在互联网广告产业迈向新纪元的 2026 年，深度伪造、AIGC 滥用等新型违规手段不断冲击内容安全底线。如何在海量、实时、高并发的广告中识别拦截违规内容，保障广告主的品牌声誉、开发者的变现效率，已经成为行业共同面对的紧迫课题。
近期鸿蒙生态全场景智慧营销平台 —— 鲸鸿动能发布了《2025 商业信任与安全报告》，该报告揭示了鲸鸿动能以 " 全链路治理 " 为锚点，通过构建“前置合规、双维识别，大模型攻坚”三位一体防控矩阵，实现了对违规内容从“被动拦截”向“主动治理”跨越式进化。
报告披露了一组关键数据：平台全年拦截风险素材达数十亿条，人工巡检累计审核数百万条素材，下线数十万条风险内容。这一成果背后，既有平台对法律法规的及时响应，也有核心技术的强力支撑 —— 尤其是基于混合专家（MoE）的图像风控大模型 —— 它正在帮助广告主与开发者在 AI 违规泛滥的时代，守住内容安全这条生命线，并从中获得确定性的商业回报。
面对生成式 AI 带来的深度伪造、AI 生成违规内容等新型风险，传统单一模型已难以兼顾多场景的精度与效率 —— 要么“看得准但跑得慢”，要么“跑得快但拦不住”。鲸鸿动能的解法，本质是在打破这组长期存在的“风控悖论”：既要拦得住高风险内容，又不能拖慢整个广告投放链路。基于 MoE（混合专家）架构，平台在复杂场景中显著提升了机审的精准性，同时将审核时延控制在可接受范围内，使风控能力真正具备线上规模化运行的条件。
其核心逻辑是三层构建：第一步是视觉、语言大模型预训练及视觉指令微调。通过图文关联、细节捕捉和推理训练，让大模型学会理解图像，例如识别兰花属于“植物”类别。这一过程实质是为模型奠定了基础认知框架，助力其开启对图像内容的初步理解。
第二步是加入 MoE 混合专家模块。这相当于为模型引入了多位“专项专家”，针对不同风险场景各司其职。当图片出现人数露肤度过高的情况，违规内容甄别专家便会介入处理；若涉及其他违规类型，相应专家也会协同“诊断”。这种多专家协同机制，极大提升了模型对复杂违规内容的识别能力。
第三步是内容风控领域多任务微调。让模型在封闭环境中深入学习图像风控知识和审核标准，进一步强化其专项识别能力。经过这三步训练，模型已具备强大的图像理解与专项识别能力，但要应用于线上风控场景，还需进行能力强化与系统适配。
更关键的是，这套模型并没有停留在“实验室能力”，而是围绕真实业务链路做了系统级强化：通过历史案例库沉淀经验，提升对灰区内容的判断一致性；通过模型蒸馏，将大模型能力下沉到线上小模型，显著降低计算成本与响应时延；通过对齐人工审核标准，减少边界案例的反复流转。这意味着 —— 一方面，大模型的学习能力让高危素材更早被识别和拦截，减少风险外溢，品牌安全不再是一句空话；另一方面，更低的处理时延和更稳定的判断结果，缩短了素材审核周期，降低人工介入成本，直接提升了广告投放的整体效率。
此外，为保障内容合规，鲸鸿动能还提前做足了三件事：第一时间将法律新规转化为内容审核标准或培训体系，迅速完成策略部署；将全新法规前置嵌入评审流程，从源头阻拦违规分享，广告 Kit 及时适配执法实践，并面向合作伙伴合规解读培训。
在结果披露上，报告给出“全年拦截风险素材数十亿条 +、识别并下线数十万条风险素材”这些数字当然可以被当成“成绩单”，但也可以把它理解为一个信号：平台从“事后删帖式治理”走向“制度化的前置治理”，其关键不在于罚了多少，而在于把规则、流程、培训、工具做成了日常作业，真正地去保障广告主、开发者的内容安全与品牌声誉
在鲸鸿动能的实践中，规则与技术不仅仅用于“防守”—— 通过精准识别与动态拦截，合规的优质广告能够获得更多曝光机会，从而形成“安全净化环境、环境反哺增长”的正向循环。对于广告主和开发者而言，选择鸿蒙生态，不仅是选择了一个风控严格的安全环境，更是选择了一个信任驱动、长期健康的商业增长平台。随着 AIGC 技术持续演进，攻防双方的竞赛远未结束，但鲸鸿动能所构建的全链路智能风控体系，已经为行业提供了一种确定性：在信任成为核心商业货币的时代，内容安全不再是成本，而是可持续增长的基石。
