华南理工大学计算机科学与工程学院院长、欧洲科学院院士、联合实验室专家陈俊龙：
“大湾区生成式AI安全领域技术创新活跃！”在华南理工大学计算机科学与工程学院院长、欧洲科学院院士、联合实验室专家陈俊龙看来，粤港澳大湾区生成式人工智能安全发展联合实验室（简称“联合实验室”）正以“黏合剂”与“试验田”的双重角色，推动区域AI产业生态迈向更安全、更高效的发展阶段。“生成式人工智能将在大湾区各行业实现更深层次、更广范围的赋能，而安全是这一切的基石。”
南方都市报（以下简称“南都”）：对于当前大湾区生成式人工智能安全领域的技术创新与产业布局，您如何评价？
陈俊龙：大湾区凭借区位优势与创新氛围，已成为生成式AI安全技术的前沿阵地。在模型安全可信、量化评级等方向，区域已涌现出一批具有国际竞争力的成果。产业布局方面，基础研发、技术应用、安全保障等环节初步形成闭环，但“重应用、轻安全”“强技术、弱标准”的问题仍需解决。
南都：联合实验室提出的“本地化安全评测系统”如何破解这一难题？
陈俊龙：该系统能针对大湾区企业的业务场景、数据特征和技术架构，提供精准的安全评测与改进建议。例如，在跨境金融场景中，系统可模拟不同司法管辖区的数据合规要求，帮助企业提前规避风险。同时，属地化安全标准能为产业发展划定“安全红线”，推动企业在合规轨道上创新。
南都：AI安全发展涉及多方主体，如何实现资源协同？
陈俊龙：需立足定位、聚焦安全需求构建协同体系。政府可依托深圳前海与河套的制度创新优势，制定AI安全底线与风险分级标准，开放监管科技接口并开展沙箱试点；企业应将安全指标嵌入需求评审、数据治理及模型训练全流程，并参与行业标准制定；高校需聚焦基础理论突破与关键技术攻关，通过产学研合作推动成果转化；用户则需提升安全使用意识，形成治理闭环。
南都：对联合实验室在AI伦理治理、可信技术创新方面有何建议？
陈俊龙：未来可重点发力三方面：一是推动伦理治理与技术流程深度融合，将公平性、可追责等要求嵌入模型全生命周期；二是加快可信AI关键技术研发，尤其在边缘端场景中突破模型压缩下的安全防护；三是参与国际规则共建，提升我国在全球可信AI发展中的话语权。
南都：联合实验室打造的协同治理体系有何独特价值？
陈俊龙：区域协同治理的关键在于形成弹性合作机制。联合实验室通过共建安全基础设施、技术评测平台和数据互通机制，推动标准互认与结果共享，减少重复评估，提高跨境数据流通效率。同时，治理模式正从“刚性约束”向“柔性协同”转变，强调监管与企业的良性互动，推动多元主体共治。
南都：您如何看待AI对大湾区各行业的赋能前景？
陈俊龙：生成式AI将逐步从辅助工具转变为核心引擎，在金融、医疗、教育、制造等领域推动业务流程重构。例如，在跨境医疗场景中，AI系统可实现多语言病历自动翻译与合规审核，提升服务效率。同时，AI系统将更注重安全可控，成为产业升级的重要支柱。
南都：对联合实验室的未来发展有何期待？
陈俊龙：希望联合实验室能打造成为国内乃至国际领先的AI安全研究与创新平台。建议进一步强化安全技术开源共享与生态孵化能力，带动中小企业安全能力提升；系统布局人才培养与国际合作机制，打造高水平治理人才梯队；探索建设AI安全事件响应与溯源中心，提升区域风险应对能力。
作为大湾区AI产业生态的“黏合剂”，联合实验室通过整合政产学研用资源，促进安全技术从研发到应用的全链条衔接，构建起技术迭代、风险可控的良性循环。作为“试验田”，其可结合大湾区高密度应用场景，开展全链条算法探索与应用验证，为行业升级提供安全创新路径。例如，在跨境金融安全测试中，联合实验室已推动完成多轮压力测试，为行业标准制定提供了实践依据。
未来，联合实验室将借助粤港澳协同优势，进一步推进生成式AI在跨境医疗、国际标准对接等领域的探索，最终推动大湾区形成开放合作、安全可控的AI创新生态。
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