问题——智能化加速落地，安全短板日益凸显。随着大模型与预训练模型在交通、制造、公共服务等领域的广泛应用，系统面临后门植入、对抗样本攻击、数据投毒等安全威胁，可能导致模型误判、服务中断甚至连锁反应。如何在技术快速发展的同时构建可验证、可评估的安全防护体系，成为行业和科研界亟待解决的现实问题。
随着人工智能规模化应用，安全已从"可选项"变为决定技术可信度和产业发展的"必答题"。从基础研究到评测工具——从攻防实践到人才培养——青年科研人员的持续投入正在将"看不见的风险"转化为可量化、可管理的问题。只有筑牢安全防线，自动驾驶等前沿应用才能在坚实的基础上加速发展。