近年来，随着人工智能技术的飞速发展，AI智能产品凭借其高超的语言生成能力及复杂任务处理能力，逐渐进入了教育、医疗、金融等多个关键领域，成为各行业单位提高运营效率、创新变革生产力的重要推动力。

然而，随着AI智能产品的广泛应用，用户也开始面临一系列顾虑：AI智能产品是不是真的智能？它是否能够应用于我的业务？安全性是否有保障？这些问题催生了对AI智能产品综合能力评测的迫切需求。

AI智能产品测评

安全是发展的前提

虽然行业已存在多类测试平台，但在测什么、如何测、常态化测评支撑、资源投入等方面难以满足客户特定需求。

客观评估框架缺失当前AI智能产品测评面临的最大难题是缺乏一个客观且公认的评估框架。由于没有统一的标准，不同的评测平台和开发者使用各自的方法和指标，导致评测结果难以比较和验证。

测评指标和方法不统一由于缺乏统一的测评指标和方法，AI智能产品的评测往往依赖于特定的数据集或场景，这些可能与实际需求脱节。这导致评测结果无法真实反映AI智能产品在实际业务中的应用效果。

标准化测评平台缺失大部分平台缺乏可视化界面，并且测评流程复杂繁琐。完整的评估通常需要耗费大量算力和时间成本，难以支撑复测和多并发测试。

测评结果滞后由于大模型技术与安全威胁的快速演变，测评平台的数据集和评估方法往往难以及时更新。这种滞后性导致现有平台无法反映AI智能产品的最新能力情况和风险态势。

测评流程效率低许多开放类问题测评仍需要依赖经验丰富的团队辅助。此外，评估结果的判定和报告生成也往往需要借助工具和平台，进一步增加了人力和资源成本。

三大维度

助力AI智能产品高效应用

面对这些挑战，永信至诚依托在数字安全测评领域的深厚技术积累与业务实践成果，构建春秋AI测评「数字风洞」平台，以春秋AI大模型为核心，基于标准化测评数据和海量业务场景模版，实现对AI智能产品智能度、安全度和匹配度的综合测评，通过以模测模、以模强模，简化测评流程，提高测评效率。

智能度测评

评估AI智能产品的认知和处理能力

智能度测评重点关注评估AI智能产品在理解、推理和知识应用方面的表现。平台内置了覆盖18个知识领域和100万+测评题目的智能评估体系，能够测评从基本知识应用到复杂推理能力的具体表现。同时，我们也关注AI智能产品是否能够胜任真实场景任务，并通过测评AI智能产品的问答能力、知识补全能力、推理能力及工具学习能力等，进行AI智能产品的“智商”评估。帮助企业了解产品的实际认知能力，确保在业务场景中被准确应用。

安全度测评

评估AI智能产品应用的潜在风险

安全度测评关注的是AI智能产品使用过程中的潜在风险，包括数据隐私、系统安全、输出合规性和伦理性。平台集成了超过10万条安全检测数据和300多种攻击载荷模板，通过模拟多种攻击手段测试产品的应对能力，确保其符合法律法规和伦理准则，以及在多环境变化下仍能维持高安全标准。此外，平台还创新性地引入了AI智能产品“血缘”相似度检查。通过分析分词器、模型架构、参数权重和安全抗性，平台可以揭示被测产品与已知开源模型的相似性，有助于识别潜在的安全风险，增强了对模型来源和行为了解的透明度。

匹配度测评

测评AI智能产品能否满足业务需求

匹配度测评旨在为AI智能产品在特定行业和场景中的应用提供有效支持。平台允许客户根据实际需求自定义测试任务，验证模型在行业特定任务中的模组能力。通过对模型的场景化测试，春秋AI测评「数字风洞」能够评估AI智能产品是否能顺利对接实际业务流程。此外，平台还提供多模型对比功能，帮助用户快速选择最适合自己业务场景的产品，从而保证AI智能体的业务应用性。

典型行业应用

某金融客户智能客服合规测评

为了提升客服效率，减少人工服务成本，某银行一直使用智能客服服务客户，但在合规和安全性上遇到了巨大挑战。为此，该银行选择了春秋AI测评「数字风洞」进行评估，以保障智能客服产品的安全合规性和业务适配性。

首先，春秋AI测评「数字风洞」对智能客服的金融知识储备和推理能力进行了评估。平台发现该产品在常规问题回答上表现良好，但在特定金融法规解读和风险分析上存在知识盲点，从而帮助银行明确了模型优化方向。

其次，平台利用攻击载荷对智能客服平台进行了多轮测试，包括隐私保护和内容合规性方面的严格考察。通过一系列高强度测试，平台确认了模型具备良好的风险识别和应对能力，为客户提供了充分的合规保障。

在整个测评任务中，平台生成了符合银行客户服务场景的测试数据，并模拟银行业的典型问答场景，对AI智能产品的应用适配性进行验证，为AI智能产品的定向优化提供了标准与方向。

在智能化的浪潮中，春秋AI测评「数字风洞」以独立、客观的第三方视角，为各行业用户提供了覆盖智能度、安全度和匹配度的多维度测评平台，推动AI技术的安全、合规、高效应用，为数字化、智能化转型保驾护航。

责任编辑：kj005