2025年中国联通与中国电信反诈方案、AI技术实现及合作战略分析报告
一、2025年电信网络诈骗形势与行业背景
基于现有信息，本报告未获取关于 2025 年电信网络诈骗宏观犯罪趋势（如发案量、主要手法演变、经济损失等）的直接描述。然而，从中国联通与中国电信在 2025 年所采取的反诈技术升级与战略部署中，可以清晰地反推出当前及未来一段时期反诈工作所面临的核心挑战与行业演进方向。
🔍 反诈形势：技术对抗升级与全域化威胁
运营商投入巨资构建的智能化防御体系，直接反映了诈骗活动正朝着技术化、专业化、跨境化方向急速演进，传统规则拦截已难以应对。
诈骗手段与技术的“AI 化”对抗：两家运营商不约而同地将AI 大模型置于反诈核心，表明诈骗分子已广泛利用人工智能等新技术生成更逼真的诈骗内容、进行更精准的“剧本杀”和更隐蔽的通信伪装。例如，中国电信云南公司研发的反诈大模型，专门针对“多种 AIGC 生成的虚假内容”，伪造视频检测精度达 96.2%，这侧面印证了利用深度伪造（Deepfake）等 AI 技术进行诈骗已成为现实威胁。
黑灰产技术装备持续迭代：中国联通提及利用大数据算法打击“猫池”、GoIP 等黑灰产设备，中国电信则与警方联合研究“呼转隐藏号码”等新型手段。这表明诈骗背后的黑灰产业链条完备，通信设备不断更新，以实现虚拟拨号、远程操控、隐藏真实位置，给源头追踪带来极大困难。
攻击场景从通信网络向数字生活全域渗透：防护范围已从传统的电话、短信，扩展到网站、APP、乃至终端应用和网络流量。中国联通构建涉诈网站智能分析大模型，中国电信推出内置 AI 防诈引擎的“星小辰终端智能体”，都说明诈骗活动已深度嵌入用户的整个数字生活场景，防御必须实现从“通信管道”到“应用内容”再到“用户终端”的全链条覆盖。
🏢 行业背景：从“被动处置”到“主动智能防控”的战略转型
在监管要求与自身社会责任的双重驱动下，电信行业反诈工作的定位已发生根本性转变，正从一项合规性任务升级为企业核心安全能力与战略业务组成部分。
监管压力与“源头治理”责任：运营商严格执行“两问、两签、两提醒”实名制，并对语音专线等高风险业务执行“先涉诈评估再上线”机制，这体现了行业监管对“断卡行动”和源头管控的持续高压。企业必须将风险管控前置到入网和业务开通环节，承担起更主动的治理责任。
技术驱动成为核心竞争力：反诈能力建设已不再是成本中心，而是体现运营商云网融合、算力、大数据与 AI 综合技术实力的竞技场。中国电信将安全能力融入“云网融合”战略，建成覆盖 31 省的安全能力池；中国联通则以“联通元景”MaaS 平台为基座打造反诈智能体。这标志着反诈工作深度依赖于企业的整体数字化转型与云网算智一体化能力。
“警企联动”成为行业标配与主要合作模式：无论是中国联通在山东设立集团级反诈中心形成“四位一体”警企协同，还是中国电信在广西与公安厅共建“AI 数智技防反诈联合实验室”，都表明与公安机关的深度、常态化技术协作已成为行业反诈工作的最主要合作形态。这种合作超越了简单的线索通报，进入了“线索共享—技术反制—联合收网”的闭环实战阶段。
生态化协同与能力输出初现端倪：在地方层面（如云南），已形成“监管引领、企业主建、技术防控”的治理格局，三大运营商的反诈基地“各有侧重、协同互补”。同时，通过湖南大数据交易所等数据要素市场，运营商的反诈能力（如中国电信的“翼平安”平台）开始以标准化数据产品或解决方案的形式对外提供，标志着反诈技术正从内部工具向可赋能千行百业的社会化服务演进。
总结而言，2025 年的电信网络诈骗形势呈现出技术对抗白热化、攻击载体多元化的特征，而电信行业的反诈工作已全面进入以AI 与大数据为核心驱动、云网能力为底座、警企协同为主轴、生态共治为方向的“数智化”主动治理新阶段。这为后续章节详细阐述中国联通与中国电信的具体方案、技术实现与合作模式奠定了宏观背景。
二、中国联通与中国电信2025年反诈总体方案概览
面对 2025 年电信网络诈骗“AI 化、专业化、跨境化”的严峻挑战，中国联通与中国电信分别发布了体系化、智能化的反诈总体方案。尽管双方未发布联合的官方文件，但其方案在战略定位、技术路径与生态协同上呈现出“独立深耕、异构互补、间接汇流”的鲜明特征，共同构成了行业反诈的“双擎”驱动格局。
🔍 一、 战略定位：从“成本中心”到“核心安全能力”的共识升级
两家运营商均将反诈工作从传统的合规响应，提升至企业核心战略与安全基石的层面，但其战略表述与侧重点各有不同。
中国联通：“数智反诈”新体系 中国联通明确提出以 “数智反诈” 为核心，致力于构建从 “事后封堵”到“事前预警、事中阻断、事后溯源” 的全流程智能防控体系。其战略核心是充分发挥数据集中和算力优势，将反诈能力深度融入其 “联通元景”MaaS（Model as a Service）平台，定位为融合“算网、智算、数据与模型”的一体化技术中枢，旨在实现从被动防御到主动智能防控的根本转变。
中国电信：“云网融合”与“AI+”主动治理 中国电信将反诈大模型作为其 “云改数转智惠”战略与 “AI+”行动 的核心组成部分。其战略核心是实现从 “+AI”（技术叠加）向“AI+”（AI 原生与深度融合） 的转型，让 AI 能力真正融入业务内核。这具体体现为 “用 AI 强安全”与“靠安全护 AI” 的双轮驱动，既利用大模型提升安全防护，又构建体系保障大模型自身安全，最终将安全能力深度融入其“云网融合”的基础设施。
🏗️ 二、 技术架构：分层模块化与云边端协同的两条路径
在技术实现上，两家运营商基于自身资源禀赋，构建了风格迥异但同样先进的技术架构。
🎯 三、 关键应用场景与成效
双方的方案均在预警劝阻、渠道拦截、源头治理等核心场景实现了规模化应用，并取得显著成效。
智能预警与劝阻
中国联通：采用 “AI 先行 + 人工兜底” 模式，通过公安机关授权的“96110”或自有“10101010”号码进行 AI 外呼。其反诈中心日均外呼劝阻电话超 8000 通，月均自动劝阻潜在受害人约 24 万人次。
中国电信：推出行业首创的 “星小辰终端智能体”，内置 AI 防诈引擎，试点用户的诈骗识别成功率超过90%。其智能语音反诈机器人人工语音仿真度超 95%，劝阻止损效率提升 3 倍。
涉诈通信与黑灰产打击
中国联通：“联通安全管家”产品集成涉诈网站智能分析大模型，实现家庭侧实时屏蔽。利用大数据算法持续迭代模型，支撑公安机关“打猫”专项行动。
中国电信：北京电信打造 “AI+ 大数据”智能风控体系，通过 AI 风险评级与高危画像识别，使新入网涉诈率累计降幅达45%。
源头治理与生态构建
双方均严格执行入网环节 “两问、两签、两提醒” 实名制标准，并对高风险业务执行先评估后上线机制。
中国联通在集团和各省市公司成立反诈工作专班或反诈工作室，形成专业化治理机制。
中国电信在云南建成全国首个反诈实训基地，累计培训超 6000 人次，形成“技术反制 + 全民防御”双轮驱动。
🤝 四、 合作与协同：警企联动为主轴，生态协同为桥梁
尽管没有直接的双边技术共享协议，但两家运营商通过共同参与更高维度的治理体系与市场生态，实现了事实上的协同。
深化“警企联动”机制：这是双方反诈工作的核心合作模式。
中国联通：在山东济南设立集团级反诈中心，构建 “实时发现—智能拦截—精准处置—快速核验”四位一体工作机制。地方上，如烟台联通通过反诈大数据平台每日筛查线索并实时推送警方。
中国电信：与公安机关共建联合实验室，如广西电信与自治区公安厅联建 “AI 数智技防反诈联合实验室”，实现风险号码的自动监测、关停和线索推送闭环。
在数据要素市场实现能力“汇流”：一个关键的间接协同场景出现在湖南大数据交易所。在其中的通信数据专区，中国电信、中国联通、中国移动三大运营商的数据产品共同上架交易。中国电信推出“翼平安”反诈平台，中国联通推出“智游”文旅大数据平台。这标志着运营商的 AI 反诈能力正以标准化数据产品或解决方案的形式，在合规市场框架下实现价值流通与间接共享。
区域协同治理格局：在云南省通信管理局的推动下，形成了 “监管引领、企业主建、技术防控” 的治理格局。中国电信的反诈实训基地、中国联通的反诈联合实验室与中国移动的基地在云南形成了 “各有侧重、协同互补” 的运营模式，为更高层面的技术交流与生态协作提供了区域范本。
综上所述，2025 年中国联通与中国电信的反诈总体方案，是两条并行的、基于各自战略与技术优势构建的智能化防线。它们在“警企联动”的战场上深度协同，在数据要素的市场上间接融合，共同应对日益复杂的诈骗威胁，筑牢数字社会的安全基石。
三、AI检测技术体系与反诈大模型实现细节
2025 年，中国联通与中国电信在反诈领域的技术竞争已从单一算法比拼，演进为覆盖“数据、算法、算力、部署、运营”的全栈技术体系较量。双方均构建了以 AI 大模型为核心、云网边端协同的智能防御体系，但在具体技术路径与实现细节上呈现出差异化特征。
🔬 核心算法模型：从“内容鉴伪”到“行为预测”的双重防线
面对 AI 化诈骗，两大运营商的核心技术突破集中于多模态深度鉴伪与智能行为预测两大方向，旨在实现对“伪造内容”与“异常行为”的同步精准打击。
中国电信：高精度、多语种的深度伪造识别引擎
多模态深度鉴伪模型：打造了业内首个覆盖超 100 种伪造工具的反诈大模型。该模型能够精准识别包括 Stable Diffusion、Midjourney 在内的35 种 AIGC 算法生成的虚假图片、视频等内容，对伪造视频的检测精度达到96.2%。
跨境诈骗应对能力：模型特别支持对缅语、泰语等 6 种东南亚小语种诈骗内容的识别，强化了应对跨境诈骗的技术能力。
智能行为预测模型：基于20 万例诈骗样本训练的随机森林模型，通过分析 HTTP 行为特征进行毫秒级风险研判。该模型将诈骗拦截的响应时间缩短至47 毫秒，效率较传统方案提升40 倍，实现了从事后追溯向事中实时阻断的转变。
中国联通：基于海量数据孵化的模型矩阵
多模态大模型与“安检通道”：依托“联通元景”平台，构建了多模态大模型能力，并打造 AI 内容“安检通道”，对疑似涉诈的图文、音视频内容进行快速筛查。
规模化模型孵化：在山东联通等地，已基于海量通信数据孵化出696 个智能反诈模型，形成了覆盖不同场景和诈骗手法的模型矩阵，通过组合应用提升整体识别准确率。
⚙️ 技术架构与部署：云边端协同与国产化算力底座
在模型落地层面，双方均摒弃了传统的集中式部署，转向更灵活、高效的云边端协同架构，并高度重视算力自主可控。
中国电信：“省中心训练 + 边缘推理 + 终端部署”三级国产化架构
全栈国产化算力：核心项目基于全国产化的华为昇腾算力底座，硬件采用鲲鹏 / 昇腾处理器，搭载自研的安全审核反诈一体机，从芯片层面提供可信计算能力。
云边端协同流程：
云端（省中心）：负责大模型的集中训练、迭代优化和知识蒸馏。
边缘节点：部署由云端大模型蒸馏生成的轻量级专用小模型，负责本地实时推理。系统能识别“知识盲区”的高价值样本，加密回传至云端用于模型进化。
终端侧：在手机等终端设备内置轻量化模型。例如，中国电信发布的麦芒 40+ 星小辰终端智能体手机，能在用户授权后实时监测通话敏感词并预警，开创了终端侧实时反诈的新模式。
性能突破：通过大规模专家并行及 PD 分离等技术，使昇腾芯片集群的训练与推理吞吐量提升5.5 倍，时延降低50%。
中国联通：集中化 MaaS 平台与低代码开发
“联通元景”MaaS 平台中枢：将反诈 AI 能力作为平台核心服务之一，提供从模型训练、部署到运维的一体化支撑。
AcumosAI 低代码平台：为业务人员提供低代码、一键式的模型开发与部署工具，加速反诈模型的孵化与上线流程。
📊 数据生态与模型训练：内外部融合与隐私保护
高质量的数据是 AI 模型的燃料。两大运营商在合法合规前提下，构建了独特的数据处理与训练范式。
中国电信：多源数据融合与“数据不出域”的流通
数据来源：核心数据源于自身信令、话单、入网信息等通信行为数据，并关联网络感知、历史投诉等内部数据。同时，通过隐私计算技术与人民银行、公安机关、商业银行等 40 余个外部节点实现安全数据协作，归集近百亿级数据以构建全面风险视图。
数据处理：严格遵守法律法规，对音频、视频等数据进行加密脱敏处理（如基于 50 万小时脱敏音频训练方言模型）。在跨机构协作时，采用隐私计算（多方安全计算、联邦学习）和区块链技术，确保“数据不出域”，实现安全合规的联合建模。
训练方法：基于正反样本，采用 ** 分类和回归类算法（如决策树、随机森林）** 进行模型训练，并通过现网关停号码的后续投诉等反馈进行效果验证与迭代优化，形成闭环。
中国联通：海量数据实时处理与特征挖掘
依托运营商网络优势，每日处理10 亿条通话数据与200 亿条流量数据，为模型训练提供持续的、大规模的实时数据流。
🛡️ 安全运营与持续进化：从单点模型到体系化能力
反诈大模型并非一次性产品，而是一个需要持续运营、对抗进化的复杂系统。
中国电信：“四位一体”安全中枢与全生命周期防护
运营体系：构建了“预警－测评－防护－运营”四位一体的大模型安全中枢，实现对网络威胁的实时监测、智能分析与精准预警。
模型自身防护：在江苏等地实践中，形成了覆盖模型全生命周期的防护闭环：上线前进行多模态风险测评；事中构建多模态安全围栏进行实时内容检测（识别准确率超 95%）；事后通过数据驱动机制持续调优模型。
“AI+ 大数据”智能风控：将 AI 风险评级与高危画像识别应用于入网管控、异常行为监控等环节，形成端到端的涉诈防控闭环，使新入网涉诈率累计下降45%。
中国联通：智能化运营与生态赋能
通过“联通元景”平台，将反诈 AI 能力以 API 或解决方案的形式，赋能内外部业务场景，实现能力的标准化输出与规模化应用。
总结而言，2025 年运营商的反诈技术体系已演变为一个深度融合了国产算力、多模态 AI、云网协同和主动安全运营的复杂系统工程。中国电信在多模态鉴伪精度、云边端协同架构、跨境语种支持等方面展现了更细致的技术实现与工程化深度；中国联通则依托统一的 MaaS 平台和庞大的数据规模，在模型的快速孵化与规模化部署上具有优势。双方共同标志着电信反诈从“规则驱动”迈入了“AI 原生、主动免疫”的新阶段。
四、中国电信AI反诈大模型技术架构与部署方式
中国电信的 AI 反诈大模型并非一个孤立的算法，而是一个深度融合了国产化算力、云网边端协同与主动安全运营的全栈式技术体系。其架构与部署的核心设计思想，在于将智能安全能力从云端数据中心，高效、安全地延伸至网络边缘和用户终端，实现对新型 AI 诈骗的“云网边端”一体化纵深防御。
一、 全栈国产化的三级协同算力架构
该体系构建在坚实的全国产化算力底座之上，形成了层次分明、灵活调度的“云 - 边 - 端”三级架构，旨在破解传统中心化安全响应滞后的难题。
硬件与平台底座：全国产化昇腾算力
核心硬件采用华为昇腾 AI 处理器及鲲鹏服务器，搭载中国电信自研的安全审核反诈一体机，从芯片层面提供可信计算与机密计算能力。
平台层依托中国电信的“两亚”国际数据中心等核心节点，构建训练与推理平台。通过大规模专家并行及 PD 分离等技术创新，使昇腾芯片集群的训练与推理吞吐量提升5.5 倍，时延降低50%。
“省中心 - 边缘 - 终端”三级协同
云端（省中心训练层）：作为“智慧大脑”，负责海量数据的汇聚、清洗，以及核心大模型的集中训练、迭代优化和知识蒸馏。例如，云南电信项目即以省中心为核心训练平台。
边缘（推理节点层）：在靠近数据源或业务前线的区域（如边境城市）部署边缘节点。这些节点承载由云端大模型蒸馏生成的轻量级专用模型，负责本地实时推理任务，实现低时延响应。
终端（应用部署层）：将安全能力直接下沉至用户侧。既包括在银行、边检口岸部署的“安全审核反诈一体机”等硬件，也包括内置于麦芒 40+ 星小辰终端智能体手机的轻量化模型，实现通话中的实时敏感词监测与预警。
二、 核心模型能力：“以AI对抗AI”的双引擎驱动
面对 AIGC 诈骗的挑战，中国电信的反诈大模型聚焦于“内容鉴伪”与“行为预测”两大核心能力。
多模态深度鉴伪引擎
该引擎是业内首个覆盖超 100 种伪造工具的反诈模型，能够精准识别包括 Stable Diffusion、Midjourney 在内的35 种主流 AIGC 算法生成的虚假图片、视频、音频。
其技术指标突出，对伪造视频的检测精度达到96.2%。为应对跨境诈骗，模型特别加强了对缅语、泰语等 6 种东南亚小语种诈骗内容的识别能力。
智能行为预测系统
基于20 万例诈骗样本训练的随机森林模型，通过深度分析 HTTP 流量等网络行为特征，构建诈骗行为画像。
该模型实现了毫秒级的实时拦截，将诈骗行为阻断的响应时间缩短至47 毫秒，效率较传统方案提升40 倍，完成了从“被动告警”到“主动拦截”的转变。
三、 关键部署模式：“云训边推”与动态协同
该架构的核心运行逻辑是“云训边推”与协同推理，确保模型能够持续进化并适应复杂多变的威胁。
“云训边推”与模型持续进化
在云端完成大模型训练后，通过知识蒸馏技术生成多个轻量化的专用小模型，下发至各个边缘节点。
边缘节点的小模型处理本地实时数据，并将代表模型“知识盲区”的高价值样本加密回传至云端。
云端利用这些反馈数据进行增量训练与微调，再将更新后的模型参数重新蒸馏并下发，形成“数据驱动 - 模型优化”的闭环，实现模型的自我诊断与进化。
大小模型协同推理
系统采用智能调度策略：对于明确的简单威胁，由边缘小模型快速响应处置；对于复杂、不确定的样本，则可调度至云端全量模型进行深度分析，或由云端大模型对边缘结果进行批量校验，确保在高效率下的决策准确性。
四、 数据生态与安全合规底座
模型效能的发挥依赖于高质量、合规的数据供给与处理。
多源数据融合与“数据不出域”
训练数据主要源于运营商核心的信令数据、话单数据、用户入网信息，并关联网络感知、历史投诉等多维数据。
为打破数据孤岛，在金融反诈等场景，通过隐私计算（如联邦学习）和区块链技术，与公安、银行等 40 余个外部节点实现“数据不出域”的联合建模，归集近百亿级数据构建全景风险视图。
端侧安全与隐私保护
在终端和边缘侧，通过可信隔离环境确保模型运行安全，防止篡改。
设计安全围栏（Guardrail）机制对模型输出进行实时过滤，确保符合安全规范。
在端云协同过程中，严格采用数据脱敏、加密传输等技术，保障用户隐私。
五、 体系化的安全运营与赋能中枢
为确保反诈能力的持续有效与稳定运营，中国电信构建了覆盖模型全生命周期的安全运营体系。
“预警 - 测评 - 防护 - 运营”四位一体安全中枢
以北京电信实践为例，该中枢依托独有的网络威胁情报，实现对威胁的实时监测、智能分析与精准预警。
在模型上线前进行多模态风险测评；事中构建多模态安全围栏进行实时检测（识别准确率超 95%）；事后通过数据驱动持续调优模型。
“AI+ 大数据”智能风控闭环
在业务层面，系统通过 AI 风险评级与高危画像识别，实现了从入网证件核验、异常行为监控到实人核验的全流程管控。应用该体系后，可实现新入网涉诈率累计下降45% 的成效。
多行业标准化赋能
该技术体系已封装成覆盖党政、金融、公安等八大领域的40 余种场景化解决方案。例如，为公安提供伪造电子证据鉴定（准确率 >95%），为银行提供跨境交易实时保护，并计划在边检口岸部署以日均阻断超 1200 次伪造证件攻击。
综上所述，中国电信的 AI 反诈大模型技术架构，通过全国产化云边端协同底座、“鉴伪 + 预测”双引擎模型、“云训边推”进化模式以及体系化安全运营，构建了一个可自主演进、纵深防御的智能反诈系统，不仅实现了对新型诈骗的技术反制，更将安全能力产品化，赋能千行百业。
五、中国联通与中国电信反诈合作模式与数据共享机制
基于 2025 年的公开实践，中国联通与中国电信在反诈领域的合作并未采取传统的、签署独立双边协议的模式，而是深度融入由国家监管引领、行业协同驱动的综合治理生态中。双方通过 **“政企联动”的顶层框架、区域性的能力布局、数据要素市场的合规流通以及行业级的技术平台 **，实现了事实上的协同作战与能力互补，形成了一种“异构互补、间接汇流、生态协同”的新型合作范式。
（一）合作模式：基于监管与生态的间接协同
双方的合作并非始于一份独立的“战略协议”，而是构建在更广泛的行业治理体系之上。
核心机制：嵌入“部—省—企”三级协同治理体系
在国家及省级通信管理部门的统筹下，形成了“监管引领、企业主建、技术防控”的反诈治理格局。这意味着中国联通与中国电信的反诈工作，首先是在统一的政策框架和指挥体系下开展。
行业建立了统一的诈骗电话防范技术体系和“诈骗电话防范统一指挥平台”。根据行业标准，双方均需将发现的涉诈线索（如号码）上报至该平台，经平台汇总、清洗后，实现跨企业的信息共享与联动联防。这构成了双方数据与技术协作的基础制度保障。
区域实践：在重点省份形成“各有侧重、协同互补”的布局
以云南省为典型代表，该省通信管理局推动实现了三大基础电信企业集团级反诈技术研创能力的全覆盖。
中国联通在云南设立了反诈联合实验室，核心模式是“边研发边实战”，旨在重点攻关新型反诈课题，打造反诈“技术尖刀”。
中国电信则依托此前落地的反诈实训基地（采用“昆明 + 德宏两地三中心”模式），侧重于行业内部反诈能力培训、公众宣传及技术应用研究。
虽然两者是独立机构，但在云南省的统筹下，与中国移动的反诈基地共同构成了一个“各有侧重、协同互补”的运营格局。监管方明确表示将推动这三大基地深化合作，加速技术迭代，这为双方在省级层面的技术交流、案例共享乃至模型互验提供了官方渠道和场景。
生态协同：通过第三方平台实现能力“产品化”输出与间接汇流
一个关键的协同平台是湖南大数据交易所通信数据专区。该专区联合了中国电信、中国联通、中国移动三大运营商及头部数商。
在此平台上，中国电信上架了“翼平安”反诈平台，中国联通上架了“智游”文旅大数据平台等数据产品。专区聚焦的应用场景之一正是“反诈防控”。
这种模式意味着，双方的反诈能力并非通过直接接口共享，而是先转化为合规的数据产品或标准化服务，在数据要素市场这个“中立平台”上进行价值交换与应用融合。这为未来围绕特定反诈场景开发联合数据产品奠定了市场与制度基础。
（二）数据共享与技术协作机制
在具体的共享与协作层面，双方通过参与行业共性平台、对接互联网生态等方式，实现了数据与技术的实质性流通。
参与行业级数据共享平台
双方均是恶意号码共享平台的重要参与方。该平台由码号服务推进组组织，互联网企业牵头，运营商共同参与建设。其机制是将来自支付宝、淘宝等互联网应用的恶意号码数据，推送给电信运营商等进行协同分析和处置。这体现了中国联通与中国电信在跨行业数据互通基础工作中的协同。
在生态共治中实现技术能力互补
在与大型互联网平台共同打击诈骗的实践中，双方的技术能力以“模块化互补”的方式被集成。例如，在抖音电商治理话费充值类诈骗时：
平台接入了中国移动的“高危号段实时查询”接口用于事前预警。
接入了中国电信的“语义诈骗特征库”用于提升 AI 模型训练效率。
接入了中国联通的“诈骗链路溯源，定位黑产服务器位置”能力用于事后追责。
这种模式客观上形成了针对同一诈骗场景的、由不同运营商技术模块组成的联合防御网络，是一种以具体场景需求为导向的、间接的技术与数据协作。
共同技术底座与异构互补为深度共享提供可能
在 AI 技术底层，2025 年中国联通、中国电信与中国移动均已全面接入 DeepSeek 等国产开源大模型，并在多场景中应用。这为双方在 AI 反诈的底层技术研发、工具链乃至人才知识储备上提供了共同的基础，降低了未来技术互认与模型迁移的壁垒。
双方技术路径的异构性（联通侧重“数据集中 +MaaS 平台”，电信侧重“云网融合 + 云边端协同”）本身构成了互补优势。在区域协同或特定联合攻坚项目中，这种差异性为技术方案的优势整合提供了空间。
（三）总结：生态协同替代双边协议
综上所述，2025 年中国联通与中国电信的反诈合作，呈现出一个清晰的特征：没有独立的双边协议，但有深度的生态协同。
其合作模式是多层次、嵌入式的：
在顶层，服从于“部—省—企”行业治理体系。
在区域，融入地方通信管理局打造的协同互补格局。
在市场，通过数据交易所实现能力的产品化与合规流通。
在生态，作为能力模块接入互联网平台的全链路防控体系。
数据共享机制则相应地表现为：
通过行业统一平台进行标准化信息交换（如涉诈号码）。
通过数据要素市场进行合规、产品化的数据价值交换。
在具体实战场景中，以“能力调用”而非“原始数据交换”的方式进行技术协作。
这种模式确保了在满足严格数据安全与合规要求的前提下，最大程度地实现了反诈资源与能力的整合，形成了比单一企业协议更具韧性和扩展性的协同防御网络。
六、战略层面合作框架与未来行动计划
基于前文对双方独立技术体系、现行协同模式及能力输出路径的全面分析，本章旨在构建中国联通与中国电信在反诈领域面向未来的战略合作框架，并制定具体的行动计划。需要明确指出的是，根据所有可观测信息，双方在 2025 年并未签署任何独立的双边合作协议。因此，未来的顶层设计并非从零开始缔结新联盟，而是对现有“嵌入行业治理体系”的协同关系进行系统化升级与机制化固化，推动从“间接协同、生态共治”向“主动规划、能力互认”的战略转型。
（一）战略合作框架：构建“监管引领、分层协同、能力互认”的四层体系
未来的合作不应追求形式上的联合实体，而应致力于构建一个权责清晰、运转高效的分层协同体系。该框架旨在将当前分散、间接的协作点，系统整合为可持续、可评估的战略合力。
1. 顶层：监管与标准协同层
定位：合作的根本遵循与方向指引。
核心机制：
政策联动响应机制：在工信部及各省通信管理局的统筹下，建立常态化政策研讨与联合响应小组。针对新型诈骗手法、跨境犯罪趋势、数据安全新规等，共同研究并同步出台适配性技术标准与处置流程，确保防控步调一致。
联合技术标准工作组：共同牵头或深度参与行业反诈技术标准的制定，特别是在AI 模型互认、数据接口规范、隐私计算应用指南等领域，推动形成行业通用标准，降低后续协同的技术壁垒与合规成本。
2. 中层：区域与数据协同层
定位：合作的主要落地场景与价值交换枢纽。
核心机制：
重点区域“能力互补”示范基地：深化并推广 “云南模式” 。在通信管理局协调下，明确双方在特定省份的反诈技术侧重点（如联通侧重模型快速研发与实战转化，电信侧重云边端协同部署与行业培训），签订区域性的《反诈能力互补与联动响应备忘录》，实现“一地预警，双线处置”。
数据要素市场联合产品创新：以湖南大数据交易所通信数据专区为样板，探索共同研发并上架 “联合反诈数据产品” 。在“数据不出域”前提下，通过产品化封装，将双方的数据分析能力、风险标签进行合规融合，为金融、政务等第三方提供更全面的电信级反诈服务。
3. 底层：技术与生态协同层
定位：合作的技术基石与创新源泉。
核心机制：
AI 大模型“能力互认”与接口开放：基于双方均已全面接入DeepSeek等国产大模型生态的基础，推动双方主力反诈模型（如联通“元景”特定反诈模块、电信“云网安全中台”AI 能力）的能力评估与互认。在安全可控前提下，开放标准化 API 接口，允许在对方处置流程中按需、有偿调用特定高精度模型能力，形成“最佳能力组合”。
生态伙伴共享清单与联合实验室：建立反诈生态合作伙伴共享清单，共同甄选并认证在隐私计算、区块链存证、特定行业风控等领域的技术伙伴。探索以“课题招标”形式，联合设立虚拟研发实验室，共同攻关如“深度伪造音视频的实时跨境拦截”、“基于量子加密的可信通信验证”等前沿共性难题。
4. 外围：公共治理与品牌协同层
定位：合作的社会价值体现与行业形象共建。
核心机制：
联合公众教育与品牌行动：在“国家网络安全宣传周”等关键节点，联合发起反诈宣传倡议，发布《AI 时代电信反诈联合白皮书》，共同塑造行业技术领先、负责任的社会形象。
跨境治理协同：针对东南亚等诈骗高发地区，利用双方国际资源（如中国电信的“两亚”国际数据中心），探索建立跨境诈骗信息共享与联合预警的非官方通道，为国家级跨境治理合作提供运营商层面的实践支撑。
（二）未来三年（2026-2028）联合行动计划
基于上述框架，并结合 observation 中双方已披露的战略动向，提出以下分阶段、可衡量的联合行动计划。
第一阶段：机制构建与试点深化（2026 年）
签署《反诈领域战略协同谅解备忘录》：明确上述四层合作框架的原则与方向，建立由双方集团安全部门牵头的常态化联合工作小组。
深化“云南样板”：在云南省通信管理局指导下，将当前“各有侧重”的基地格局，升级为 “云南电信反诈算网枢纽”（依托其 2026 年建成覆盖州（市）和边境分布式节点的计划）与 “联通反诈模型创新工场” 的深度协同。实现至少 3 个高价值反诈模型的联合训练与交叉验证。
发布首款联合数据产品：在湖南大数据交易所，联合推出面向银行机构的 “涉诈风险联合评估报告” 数据产品，完成首单交易。
第二阶段：能力互认与规模推广（2027 年）
完成首批 AI 能力互认：制定并发布《中国联通 - 中国电信反诈 AI 模型互认标准 V1.0》，完成双方各 2 个核心反诈模型的相互测试、认证与接口标准化。
启动“能力中台”互联试点：在 1-2 个省份，试点实现双方反诈能力中台（联通“元景”平台与电信安全能力池）的安全数据通道互联，支持高风险事件的实时协同查询与处置策略同步。
行业解决方案融合：将中国电信已封装好的40 余个行业场景化解决方案，与联通“元景”的 API 化输出能力进行结合，共同为边检、金融等至少 2 个重点行业提供“云网端 + 数据模型”一体化解决方案。
第三阶段：生态融合与前沿引领（2028 年）
成立“反诈科技联合创新基金”：双方共同出资，面向高校、科研院所及初创企业，设立基金以资助前沿反诈技术研究，并将成果优先在双方网络进行试点。
建立联合威胁情报中心（虚拟）：整合双方日均处理的超 10 亿通话与 200 亿流量数据中提炼的威胁情报，形成行业领先的《电信网络诈骗动态趋势联合研判报告》，定期向监管与行业发布。
引领标准输出：将双方在合作实践中形成的技术规范、操作流程进行总结提炼，共同主导或参与制定不少于 3 项国家级或行业级反诈技术标准，将“联通 - 电信”协同模式固化为可复制的行业最佳实践。
（总结） 中国联通与中国电信在反诈领域的未来合作，其核心价值不在于成立新的联合实体，而在于将已存在的、分散的协同点，通过战略框架的系统化设计与行动计划的刚性推动，转化为稳定、可预期、可持续的生产力。这要求双方超越独立深耕的惯性，在监管引领下，主动构建技术互认、数据共治、生态共享的新型竞合关系，最终共同筑牢国家数字空间的安全底座，引领电信行业从“被动防护”走向“主动免疫”的新阶段。