这份由中国信通院 2025 年 12 月发布的《端侧大模型数据治理法律要点研究》报告，立足端侧大模型 “算力前移、数据本地” 的技术特征，系统剖析其数据治理全生命周期风险，梳理全球治理实践并提出兼具前瞻性与实操性的综合治理策略，核心是打造 “发展 - 安全” 平衡的端侧智能生态，为相关法律规制与产业实践提供理论和实践指引。以下是核心内容总结：

一、端侧大模型的核心技术特征

端侧大模型是经轻量化处理、下沉至智能终端的 AI 模型体系，可依托本地算力离线运行，核心特征为本地化、轻量化、个性化、协同化：

本地化：构建 “数据 - 模型 - 服务” 安全闭环，数据本地处理减少云端传输，既优化体验、降低企业成本，又提升隐私保护水平；

轻量化：通过模型压缩技术和资源动态分配，突破终端算力、内存等资源限制，实现高效推理；

个性化：分析终端本地的用户行为、生物特征等数据，动态优化模型，实现场景化精准服务，推动服务从 “被动响应” 升级为 “主动预判”；

协同化：构建 “端 - 边 - 云” 三级协同架构，实时性任务端侧处理、复杂任务分流至边云，同时实现多设备数据互通、任务联动，弥补单一终端局限。

二、端侧大模型数据治理的核心法律痛点

端侧大模型数据处理具有隐蔽性、碎片化、场景化特征，形成 “本地采集 + 轻量上传 + 隐性关联” 的复杂体系，在数据处理全生命周期暴露出诸多法律合规难题：

数据处理前：传统 “告知 - 同意” 规则适配困难，训练数据含海量难以甄别的个人数据、一揽子授权与单独授权要求冲突、用户难以精准知晓数据处理链路，且老人、未成年人等特殊群体缺乏有效身份识别和权益保护机制；

数据处理中：最小必要原则适用受挑战，个性化服务需求与适度收集数据存在矛盾；端云协同模式下，云端同步的个人信息难以按要求及时删除，存储期限管理失效；

数据处理后：多主体参与、多链条联动导致数据泄露风险传导性强，且易引发全维度隐私泄露；用户更正删除权、限制拒绝权、可携权等数据权利行使存在技术和机制障碍；终端厂商、模型开发者、云端服务商等主体权责边界模糊，责任认定困难；

全链条层面：本地训练数据缺乏统一清洗校验，易被污染引发 “偏见固化”；轻量化压缩导致模型精度损失，产生 “模型幻觉” 误导用户；端侧设备防护弱，易遭受对抗攻击，且缺乏实时监测机制，形成安全盲区。

三、全球端侧大模型数据治理法律制度实践

全球形成欧盟、美国、中国三种典型治理模式，各有侧重且适配自身产业与法治环境：

欧盟：坚持 GDPR 严格的个人数据保护框架，以 “权利优先” 为核心，落实设计和默认数据保护、“告知 - 同意”、数据跨境同等保护等原则，结合《人工智能法》按风险分级规制；成员国数据保护机构与欧洲数据保护委员会（EDPB）通过发布指南、意见，细化模型匿名性、合法利益适用、责任划分等争议问题，填补实操空白；

美国：采取 “场景化保护” 灵活路径，联邦层面轻监管、鼓励创新，各州通过立法形成差异化监管；针对深度伪造、儿童数据、医疗数据等重点技术和领域明确严格要求，司法判例界定训练数据版权合理使用边界；同时依托 NIST 等机构制定技术标准，通过行业自律和企业技术创新补充监管；

中国：在《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等现有法律框架下开展实践，明确多主体共同处理、委托处理的责任划分规则，细化 “告知 - 同意” 在端侧场景的适用要求；司法实践（如杭州 “AI 奥特曼” 案）按数据输入、训练、输出、使用阶段区分主体责任，降低企业不合理监管负担；同时通过技术标准研制（如云上大模型安全标准、Agent 安全评测体系）细化法律要求，推动治理落地。

四、端侧大模型数据治理的六大核心建议

报告提出构建 “政府主导、企业主责、行业自律” 的多方共治生态，从法律、责任、监管、技术、协同、国际合作六大维度提出建议，核心是平衡技术创新与数据安全：

完善法律规则：按风险等级构建差别告知机制，探索训练数据同意例外情形，建立最小必要原则弹性适用机制，规范端云协同数据存储期限，强化老年人、未成年人等特殊群体保护；

明确责任划分：制定数据分类分级指南，完善端侧侵权认定规则并引入举证责任倒置，按主观状态和数据调用形式明确设备厂商、模型开发者、APP 提供者等多主体责任边界，落实责任追溯；

补充监管手段：构建公开可信的语料库，打造透明可解释的算法模型，建立 “机器初筛 + 人工复核 + 专家终审” 的三级信息内容审查过滤制度，应对虚假信息等内容安全风险；

创新技术工具：部署端侧监管沙盒，优化轻量化数据清洗与脱敏技术，构建端云协同的安全存储架构，建立个人信息处理风险评估机制，开发联邦学习、差分隐私等轻量化隐私计算技术，提升以技管技能力；

建立协同机制：构建 “政府监管 + 行业自律 + 技术监测” 三位一体监管模式，建立模型动态评估机制，强化跨部门信息共享和行业技术共享，设立专门平台为用户提供便捷维权渠道；

加强国际合作：推动制定端侧数据安全国际准则，建立跨境监管协作机制，联合研发安全防护技术，加强国际交流与培训，共同应对数据泄露、深度伪造等全球性挑战。