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人脸识别不能作唯一验证方式，App个人信息保护新规重点解读

Mon, 11 May 2026 12:34:07 +0800

5月11日，随着2026年个人信息保护系列专项行动进入纵深推进阶段，关于人脸识别技术应用安全管理的合规要求持续引发业界高度关注。从2025年《人脸识别技术应用安全管理办法》正式施行，到2026年多部门联合开展全领域专项治理，App个人信息保护的监管框架正从“普遍性规范”迈向“深水区攻坚”。

2025年6月1日起施行的《人脸识别技术应用安全管理办法》作出了明确制度安排。办法要求，实现相同目的或者达到同等业务要求，存在其他非人脸识别技术方式的，不得将人脸识别技术作为唯一验证方式；个人不同意通过人脸信息进行身份验证的，应当提供其他合理、便捷的方式。该办法同时规定，任何组织和个人不得以办理业务、提升服务质量等为由，误导、欺诈、胁迫个人接受人脸识别技术验证个人身份。这标志着我国人脸识别技术应用正式进入规范化发展的新阶段。

在此基础上，2026年4月2日，中央网信办、工业和信息化部、公安部联合发布《关于开展2026年个人信息保护系列专项行动的公告》，将治理范围扩展至APP、SDK服务产品以及互联网广告、教育、交通、卫生健康、金融等七大重点领域。值得关注的是，在教育、医疗、金融三大领域中，“将人脸识别技术作为唯一验证方式”均被列为重点治理问题，凸显了监管部门对生物识别信息滥用问题的高度重视。

在App个人信息收集使用方面，专项行动重点整治未经用户同意收集使用个人信息、强制用户同意收集非必要个人信息，以及在无关场景收集位置、通讯录、短信等个人信息等违规行为。针对金融领域，公告进一步明确指出，相关机构线下业务审核和运营的网站、App等，使用非人脸识别技术方式可实现验证用户身份，将人脸识别技术作为唯一验证方式的，属于违规行为，须落实人脸识别技术应用安全管理相关要求。

业界分析指出，人脸信息属于敏感个人信息中的生物识别信息，具有唯一性和不可更改性，一旦泄露将造成不可逆的风险。目前，国内已出现多起因将人脸识别作为唯一通行验证方式而引发的纠纷案件，部分券商App也因类似违规问题被要求整改。随着专项行动的持续推进，各行业主体应尽快建立多元身份验证体系，严格落实单独同意要求，确保人脸识别技术应用的安全性与合规性。

五家出版商联合起诉Meta，Llamas训练数据版权争议升级

Sun, 10 May 2026 14:36:41 +0800

5月10日，据美联社报道，五家出版商联合起诉Meta与首席执行官马克·扎克伯格，指控其非法使用数百万册版权作品训练Llamas人工智能模型，这一AI训练数据版权纠纷再度引发业界高度关注。

此次集体诉讼由爱思唯尔（Elsevier）、圣智（Cengage）、阿歇特（Hachette）、麦克米伦（Macmillan）和麦格劳希尔（McGraw Hill）五大出版集团联合发起，畅销书作家斯科特·图罗（Scott Turow）亦加入原告行列。诉讼文件指出，Meta通过BT下载、网络爬取等手段，从Library Genesis和Anna’s Archive等盗版网站批量获取受版权保护的学术论文、教科书及小说，用于训练其Llamas大语言模型。原告方特别指控扎克伯格本人“亲自授权并积极鼓励”上述侵权行为，遵循“快速行动，打破常规”的企业信条，在明知违法的情况下持续进行版权侵权。

Meta在回应声明中表示将“积极抗辩”，强调法院已在相关案件中认定使用版权材料训练AI可构成合理使用。然而，此次诉讼与此前Kadrey诉Meta案的背景有所不同。2025年6月，加州北区联邦地区法院在Kadrey案中曾以“未能证明市场损害”为由驳回作家对Meta的索赔。但出版商此次比作家群体更具优势：集体管理机制便于举证系统性市场损害，学术与教育内容的高度结构化特征使侵权判定更为直接，出版商的行业资本也为诉讼提供了充足资源。

美国出版商协会主席玛丽亚·帕兰特严词指出：“若科技企业将盗版网站置于学术创作之上，AI将永远无法被恰当实现”。随着AI版权合规压力持续升级，专家建议出版机构尽快建立版权数据库用于AI溯源管理，并关注Anthropic于2025年达成的版权诉讼和解——该公司最终向作家支付了15亿美元作为赔偿。END

Meta被控使用盗版书籍训练Llama，五大出版巨头联合提起集体诉讼

Sun, 10 May 2026 14:34:43 +0800

5月10日，据路透社报道，一场围绕Meta人工智能模型Llama训练数据的重大版权诉讼于本周正式浮出水面，引发了全球科技与出版界的广泛关注。该诉讼指控Meta大规模使用盗版书籍训练其AI大语言模型，标志着AI训练数据版权争议进一步加剧。

诉讼由爱思唯尔、麦克米伦、麦格劳·希尔、阿歇特和Cengage五大出版集团，以及畅销书作家斯科特·图罗联合发起，于5月5日向美国纽约南区联邦地区法院提交了集体诉讼诉状。诉状中，原告方将Meta首席执行官马克·扎克伯格一同列为被告，并指控他“亲自授权并积极鼓励了侵权行为”。美国出版商协会主席玛丽亚·帕兰特对此批评称：“Meta的大规模侵权绝非公共进步，如果科技公司将盗版网站置于学术研究和想象力之上，人工智能将永远无法得到正确实现。”

从技术细节来看，诉状指控Meta的工程师团队在构建Llama的训练数据集时，系统性地从多个臭名昭著的“影子图书馆”及盗版渠道获取了受版权保护的完整作品。这些渠道包括LibGen、Z-Library以及基于开源搜索引擎的盗版聚合平台Anna’s Archive等。起诉书还进一步揭露，Meta内部曾讨论过高达2亿美元的数据授权预算，但最终为了节省成本而选择了强行抓取数据，并寄希望于未来能够凭借“合理使用”的原则在法庭上获得辩护。

此案的爆发具有深远的行业影响。就在2025年，相似的法律逻辑曾为Meta带来了部分胜利，美国联邦地区法院在“卡德雷等人诉Meta公司案”中认定，使用版权作品训练大语言模型的行为在一定程度上构成合理使用。然而，本次诉讼提出了更为明确的市场替代证据，指出Llama能够生成直接与原著竞争的衍生内容。例如，当输入斯科特·图罗畅销书《无辜》的部分章节后，Llama随即生成了几乎完整的续集段落。这起由出版商联合体发起的法律行动，有望为AI训练的数据合规与版权保护设立全新且更为严苛的法律界限。

特朗普政府拟签署行政令，命联邦机构联合AI公司抵御网络攻击

Sun, 10 May 2026 14:31:59 +0800

5月10日，据彭博法律网站报道，美国总统特朗普正准备签署一项新的行政命令，要求**美国联邦机构**与人工智能企业建立深度合作关系，以保护政府网络免受AI驱动型网络攻击的威胁。值得注意的是，该草案将重点放在联邦、州和地方政府网络的漏洞检测与修复上，但不会强制要求对先进的AI模型实施政府预审查。

此次行政令的核心起草背后，是白宫对于自动化网络攻击能力日益增长的担忧。据报道，安克公司新近公布的**Mythos模型**展现出了极强且令人不安的自动化漏洞挖掘与攻击能力，这直接促使政府内部将防御毁灭性网络攻击上升为核心政治议题。白宫方面担忧，一旦发生由先进AI引发的大规模关键基础设施瘫痪，将带来难以估量的严重后果。美国国家网络安全总监肖恩·凯恩克罗斯近期已为此数次召集科技行业领袖及高级官员举行紧急磋商。

为了迅速建立起针对AI威胁的防御屏障，此次行政令草案延续了特朗普政府此前发布的国家网络安全战略的核心思路。该战略明确提出了优先加速新兴技术落地的方针，主张在联邦政府网络中全面部署**AI网络安全工具**，利用AI实现入侵检测、威胁欺骗与自动化事件响应。目前，美国国防部已先行一步，与7家领先的AI公司达成协议，将这些先进的AI技术部署至国防部的机密网络中，作为AI赋能网络防御试点工程的排头兵。

在机构的协调机制上，草案提出成立一个由科技公司高管和政府官员共同组成的人工智能工作组，以研究具体的监管与防御协作流程。潜在的监督机构可能包括国家安全局、白宫国家网络安全主任办公室以及国家情报总监。此外，美国商务部旗下的**人工智能标准与创新中心**也已与谷歌、微软、xAI等巨头达成协议，允许政府科学家在模型部署前进行安全评估，识别从网络攻击到军事滥用等潜在的国家安全风险。分析指出，这一举措标志着特朗普政府在AI监管态度上发生了显著转向，其目标已从此前的完全放任转向在保障创新活力的前提下，正式筑起国家级的**AI赋能网络攻击防护盾**，未来将更侧重公私协作以应对高风险威胁。

美国拟定AI安全行政令未纳入强制模型测试要求

Sun, 10 May 2026 14:30:19 +0800

5月10日，据财联社援引知情人士报道，特朗普政府正在拟定一项人工智能安全行政令，核心内容是要求美国各机构与人工智能企业合作，防范人工智能驱动的网络攻击威胁，但草案未纳入尖端模型发布前须获得政府批准的强制条款。该动向标志着白宫在AI治理思路上出现显著分歧：一方面紧急回应网络安全风险，另一方面仍保留对科技行业的灵活性承诺。

这项行政令草案是在白宫此前撤销拜登政府AI安全测试要求后重新启动的监管尝试。今年早些时候，Anthropic公司推出了具备极强漏洞检测能力的新模型Claude Mythos，直接触发了各界对AI驱动的自动化网络攻击的深度忧虑。面对潜在风险，白宫内部一度传出拟仿照美国食品药品监督管理局对新药上市前的审批来建立类似的AI预先审查机制，但该设想遭到科技界的强烈反弹。

根据现有草案框架，行政令将修订现有的网络安全信息共享计划，首次把人工智能企业纳入合作网络。此举旨在帮助联邦、州、地方各级网络及关键基础设施更高效地发现和修复安全漏洞。然而，草案明确体现了行业弹性空间的考量，并不会强制要求对前沿人工智能模型实施全新的、前置性的监管审批。知情人士强调，自愿性评估框架仍是当前的主导模式，草案内容在正式签署前仍可能调整。

此次未纳入强制模型测试的选择，部分反映出科技行业与政策制定者之间的持续博弈。不少头部企业高管担忧，过度且繁琐的强制监管会严重拖累人工智能的创新迭代速度。而在此前，美国政府已与谷歌、微软、xAI等公司签署了自愿性质的安全测试协议，由人工智能标准与创新中心负责牵头执行。分析人士指出，从完全放任到前置审查的激烈讨论，再到当前草案维持的非强制基调，表明美国政府正在竭力寻求一条既能缓解国家安全焦虑、又能维系美国在全球AI竞赛中领先地位的平衡路径。

美国犹他州大型AI数据中心遭居民抗议 9吉瓦级项目引发生态与用水争议

Sun, 10 May 2026 14:27:41 +0800

5月10日，据美国有线电视新闻网报道，美国犹他州博克斯埃尔德县近期爆发大规模社区抗议事件，当地居民正就一项占地4万英亩、设计能耗高达9吉瓦的AI数据中心项目展开激烈抵制。这场围绕犹他州Stratos数据中心的争议，折射出全美范围内AI基础设施建设与地方社区权益之间日益尖锐的冲突。

上述超大规模数据中心项目由知名投资人凯文·奥利里投资支持的Stratos公司主导开发，拟在博克斯埃尔德县非建制区域内建设一座配套天然气发电厂用于自主供电。据犹他州立大学物理学教授罗伯特·戴维斯分析，该设施一期发电规模约为3吉瓦，远期将提升至9吉瓦，届时碳排放量将占全州当前温室气体排放总量的近一半，被行业专家形容为“纽约市量级的电力消耗”。

在用水方面，项目曾提交申请拟从盐泉溪流调配约1900英亩英尺水源，主要用于发电设施运转，部分也服务于数据中心闭路循环冷却系统。然而，面对持续干旱的自然条件，美国河流委员会等环保机构指出，大型数据中心每日耗水量可高达500万加仑，几乎相当于4万人的年用水量。尽管开发商声称该项目对大盐湖的水资源贡献为“净正向”，但围绕冷却水蒸发损耗、热污染排放等问题的技术争议仍未平息。

由于对水资源安全、电网承载力以及审批流程透明度存在普遍担忧，数百名抗议者于5月4日县委员会项目审批会议期间聚集在县露天集市场表达不满，高喊“人民高于利润”的口号。居民代表已正式申请发起全民公投，一旦法律审查完成并集齐逾5000份有效签名，将有机会在11月投票中推翻该县委员会决定。据业内机构统计，自2026年初以来全美37个州已有超过36万居民投身反对超大规模数据中心建设的行列，部分城市已通过暂停建设或出台限令的方式予以应对。

分析人士指出，此类冲突的核心症结在于联邦层面的AI基础设施建设战略要求往往优先于州级和地方级的环境治理与社区权益保障。展望未来，尤塔州立法机构若想从根本上缓解此类对立情绪，亟需完善数据中心用水报告与能耗评估制度，并统筹制定兼顾产业发展、生态保护与居民诉求的综合性政策框架。

OpenAI与Anthropic加速企业AI下沉冲击传统IT服务格局

Sun, 10 May 2026 14:26:04 +0800

5月10日消息，据TechCrunch报道，随着OpenAI与Anthropic相继宣布与私募股权巨头成立合资企业，两大人工智能实验室正加速从模型提供商向企业级AI全栈服务商转型，这一战略下沉正对全球传统IT服务行业产生深远冲击。

据Moneycontrol报道，5月4日，Anthropic宣布成立一家规模达15亿美元的企业AI合资公司，投资方包括黑石集团、高盛、Hellman & Friedman以及红杉资本。数小时后，OpenAI被披露正为其合资企业“The Development Company”筹集逾40亿美元资金，估值达100亿美元，投资方包括TPG、Brookfield、Advent和Bain Capital。两家企业不再满足于销售API接口，转而采用Palantir式的“前出部署工程师”模式，将工程团队直接嵌入企业运营系统，参与工作流设计、系统集成与运维支持。

技术层面，Anthropic于今年2月正式推出企业级智能体插件计划，覆盖金融、法务、人力资源等核心部门场景，允许企业通过私有软件市场部署预构建AI智能体，并以受控数据流实现定制化集成。与此同时，OpenAI的Codex与Anthropic的Claude Code已使非技术团队能够通过自然语言指令构建定制化内部工具，大幅降低了对专业开发人才的依赖。这一趋势加速推动企业采购模式从传统“按席位付费”向“按实际使用量或效果付费”转变，定价逻辑的根本性迁移正在动摇SaaS行业的商业模式根基。

传统IT服务市场的反应已开始显现。印度IT巨头Infosys今年2月宣布与Anthropic合作，将Claude模型整合至其Topaz AI平台，开发企业级智能体系统。据路透社此前报道，Anthropic的企业AI工具发布后，印度科技股曾出现大幅下跌，市场对劳动密集型外包模式的可持续性产生广泛担忧。与此同时，咨询巨头埃森哲已将其2026财年并购预算上调至50亿美元，并将AI专业人才团队扩充至超过85,000人，积极向“AI-first转型合作伙伴”定位靠拢。在国内，百度智能云千帆大模型产业创新中心已于2月签约杭州上城区，通过构建本地化算力集群和模型训练平台，推动企业AI服务向区域下沉；截至2026年2月，百度千帆平台已支撑企业构建超130万个AI智能体。

据Open Source For You分析，AI实验室向全栈企业服务的扩张将进一步激发企业对开源大模型、自托管AI及混合AI架构的需求，以避免供应商锁定和定价控制风险。行业观察人士指出，从模型即服务（MaaS）到智能体即服务（AaaS）的演进正在重塑企业IT采购版图，传统以人力规模为核心的IT服务交付模式面临结构性压缩——实施周期显著缩短，价值交付从人力驱动转向结果驱动。未来，IT服务商的竞争力将不再取决于人员规模，而取决于其整合AI能力、提供端到端解决方案的效率与深度。

英矽智能与Google Cloud达成战略合作，借Gemini模型加速AI药物发现全流程

Sun, 10 May 2026 14:22:24 +0800

5月10号，据上海证券报消息，由生成式人工智能驱动的临床阶段生物医药科技公司英矽智能（03696.HK）宣布与Google Cloud达成战略合作，旨在借助其可扩展的计算基础设施与先进的Gemini系列模型，全面加速药物发现的研发进程。英矽智能将结合自有Pharma.AI平台，利用Google Cloud的算力与AI能力，从靶点识别到临床前候选化合物确认的各环节实现效率跃升。

在技术整合层面，英矽智能计划将Gemini Enterprise Agent Platform及Google Gemini系列模型集成至药物研发产品体系中。尤为值得关注的是，Gemini将与英矽智能最新研发工具PandaClaw深度结合，进一步增强靶点发现能力与核心研发流程的效率。PandaClaw依托多模态数据处理与深度学习算法，在基因组学与蛋白质组学交叉分析领域展现出高精度识别特性。Gemini的加入将为其注入强大的自然语言理解与逻辑推理能力，使研究人员能够直接通过自然语言指令驱动复杂的生物信息学分析任务，从而构建“组学+文本”双引擎的研究范式。

从细节来看，此次合作还将在基础设施层面提供可扩展的云端算力支撑，帮助英矽智能在短时间内处理大规模药物分子库的虚拟筛选与多参数优化。据英矽智能IT负责人沙林介绍，药物发现本质上是与时间的赛跑。通过与Google Cloud的合作，不仅能够获得世界一流的算力支撑，更能实现Pharma.AI平台与Gemini之间的技术协同，从而显著提升靶点识别的准确率，在生命科学中未知的前沿领域为全球科研人员提供更强大的决策支持。

展望影响，此次合作还将进一步加速英矽智能内部AI智能体（Agent）工具的研发迭代，涵盖临床试验方案设计、安全性监测及合规文档生成等关键环节，为从研发到监管申报的全周期提供智能化支撑。在AI制药赛道持续升温、行业从“比拼算法”转向“验证与合规”的背景下，英矽智能与Google Cloud的联手标志着生物医药领域生成式AI应用向纵深迈进，将为纤维化、肿瘤及免疫等领域的创新疗法研发提供更具确定性的技术底座。

中国移动发布MoMA大模型聚合平台，接入超300款模型，单位Token成本压降约30%

Sun, 10 May 2026 14:20:36 +0800

5月10号据IT之家报道，中国移动于5月8日在苏州举行的2026移动云大会上正式发布移动模型服务平台MoMA，该平台目前已接入超300款业界主流AI模型，成为国内大模型数量最多的聚合平台之一，并首创Token集约化运营模式，推动AI服务向普惠化方向迈进。

从技术架构来看，MoMA平台基于国产算力部署自研推理引擎，提供统一API网关，已接入中国移动自研“九天”基座大模型，以及DeepSeek、通义千问、豆包、Kimi、GLM等业界优质模型，覆盖文本生成、语音处理、多模态理解等多项能力。平台首创智能路由引擎，可根据需求灵活切换“成本优先”“效果优先”“均衡优先”三种策略，动态匹配最优模型，当模型出现超时、限流或故障时，可实现秒级自动切换，确保业务连续不中断。

在成本控制和安全保障方面，MoMA通过智能路由对长尾模型资源调度，结合智能缓存、上下文复用、Token压缩等技术，实现单位Token成本压降约30%、资源占用率降低50%以上。平台同步推出“机密模型”服务，将模型部署在机密容器中，基于硬件隔离技术覆盖从芯片到应用的全链路机密计算，为政务、金融等数据安全要求较高的场景提供可信支撑。

MoMA的发布标志着中国移动在MaaS（模型即服务）领域实现从“单模型调用”向“平台化运营”的关键升级。该平台覆盖政务、金融、工业、医疗、教育等多类应用场景，有助于降低中小企业和行业用户接入大模型的成本和门槛，加速AI应用在各行业的规模化落地。随着平台模型接入数量持续扩充，中国移动还将开放万亿级Token服务体验包，进一步完善从算力底座到模型服务的全链路能力，推动人工智能更加广泛、高效、安全地服务经济社会发展。

高德ABot体系模型夺冠AGIBot全球挑战赛，空间智能实现具身化跃迁

Sun, 10 May 2026 14:17:22 +0800

2026年5月10日，据量子位报道，在机器人与自动化领域全球顶级会议ICRA 2026框架下举办的官方赛事AGIBOT WORLD CHALLENGE中，高德地图与中国科学院自动化所模式识别实验室联合组建的ABot-NeoVerse团队，以0.829的总成绩斩获World Model（世界模型）赛道冠军，标志着中国在具身智能核心基础能力领域取得重要突破。

AGIBOT WORLD CHALLENGE由智元机器人主办，是依托ICRA 2026的国际顶级具身智能赛事，共设推理—操作与世界模型两条赛道，吸引来自全球27个国家及地区的526支队伍参赛。世界模型赛道重点考察模型在给定初始视觉观测与机器人动作序列后，对物理状态演变的精准推演能力，并加入大量长尾交互挑战，汇集了中科院工业人工智能研究所、中科院计算技术研究所、中国科学技术大学、重庆大学等顶尖机构的强劲团队。

ABot-NeoVerse模型是高德ABot全栈具身技术体系数据层的核心引擎。该体系涵盖数据、模型和应用三层，通过“数据驱动模型、模型服务应用、应用反哺数据”的耦合式设计，解决具身智能领域长期面临的数据稀缺与仿真鸿沟难题。面对具身训练数据成本为数个数量级的大语言模型数据成本的问题，ABot-NeoVerse通过自研世界模型批量合成高仿真训练数据，从根本上弥合Sim-to-Real技术鸿沟，同时对训练数据的抗幻觉能力和物理一致性保持极高要求。

赛事评测结果显示，ABot-NeoVerse在多步复杂操作中持续保持物体状态与运动结果的一致性，在Visual Quality（0.6246）与Action Following（0.9651）两项核心指标上实现霸榜。此前，高德ABot体系已横扫具身智能全球15项权威基准测试SOTA，跻身全球第一梯队。该体系已成功部署于高德首款开放环境全自主具身机器人“高德途途”，在2026亦庄机器人马拉松中顺利完成动静态避障、引导视障人士出行等高难度通用任务。

业内分析人士指出，高德通过将成熟的空间智能资产与前沿的物理世界模型深度融合，为具身智能提供了一条可验证的全栈技术路径。该架构的成熟标志着具身智能已具备向规模化工程应用演进的坚实基础。从地图导航到具身智能的系统级跃迁，高德ABot体系的持续突破正在为全球具身智能行业树立新的技术标杆。