大模型技术正快速渗透千行百业，其变革力量令人瞩目，但伴随而来的安全与落地挑战——数据泄露、模型后门、跨行业门槛也日益严峻，成为规模化应用的现实阻碍。
 
　　大模型的训练效率、部署安全与规模化落地，成为产业智能化升级的核心挑战。
 
　　如何让算力更高效？
 
　　如何保障高敏场景数据安全？
 
　　如何打通从技术到应用的“最后一公里”？
 
　　武汉网络安全人才与创新基地内，一项由云从科技与华为联合打造的标杆项目——网安基地人工智能中心训推一体化中心（下称“训推中心”），以“训推一体+可信数据空间”双引擎模式，给出了创新答案。
 
　　作为云从科技携手华为打造的“可控训练场”，它不仅是国内融合可信数据空间与AI安全检测的综合性平台，更以“安全为锚、算力为基”的理念，为AI技术稳健渗透一二三产提供了可复制的实践样本。
 
　　从“痛点”到“破局”：给AI模型建个“安全健身房”
 
　　大模型训练堪称“精细活”：既要海量高质量数据当“食材”，又得强大算力做“灶台”，更需全流程安全防护作“安全阀”。
 
　　但现实中，不少企业面临着“三重困境”——数据孤岛导致“巧妇难为无米之炊”，算力成本高企让中小企业望而却步，安全合规漏洞则可能让投入付诸东流。
 
　　云从科技副总裁、武汉云从总经理张立在空间计算产业人才研修班上，系统揭开了“可控训练场”的神秘面纱：“这里不是简单的算力集群，而是为AI模型量身打造的‘安全健身房’。”依托华为在算力领域的技术积累，中心构建了包含内容审核智能体、AI安全检测中心在内的“训练－检测－部署”全链条安全体系：
 
　　一方面，采用多方安全计算（MPC）、联邦学习等先进算法，实现数据“可用不可见”，从源头杜绝泄漏风险；
 
　　另一方面，AI安全检测中心如同“质检站”，从模型备案到漏洞扫描全程把关，确保产出的模型既“聪明”又“可靠”。
 
　　同时，云从科技AI智能体平台延续了人机协同操作系统的理念，提供了训推中心的核心“智力”源泉，大幅提升多智能体处理复杂任务与人机交互能力：
 
　　（1）分层社会网络的架构设计，改善智能体应用的大模型依赖症，有效提高任务端到端的准确率；
 
　　现有的智能体应用过分依赖大模型能力，架构单一。云从AI智能体平台继承了人机协同操作系统中分层社会网络的设计，将智能体节点分成决策、协调和执行三类，构建了决策下发和信息上报两条链路。良好的分层结构将大模型能力聚焦到决策规划部分，同时让各智能体节点获得了更丰富的上下文和更清晰的指令输入，对提升任务执行的准确率有很大帮助。
 
　　（2）人机协同原生设计，充分发挥智能体与人类的协同效能；
 
　　现阶段的智能体大多没有充分给予人类专家参与和发挥作用的空间，智能体要么固化，要么行为失控。云从AI智能体平台工作流引擎的设计充分考虑人类专家的协同行为，加上多层验证机制，同时收集主观反馈和客观反馈，通过长期记忆和强化学习形成闭环；同时平台拥有完善的知识采编体系，依托云从视觉等其他模态信息的采集分析技术，补强人机协同所需的上下文。
 
　　（3）多样化模型的动态组合调度，兼顾效果与算力经济性；
 
　　算力消耗巨大且低效一直是智能体绕不开的问题。云从AI智能体平台的分层结构和人机协同设计就一定程度上缓解了大模型服务的调用压力，除此之外，依托云从的技术