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端侧模型部署应用核心法律合规要点（权限 / 数据 / 更新 / 备案）

2026-01-07 08:31分享

随着大模型能力提升，人工智能应用正从依赖云端算力向端侧优先、端云协同架构演进。端侧模型在降低服务延迟、强化隐私保护、缓释合规风险等方面优势显著，已广泛应用于智能终端、自动驾驶、智慧医疗等领域，如谷歌翻译、苹果SIRI、特斯拉FSD等。但端侧模型并非合规避风港，在多个环节仍面临多重法律合规挑战。

一、端侧模型的基本法律特征

（一）定义

端侧模型是经蒸馏、量化等技术瘦身重塑后，可在移动设备、智能家具等智能终端OS上本地部署、运算和推理的“小模型”，参数通常约十亿级，远小于云端千亿级大模型。

（二）部署方式

主要包括纯端侧模型、端/云混合模型（端云协同架构）及端/边/云混合模型，本文默认讨论纯端侧模型部署在移动智能设备的情形。

二、本地权限调用合规

（一）设备权限调用

需遵循最小必要、知情同意等原则，在权限弹窗和隐私政策中清晰告知权限用途、调用频率及范围，实际使用需与告知一致；符合相关技术规范，如敏感操作需用户主动触发确认，持续性权限需持续提示，特殊权限需单独同意，共享给第三方需用户明示同意；同时遵守硬件及操作系统服务商的相关规则。

（二）应用权限获取

保障用户自主决定权，敏感操作不得弱化确认环节；遵循公平竞争原则，不得擅自调用或替代其他App核心功能，优先采用合作模式，遵循“双重授权”规范，明确用户协议中的责任划分。

三、本地数据回流合规

数据回流涉及个人信息的，需符合合法性、必要性与知情同意要求。

（一）模型安全数据回流

限定于最小必要范围，优先回流去标识化、匿名化数据，在隐私政策中明确说明相关事项，留存操作日志确保可审计追责。

（二）模型优化数据回流

由用户自主选择开启，提供关闭功能，数据需脱敏或加密后回传，满足相关训练数据安全要求，特殊场景需取得用户单独同意。

（三）用户数据同步回流

以用户主动选择为前提，明确告知同步相关信息，提供关闭或删除机制，涉及敏感信息、跨境存储等需额外评估合规义务，采用安全传输协议。

四、系统更新合规

（一）安全策略更新

基于法定义务，需及时修复漏洞、推送安全补丁，同时遵守漏洞报告及通知相关规定。

（二）局部热更新

通过数字签名校验来源，采用安全传输协议，保障用户知情权，具备回滚和溯源能力，特殊行业需符合专项监管要求。

（三）模型升级

需获得用户明示同意，禁止默认勾选或捆绑升级，明确告知更新内容等关键信息，提前通知旧版本停止维护时间并持续提供漏洞修复服务。

五、大模型备案合规

纯端侧模型不适用《互联网信息服务算法推荐管理规定》等相关备案要求，但《生成式人工智能服务管理暂行办法》适用于所有向境内公众提供相关服务的生成式AI模型，需履行备案义务。其中，仅做辅助处理的效率工具型端侧模型，未备案风险较低；具备内容生成能力、有账号体系及云端同步功能的AIGC服务型端侧模型，需全面履行备案义务，具体需结合实际情况个案判断。