12月13日，第九届中国社会风险治理前沿论坛暨中国信访与治理前沿论坛（2025）在清华大学举行。本次论坛以“人工智能时代的社会风险治理”为主题，来自国家部委、地方政府部门、高校科研院所、新闻媒体等近百位代表，围绕如何在人工智能发展浪潮中前瞻识别、科学评估与有效应对新型社会风险展开深入研讨，共同为推动国家治理体系与治理能力现代化贡献智慧。作为AI赋能治理的产业界代表，北京智慧星光信息技术股份有限公司董事长李青龙受邀出席“社会安全风险的演化与治理”分论坛并进行了主题分享。
深度呼应国家 “十五五” 规划对社会治理现代化的战略要求，以 “人工智能时代的社会风险治理” 为核心主题，聚焦人工智能与社会治理深度融合的关键命题，直面风险治理数字化转型中的痛点难点，围绕技术赋能下监测预警体系优化、治理模式创新等核心方向，为国家社会治理能力现代化凝聚智慧共识、共商实践方案，其高规格定位与时代性议题吸引了学界权威与行业实践力量共同参与。
论坛现场图
开幕式与主旨演讲环节由清华大学公共管理学院党委书记、教授，清华大学中国社会风险评估研究中心主任彭宗超主持。
作为AI赋能治理的产业界代表，北京智慧星光信息技术股份有限公司董事长李青龙受邀出席论坛并发表主题演讲。他围绕“GEO监测与评估及大模型认知风险管理与运营”作了交流，他指出，在人工智能成为信息入口的背景下，社会风险治理面临从“内容传播治理”向“生成式解释治理”的转型。公众不再先看到链接再自行判断，而是直接接受模型给出的“结论式答案”，这使得风险议题的第一解释权与叙事框架更易被误读、谣言或片面信息占据。在这一语境下，GEO的价值不在于改变模型本身的能力，而在于重塑模型可见的信息供给侧：通过建设权威来源池、构建可核验的证据链、沉淀结构化知识口径，并配套监测评估与纠偏机制，使生成式系统在回答高风险议题时更倾向于引用可信依据、输出一致口径、保持时效更新并具备可追溯性。
智慧星光董事长李青龙
GEO认知治理体系：筑牢AI时代风险治理的可信根基
依托智慧星光非结构化数据引擎技术的深厚积累，李青龙提出生成引擎优化（Generative Engine Optimization, GEO）方案，以GEO智能监测为基石、大模型认知治理为核心，构建起双重维度的风险治理体系，为AI时代社会安全治理提供了兼具专业深度与实践可行性的创新路径，充分彰显了行业领军者对技术演进趋势与现实治理需求的深刻洞察。
GEO 通过建设五级结构化知识体系、实施多平台交叉验证，实现了内容可检索、信息可验证、认知可依赖三大目标，这也为 AI 时代的社会治理提供了信息精准传递与风险前瞻研判的可行实践路径。
技术积淀赋能治理现代化：智慧星光践行领军企业责任担当
在人工智能时代，社会安全风险呈现出更强的突发性与隐蔽性，视频作为关键证据载体，其高效处置尤为关键。如果说 GEO 解决了风险治理的认知可信问题，那么智慧星光全新推出的视频研判智能机则从实操层面补上了监测预警的硬核短板。针对社会安全风险监测中覆盖不全、取证困难、响应滞后、数据安全等痛点，将分散的视频资源转化为可查、可溯、可用的数据资产。
该产品以“全域全量抽帧、内外数据融合、直播内容预警、固证存证处置”为核心能力，贯穿采集、存储、处理与应用全流程，精准契合了人工智能时代对风险监测实时性与安全性的要求，能够以较低成本实现敏感违规视频/直播内容的发现、检索、溯源与取证。如今，AI 时代的社会风险治理已超越了单一的技术范畴，关键在于构建出集“认知可信、监测精准、响应高效”于一体的全链条智能体系。未来，智慧星光将聚焦大模型在认知风险管理领域的赋能应用，通过技术迭代破解治理痛点，凭借专业服务推动方案落地，在解决现实治理难题的同时，助力智能治理水平的长效提升，为推进国家治理体系与治理能力现代化注入持续动能。
此次论坛由清华大学中国社会风险评估研究中心、中国政法大学信访与治理研究中心共同主办，清华大学应急管理研究基地、北京市科学技术研究院创新发展战略所、《信访与治理研究》刊物编辑部协办，清华大学智库中心支持。本次活动的举办为各方搭建了跨界交流、产学研融合的高端平台，对推动社会治理现代化理论创新与实践落地具有重要意义。
关于智慧星光：
北京智慧星光信息技术股份有限公司成立于2012年，是全球领先的AI驱动决策智能服务平台，国内最大的AI舆情与商情服务商。公司汇聚1.1万亿开源数据、50万知识图谱、600+自研算法引擎，员工逾1400人，服务网络覆盖全国，已赋能8万余家政企客户，遍及部委、省市区县及金融、快消、零售、医疗等200余个行业。
