。解读本图需跳出单一企业名录的浅层视角

，立足产业全局深度理解。

从分层逻辑树立全链路、

全周期的安全思维

，摒弃单点防护的片面认知；

从赛道划分厘清不同厂商核心定位

，精准区分平台企业、

传统安全厂商、

垂直初创企业、

科研机构的差异化价值与分工；

从生态格局看懂上下游协同共生关系

，清晰把握AI安全产业互补发展的核心模式

，可有效应用于产业研究、

商业合作选型和行业趋势研判。本全景图核心价值体现在三方面

：一是认知价值

，有效降低行业入门门槛

，统一AI安全产业系统化认知

，破除行业认知碎片化问题；

二是产业价值

，清晰呈现完整赛道格局

，

为企业战略布局、

项目选型、

行业研究和投资决策提供直观参考；

三是生态价值

，推动产业链上下游深度协同合作

，助力安全技术与AI场景深度融合

，

同时为行业监管、

标准制定、

风险治理提供扎实产业依据

，推动人工智能产业安全合规、

高质量稳步发展。8

、

AI

安

全

产

业

全

景

图11大模型大模型安全检测和评AI营销安全鲁棒性增强/

对抗样本防御AI安防安全终端AI安

全防萃取&完整性验证AI安全生态智能体

安全AIAgent沙箱与管控平台智能体VibeCoding安全可解释性与

偏见审计AI风险管理与合规AI靶场&具身智能仿真测试模型访问安全代理MASBAI金融安全防火墙/围栏AI医疗安全估NHI（非人类身份）安全具身智能安全AI政务安全AI幻觉抑制与事实核查引擎AI业务安全应用层安全技术层安全AI生命周期安全2026人工智能安全产业全景图AI算力安全

AI基础数据与语料安全基础层安全来源：安在新媒体整理（2026年6月）AI基础设施保护&信创数据与语料安全&确权可信执行环境（TEE）AI伦理与合规AI供应链安全AI赋能安全AI模型安全安全运营智能体安全攻防智能体安全大模型代码安全治理•

AI原生安全防护：这是国内市场增长最快、技术迭代最

活跃的赛道，

目前市场上成熟的商业化落地案例相对较少。其核心逻辑是针对AI系统自身的原生安全风险

，提供从底层模型训练到上层应用的全链路防护方案

，主要覆盖企业对大模型、AI智能体等AI核心业务系统的安全防护需求。目前

，

国内AI安全产业整体仍处于

“技术追赶、

标准未定、

业态混乱、

攻防失衡”的初级发展阶段

，严重制约产业高质量、

规范化发展。

呈现出以下问题：•一是核心安全技术浅层化

，攻防能力严重失衡。当前国内AI安全企业大多聚焦应用层合规防护

，深耕底层模型安全、算法安全、对抗防御的主体极少。行业普遍存在“重合规、轻攻防

，重应用、轻基础”的问题

，面对模型投毒、后门植入、高级对抗样本、模型窃取、权重破解等深度攻击

，多数产品检测准确率低、误报漏报率高

，防御手段滞后于攻击技术迭代。同时底层安全技术原创性不足

，高端安全工具、检测框架、模型加固核心算法多借鉴海外，

自主可控的底层安

全技术体系尚未成型

，前沿安全技术储备薄弱。•二是产品同质化严重

，概念炒作乱象泛滥。AI安全赛道

跟风内卷问题突出

，大量厂商缺乏核心技术

，产品高度同质化

，大多集中在AIGC内容审核、基础数据脱敏、常规合规检测等入门领域

，差异化、精细化、实战化安全产品稀缺。•三是产业落地浮于表面

，安全与业务严重脱节。多数AI安全产品适配性差、实战能力弱

，无法贴合大模型训练、推理、部署的全生命周期风险场景。市面上多数安全工具只能满足基础合规审核

，无法适配工业、金融、政务等高精度、高安全等级的AI业务场景

，存在“能用但不适配、合规但不

防护”的普遍问题。•四是行业标准缺失

，测评体系混乱无统一标尺。

目前国内AI安全行业尚未形成统一、量化、权威的技术标准、测评规范与准入体系

，模型安全、数据安全、内容安全、对抗防御等领域缺乏统一评判维度。不同厂商的产品指标、检测逻辑、防护标准各不相同

，导致客户选型无依据、行业评比无

标准、技术迭代无方向。•五是行业复合型人才严重缺口。既懂AI算法、又精通网络安全攻防的专业人才稀缺

，成为制约技术突破、产业升级

的核心瓶颈。整体来看

，

国内AI安全产业仍需补齐短板、

统一标准、深耕实战

，真正实现从

“合规工具堆砌”

向

“体系化安全防护”转型。基于全景图的调查

，我们发现

，

2026年全球AI安全行业的竞争格局

，

呈现出高度分化的特征

，不同类型的厂商凭借差异化技术优势抢占市场份额

，整体格局的稳定性尚未完全形成：•传统网络安全厂商

：以

PaloAlto

Networks、Check

Point等国际头部厂商为代表

，其核心优势是积累多年的企业级客户基础、成熟的渠道体系、完整的全链路安全防护产品线

，以及丰富的行业侧落地案例。这类厂商的技术路线

，是将AI能力嵌入自身的全链路安全防护体系

，通过产品升级的方式

，为现有客户提供覆盖“AIforSecurity+SecurityforAI”双赛道的一体化方案；•AI原生安全厂商：这类厂商成立于近年间

，专注于AI安全赛道的技术落地

，核心优势是对新型攻击技术的理解深度、技术架构的轻量化和产品功能的场景适配性。由于成立时间较短

，这类厂商的客户基础相对薄弱

，且多数只有单一赛道的产品能力

，难以覆盖企业级用户的全部安全需求；•AI大模型平台厂商

：以Anthropic、OpenAI、Microsoft为代表

，这类厂商的核心优势是拥有成熟的大模型技术底座

，以及对AI系统原生漏洞的深度技术理解。这类厂商的技术路线

，是将安全能力嵌入自身的AI平台，向下游提供AI系统的基础安全防护能力；但这类方案的适配性存在明显上限

，无法覆盖企业级用户多厂商、多类型AI平台的复杂场景；•云计算厂商

：以AWS、GoogleCloud为代表

，这类厂商的核心优势是拥有完整的云原生基础设施

，以及大量企业级AI应用的落地场景。这类厂商的技术路线

，是将AI安全能力作为云原生安全服务的一部分

，向上层提供安全防护能力；但这类方案的适配范围

，通常局限在自身的云平台生态内

，无法覆盖企业跨云、混合

IT场景下

的安全防护需求。与全球市场的技术分类逻辑一致

，

国内产业也分为“AI赋能传统安全”和

“AI原生安全防护”两大核心赛道

，且两条赛道都存在成熟的商业化落地产品：•AI赋能传统安全：这是国内市场技术成熟度最高、落地案例最多的赛道，

占据了国内AI安全市场的超过七成的份额。其核心逻辑是将AI技术嵌入传统安全防护的全流程

，通过技术融合能力

，实现对传统安全防护能力的智能化升级

，帮助企业应对AI加持的新型攻击。9

、

AI

安

全

产

业

竞

争

格

局

与

厂

商

生

态中国AI安全产业发展调查报告2026

13排名省份/直辖市企业数量（家）占比核心城市1北京8737.83%北京2广东5323.04%深圳、广州3上海3113.48%上海4浙江177.39%杭州5江苏93.91%南京、苏州6其他3314.35%另外

，

国内AI安全企业的布局高度集中在应用层（如AI

内容审核、

安全检测、

传统数据安全等门槛较低的赛道）

，核心底层技术、

算力底座、

语料安全等安全标准高度依赖海外厂商

，AI安全的

“根”不在自己手中

，一旦出现技术断供、

标准封锁

，

国内AI产业的安全防线将面临系统性风险

，这也是当前我国AI安全产业最核心的安全隐患。统计数据显示

，

国内AI安全企业中

，超60%的市场份额、

人才资源与资本资源集中在头部

10家企业

，包括北京的奇安信、

360数字安全集团、

百度、

字节跳动

，广东的华为、

腾讯、

深信服等；

而数量占比超80%的中小企业

，只能在细分边角赛道寻求生存空间

，无法进入核心赛道与头部企业竞争。人工智能企业注册情况而AI安全企业与AI企业情况有所不同

，在本次全景图制作过程中统计的278家AI安全相关企业中

，海外国际厂商48家。

国内本土企业230家

，其中

，这些企业主要分布在北京、

广东、

上海、

浙江、

江苏等省份/直辖市；

这显示出

，

当前AI安全产业的人才、

资本、

政策、

技术资源高度向头部一线城市集中

，二三线城市与传统工业大省的产业配套、

创新能力严重不足

，

区域发展鸿沟已形成固化趋势

，不利于AI安全产业的全国性普惠布局与场景落地。据天眼查数据显示

，截至目前我国现存在业、

存续状态的人工智能相关企业超532.3万家。

其中

，

2026年截至目前新增注册相关企业约47.2万余家

，从企业注册数量趋势来看

，近五年间

，人工智能相关企业的注册数量呈现出逐年增长的态势

，并在2025年达到顶峰。

从区域分布来看

，广东省、

北京市、

江苏省人工智能相关企业数量位居前列

，分别拥有82.5万余家、

42.7万余家和40.8万余家。

排在其后的是山东省和浙江省。1

0

、

厂

商区

域

分

布14面对日益复杂的攻防博弈

，未来的AI安全技术将朝着以下几个前沿方向持续演进：•大模型原生安全与内生防御：

未来的安全机制将从外挂式防护转向底层嵌入。

研究重点包括对齐安全与能力涌现的协同优化、

基于可解释性的威胁推理引擎

，

以及模型权重与推理过程的完整性保护

，实现真正的

“安全即设计”。•AI自主安全运营体系：

为应对分钟级的攻击节奏

，安全架构正向多智能体协同的弹性防御网络转型。

通过构建

“威胁检测-响应-溯源”闭环架构及动态策略生成的对抗博弈系统

，利用AI赋能实现全天候自动化的高位、中位、

低位联动防御。•量子增强网络安全（QML）

：面向下一代计算环境

，量子机器学习将成为应对高级持续性威胁的关键。

该方向致力于利用量子计算的并行处理能力进行高维威胁分析与动态防御

，

同时探索抗量子密码学与量子密钥分发

，

以保障未来关键基础设施的安全韧性。•神经符号AI与深度伪造防御：

结合神经网络的模式识别与符号逻辑推理

，神经符号AI有望大幅提升实时威胁检测能力并降低误报率。

此外

，针对认知安全风险

，利用迁移学习和知识融合开发先进的深度伪造检测与反制技术

，将是维护数字内容完整性的核心焦点。•全生命周期智能体治理：

针对Agent生态的风险

，业界正在建立涵盖身份隔离、

权限最小化、

意图检测及环境隔离的全链路治理机制。

未来的技术将聚焦于防范

“合法动作的非法后果”

，通过数字孪生沙箱和业务规则约束

，确保智能体在可信边界内释放生产力。当前

，AI安全技术的发展呈现出显著的

“非均衡”特征

，各项技术的成熟度与其应用普及程度及风险紧迫性密切相关。

从整体来看

，

内容安全审核（90%）

与对抗样本检测（85%）

已处于高度成熟阶段

，这得益于大模型在违规识别和防御典型攻击上的高准确率

，

已成为行业基础防线。

语料技术（75%）

、AI水印溯源（78%）

以及隐私计算（72%）

紧随其后

，

随着数据合规要求的提升和联邦学习等技术在金融、

医疗场景的规模化落地

，这些领域已形成相对完善的工程化解决方案。

然而

，在更深层的安全机制上

，模型鲁棒性增强（65%）

虽通过红队测试成为头部企业标配

，但距离全面标准化仍有差距；

供应链安全（55%）

和可解释性算法（55%）

则正处于过渡期

，开源依赖风险和

“黑盒”决策仍是亟待突破的瓶颈。

尤为值得关注的是

，智能体安全（45%）目前成熟度最低

，

由于智能体具备自主执行能力

，其面临的提示注入、

工具投毒等新型风险正从

“生成风险”

向

“执行风险”转移

，现有的治理框架尚处于起步探索阶段。技术领域成熟度关键指标/说明内容安全审核90%基于多模态大模型的违规内容识别准确率已达99.2%对抗样本检测85%主流防御方案对典型攻击的检出率超过95%语料技术75%涵盖数据清洗、投毒检测等

，数据安全措施相对成熟AI水印溯源78%隐式水印技术在图像、视频、音频领域的嵌入与提取成功率均超90%隐私计算72%联邦学习、多方安全计算在金融、医疗场景实现规模化部署模型鲁棒性增强65%大模型红队测试（

RedTeaming）成为头部企业标配可解释性算法55%处于研究向应用过渡阶段

，是大模型安全重要组成部分供应链安全55%开源模型依赖风险与第三方组件漏洞仍是薄弱环节智能体安全45%处于快速发展期

，风险高（如提示注入、身份泄露）

，治理框架初建11

、

核

心

产

品

技

术

成

熟

度

评

估中国AI安全产业发展调查报告2026

15企业ogo企业名称类型公司简介主要A安全产品安全技术优势或特点ANT

HR

OP\CAnthropic大模型原生厂商2021年由前OpenAI核心团队创立

，公共利益公司（

PBC），以AI安全对齐为首要使命

，开发Claude系列大模型。1.Claude系列（

Opus/Sonnet/Haiku）：原生内置宪法AI安全机制；2.ConstitutionalAI工具包：模型对齐、安全评估、红队测试1.宪法AI（

ConstitutionalAI）：用核心原则约束行为

，越狱率降低81.6%；2.

RLAIF（AI反馈强化学习）：减少人类偏见

，提升可靠性；3.百万级token上下文

，长

文档处理安全可控OpenAI

大模型原生厂商2015年成立

，生成式AI领导者

，开发

GPT系列模型，AI安全聚焦模型对齐、护栏与安全研究。1.GPT-4o/4/3.5Turbo：内置安全护栏

，过滤有害内容；2.OpenAI

ModerationAPI：内容审核

，检测暴力、仇恨、歧视等；3.OpenAISafety

Research：模型对齐、红队、对抗鲁棒性研究1.大规模安全对齐：人类反馈强化学习（

RLHF）+红队测试；2.实时护栏更新：持续迭代安全规则

，