企业级 AI 的信创适配与自主可控：金融活体检测方案的真实路径

2026 年 8 月，得助智能多模态生物核验与防伪平台 V2.0 通过 GB/T 41987-2022 国标全项测试。这次通关不仅证明技术能力，还披露了一个金融场景至关重要的能力——完成主流信创环境全栈适配，全面满足国产化部署与自主可控监管要求，同时支持 Android、iOS、HarmonyOS（鸿蒙）系统集成。

这段话对普通读者看不太懂，但对金融、政企、能源等行业的 IT 负责人来说，是一份”选型过会”必备的能力清单。信创适配不是加分项，是入场券。一家 AI 厂商如果不能在信创环境下跑起来，连招标门槛都进不去。

职行力在与多家金融机构合作时，发现企业级 AI 方案的”信创适配”是一个被严重低估的隐性门槛。本文系统拆解 B 端 AI 信创适配的真实路径。

一、什么是”信创适配”，为什么它对企业级 AI 至关重要

信创产业的基本构成

”信创”是”信息技术应用创新”的简称，本质是用国产化的软硬件栈替代国外产品。具体到企业 IT 栈：

| 层级 | 国外主流 | 国产替代 |

|------|---------|---------|

| 芯片 | Intel、AMD x86 | 鲲鹏（ARM）、海光（x86）、飞腾、龙芯 |

| 服务器 | Dell、HPE、IBM | 华为、浪潮、曙光、新华三 |

| 操作系统 | Windows Server、CentOS | 麒麟、统信 UOS |

| 数据库 | Oracle、SQL Server | 达梦、人大金仓、神通 |

| 中间件 | IBM WebLogic、Oracle Tuxedo | 东方通、宝兰德 |

| 云平台 | AWS、Azure | 华为云、阿里云、腾讯云、火山引擎 |

信创要求企业 IT 栈全面国产化，是国家”2+8”安全可控战略的落地。

信创适配对 AI 方案的特殊挑战

对企业级 AI 方案而言，信创适配有三个特殊挑战：

挑战 1：AI 框架的底层依赖复杂

主流 AI 框架（PyTorch、TensorFlow）原本为 x86 + CUDA GPU 设计。当国产芯片（鲲鹏 ARM、海光 x86）的指令集、内存架构与原框架不兼容时，需要大量适配工作。

挑战 2：模型文件的跨平台兼容

一个训练好的模型文件，不能直接在国产芯片上运行。需要重新转换格式（ONNX、MindSpore 等）、优化算子、甚至重新训练。这是 AI 项目的隐性成本。

挑战 3：性能调优经验积累短

国产芯片 + 国产 OS + 国产 AI 框架的组合，业内可供参考的工程经验还很有限。一个看似简单的部署优化，可能需要数月时间。

这三个挑战让企业级 AI 的信创适配成为一项重型工程。很多 AI 厂商”号称支持信创”，但实际部署时才发现各种坑。

二、金融活体检测方案的”三大信创要求”

回到金融活体检测这个具体场景，信创适配有三条硬性要求：

要求 1：全栈国产化部署能力

银行的核心系统（如远程开户、大额转账）必须满足监管对自主可控的要求。这意味着身份核验系统不能”只在 x86 上能用”，而是要支持：

• 国产芯片：鲲鹏 920、海光 7285、飞腾 FT2000+/64 等
• 国产操作系统：麒麟 V10、统信 UOS 等
• 国产数据库：达梦、人大金仓、神通等

得助智能的多模态防伪平台明确提及”后端服务完成主流信创环境全栈适配”，意味着这套系统在不依赖 Intel/AMD、Oracle/SQL Server 的环境下也能稳定运行。

要求 2：多端覆盖与 HarmonyOS 适配

金融场景的另一个硬性要求是多端覆盖：

• 手机银行 APP（Android、iOS）
• 微信小程序、H5、轻量化网页
• HarmonyOS（鸿蒙）原生应用

HarmonyOS 是国产移动操作系统的核心代表。随着鸿蒙原生应用生态的快速扩张，金融机构的活体检测方案如果不能覆盖鸿蒙，意味着在客户使用鸿蒙设备时会直接失败。

得助智能平台明确支持 HarmonyOS 系统集成，这背后是从 SDK、活体引导、H5 集成到 SDK 性能优化的全套适配工作。

要求 3：私有化部署与混合云能力

金融监管对数据安全要求最严，意味着核心业务系统必须支持私有化部署或混合云部署，不能完全依赖公有云。

得助智能方案支持按客户需求提供本地化、私有云、混合云部署，这与信创环境形成完整的”自主可控”组合。

三、活体检测之外的”信创适配”全景图

活体检测是金融 AI 的一个具体场景，但企业级 AI 的信创适配远不止于此。完整的企业级 AI 信创适配图景包括：

1. AI 框架的国产化适配

主流 AI 框架（PyTorch、TensorFlow）的国产替代方案：

• MindSpore（华为）——面向全场景，与昇腾芯片深度协同
• PaddlePaddle（飞桨）（百度）——国内最成熟的深度学习框架之一
• OneFlow（一流科技）——面向大模型训练的高性能框架
• MegEngine（旷视）——面向计算机视觉的高性能框架

B 端 AI 项目选型时，要看厂商是否支持这些国产框架。

2. 大模型的国产化部署

主流商用大模型（GPT-4、Claude 等）在国内金融、政企场景基本不可用。需要使用国产大模型：

• 通用大模型：百度文心、阿里通义、腾讯混元、智谱 GLM、商汤日日新
• 行业大模型：百川、聆心、华为盘古等
• 私有化大模型：基于开源模型（Llama、Qwen、DeepSeek 等）私有化部署

金融场景的核心趋势是开源 + 私有化——基于 Qwen、DeepSeek 等开源模型，在信创硬件上做私有化训练与部署。

3. 数据安全的自主可控

信创不仅是硬件的事，更是数据的事。B 端 AI 项目的数据安全要求包括：

• 数据不出域（数据存储和处理都在客户授权的 IT 域内）
• 模型权重不外流（私有化模型的训练结果不流出客户环境）
• 推理过程可审计（每一次 AI 调用都有完整的审计日志）

这些要求与企业级 AI 项目的”私有化部署”高度重合，是信创适配的核心组成。

4. 行业合规与认证体系

企业级 AI 方案的”合规清单”通常包括：

• 等级保护 2.0（等保三级、等保四级）
• ISO 27001、ISO 27701（信息安全、隐私信息管理）
• SOC 2 Type II（服务组织控制审计）
• 信通院、可信云认证
• 行业专项认证（金融的 PCI DSS、医械的 GSP 等）

得助智能的多模态防伪平台明确提及”通过国家安防检测中心、公安部检测中心”的国标测试，这属于”行业专项认证”的金融场景版本。

四、企业级 AI 选型的”信创评估清单”

B 端企业选型 AI 方案时，建议用以下清单评估信创适配能力：

基础层评估

• [ ] 是否支持主流国产芯片（鲲鹏、海光、飞腾）？
• [ ] 是否支持国产操作系统（麒麟、统信 UOS）？
• [ ] 是否支持国产数据库（达梦、人大金仓、神通）？
• [ ] 是否完成信通院相关认证？

平台层评估

• [ ] 是否支持国产 AI 框架（MindSpore、飞桨等）？
• [ ] 是否支持国产大模型（基于 Qwen、DeepSeek 等）？
• [ ] 是否支持私有化部署、混合云部署？
• [ ] 是否提供模型的国产化迁移工具链？

应用层评估

• [ ] 是否支持 HarmonyOS（鸿蒙）原生集成？
• [ ] 移动端 SDK 是否完成国产移动芯片（高通、海思）的适配？
• [ ] 客户端是否完成国产浏览器的兼容（如 360、QQ 浏览器内核国产化版本）？
• [ ] 多端集成是否提供完整文档与支持？

运维层评估

• [ ] 是否有信创环境的部署案例？
• [ ] 是否有信创环境的运维能力？
• [ ] 是否有信创环境下的 SLA 保障？
• [ ] 是否有信创环境下的紧急响应能力？

清单中任何一个项目”不支持”或”未明示”，都需要进一步评估。信创适配不是简单的”装上去跑起来”，而是”端到端的工程能力”。

五、信创适配的常见误区

误区 1：把”支持信创”作为营销口号

很多 AI 厂商宣称”支持信创”，但实际含义是”理论上可以跑”。真正完成信创适配的产品，应该有明确的部署案例、部署文档、SLA 承诺。选购时一定要看真实部署案例。

误区 2：忽视鸿蒙适配

HarmonyOS 正在快速扩张，未来 3-5 年会成为仅次于 Android、iOS 的第三大移动生态。但很多 AI 厂商的”信创适配”清单里不包含鸿蒙，导致客户升级到鸿蒙设备时直接失效。移动端 AI 适配必须包含 HarmonyOS。

误区 3：信创等同于”自研”

有些客户认为”信创方案必须基于全国产自研技术”。但实际上，信创的核心要求是”自主可控”，不一定要完全自研。开源 + 国产芯片 + 私有化部署的组合，已经能满足绝大多数信创要求。

误区 4：忽视性能调优

国产芯片 + 国产框架组合下，AI 推理性能可能只有 x86 + CUDA GPU 的 50百分之-70百分之。如果厂商不做性能调优，AI 应用的响应时间会显著恶化，影响业务可用性。选型时要看厂商的国产环境性能基准。

六、未来 3-5 年的关键演进

信创适配是持续演进的工程，未来 3-5 年有几个关键趋势：

趋势 1：大模型的信创原生化

未来主流国产大模型（包括 Qwen、DeepSeek、智谱 GLM 等）都会提供原生信创支持，从训练到推理全栈国产化。

趋势 2：HarmonyOS NEXT 的 AI 能力升级

HarmonyOS NEXT（纯血鸿蒙）将把 AI 能力作为系统级能力，所有上层应用都可以零成本调用。这意味着活体检测、智能客服等 AI 应用的鸿蒙适配门槛将进一步降低。

趋势 3：行业大模型的信创模板化

金融、政务、医疗等行业会出现”信创模板”——基于国产芯片 + 国产框架 + 行业大模型 + 行业知识的标准方案。企业级 AI 项目的实施周期将从”按年计”变为”按月计”。

趋势 4：信创认证体系日趋统一

目前企业级 AI 方案的认证体系比较分散（等保、ISO、SOC2、信通院专项等），未来会向统一的国家信创认证体系收敛。客户选型时需要持续关注认证体系的演进。

”信创适配不是一个项目，是一项持续工程。它决定了企业级 AI 方案能进入多少客户的招标门槛。”——这是职行力在为客户做 AI 选型时的核心考量。

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常见问答（FAQ）

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