文章总结： 中国信通院发布《数据治理研究报告（2025年）》，聚焦端侧大模型数据治理。报告剖析了端侧模型技术特点及全生命周期数据风险，比较了全球法律制度差异。建议完善法律规则、明确主体责任、创新监管技术，在安全与发展平衡下构建多方共治生态。 综合评分： 85 文章分类： 政策法规,数据安全,AI安全

发布 | 中国信通院政经所联合发布《数据治理研究报告（2025年）》（附下载）

中国信息安全

2026年2月5日 17:51 北京

以下文章来源于中国信通院CAICT ，作者中国信通院

中国信通院CAICT .

中国信息通信研究院是工业和信息化部直属科研事业单位，以“国家高端专业智库 产业创新发展平台”为发展定位，在信息通信行业重大战略、规划、政策、标准和测试认证等方面发挥了有力支撑作用。

随着人工智能技术加速向智能终端设备深度渗透，端侧大模型正以“算力前移、数据本地、场景深耕”的颠覆性变革重塑智能产业格局，形成覆盖智能手机、智能汽车、可穿戴设备等万亿级智能终端市场的产业生态。端侧大模型场景下的数据治理成为数据领域的新兴议题。

近日，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）政策与经济研究所、互联网法律研究中心联合发布《数据治理研究报告（2025年）——端侧大模型数据治理法律要点研究》。

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报告立足端侧大模型的独特技术架构与运行机理，系统剖析其在数据采集、存储、处理、传输及销毁等全生命周期环节中潜藏的风险特性，通过全面梳理国内外相关立法动态与实践经验，创新性提出了一套兼具前瞻性与实操性的综合治理策略，旨在为打造安全可靠、合规有序的端侧智能生态环境提供有力的理论支撑与实践指引。

报告主要内容

1. 端侧大模型发展概况与技术特点。端侧大模型是指通过量化、蒸馏、裁剪等轻量化技术，将大模型核心推理能力下沉至手机、平板、车载设备、智能家居等终端硬件，依托本地算力完成数据处理、智能交互与任务执行，无需依赖云端持续支撑即可实现离线运行的轻量化AI模型体系。随着人工智能技术的快速发展，端侧大模型逐渐成为实现智能设备本地计算能力的关键技术，可在终端直接实现数据闭环与实时决策，具有本地化、轻量化、个性化与协同化等特征。

2. 端侧大模型数据治理法律要点分析。端侧大模型的数据处理方式相比传统云端模型更具隐蔽性、碎片化、场景化特征，且依托设备本地的多传感器、系统权限、离线交互场景，形成了“本地采集+轻量上传+隐性关联”的复杂数据处理体系。因此也引发了对数据治理中“告知—同意”规则、数据收集存储规则、用户数据权利保护以及内容真实性等法律要点的讨论。

3. 全球端侧大模型数据治理法律制度的比较研究。面对端侧大模型技术的飞速发展，欧盟目前仍坚持在GDPR的基础上推进个人数据保护，但同时欧盟数据保护委员会及成员国机构也通过发布指南、细则等文件的形式，进一步细化端侧大模型链条上的各方责任。美国采取分行业、分场景的个人信息保护策略，强调通过市场机制和技术标准实现治理目标。我国则形成了层次分明、相互协同的人工智能法治基础格局，既有顶层立法，也有专门针对人工智能的配套规定，对端侧大模型的个人信息保护提出系统性要求。

4. 我国端侧大模型数据治理的展望与建议。面向未来，应当构建“发展—安全”的平衡框架，让用户真正享受“智能在端，安全在握”的数字化生活。一方面，针对端侧大模型的技术特点和治理重点，应对《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等构筑的数据治理法律体系进行适应性调整；另一方面，应当坚持在平衡安全和发展的前提下，通过完善法律规则、补充监管手段、创新技术工具、加强部门合作、深化国际合作等方式，形成“政府主导、企业主责、行业自律”的多方共治生态，实现治理效能的最大化与可持续性。

报告目录

一、端侧大模型发展概况与技术特点

（一）本地化：终端自治与数据保护升级

（二）轻量化：资源约束下的高效能突破

（三）个性化：用户行为驱动的场景智能

（四）协同化：端云融合与生态互联

二、端侧大模型数据治理法律要点分析

（一）数据处理前：“告知—同意”规则的适配

（二）数据处理中：数据收集存储规则的效力

（三）数据处理后：用户数据权利的保护

（四）处理全链条：网络内容真实性的治理

三、全球端侧大模型数据治理法律制度比较研究

（一）欧盟在严格保护个人数据基础上进行灵活处理

（二）美国采取“场景化保护”灵活路径

（三）中国在现有法律框架下开展实践探索

四、展望与建议

（一）完善法律规则，强化制度可操作性

（二）明确责任划分，落实多主体责任追溯机制

（三）补充监管手段，应对信息内容安全风险

（四）创新技术工具，提升以技管技能力

（五）建立协同机制，提升治理能力

（六）加强国际合作，共同应对全球性挑战

（来源：中国信通院）

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