当前，中国大数据市场蓬勃发展，展现出强劲的增长活力。在此背景下，大模型作为通用人工智能的重大突破，进一步推动了大数据普惠化、数据治理智能化等变革；而大数据则为大模型提供训练素材，助力解决模型幻觉等难题，推动其优化升级。殷宇辉在演讲中详细阐述了大数据与大模型之间的协同进化关系，并明确指出二者的深度融合已成为产业发展的必然趋势。

基于对行业趋势的深刻洞察，360集团凭借前瞻性的战略眼光和深厚的技术积累，创新构建“知识库+行业垂类模型”架构。通过将通用大模型转化为贴合业务场景的智能引擎，并依托“数据采集-模型迭代-业务反馈”的闭环机制，持续推动数据资产向实际业务价值转化。殷宇辉指出，这种升级模式既能保障企业原有数字化体系的稳定运行，又能通过关键环节的智能化改造，培育出数据驱动决策的新质生产力。

在实际应用层面，面相互联网用户及政企客户，360集团以“大模型+大数据”融合为核心，从搜索、知识中枢、安全三大关键维度对工具进行系统性升级。具体而言，实现从单一数据检索到多模态知识创作的跨越，从传统数据治理到智能知识管理的升级，以及从安全大数据分析到安全大模型应用的突破，最终打造出数十类安全智能体与完善的安全知识运营体系，为客户提供全方位智能服务。

殷宇辉在采访中进一步透露，依托全球约15亿终端资源，360积累了2.2EB 安全大数据、320亿样本及庞大攻防知识库。基于这些核心资产，360成功构建安全大模型，创新性提出 “以模治模” 防御理念，不仅有效解决传统网络安全问题，更为应对大模型时代的新型安全挑战提供了全新解决方案。

其中，360 构建的“安全大模型+本地安全大脑”双引擎体系，成为企业数字化转型的坚实安全屏障。以复杂网络攻防场景为例，当海量告警涌入时，安全大模型凭借强大的分析能力，可对攻击链进行全维度解析，将原本耗时数小时的专家分析压缩至分钟级；面对隐蔽攻击，系统能自动融合云端威胁情报与本地数据，生成动态黑客画像，引导安全团队完成 “攻击溯源-影响评估-精准阻断” 的全流程处置，大幅提升安全响应效率。

这些实践成果充分证明，360 安全大模型不仅验证了“大模型+大数据”模式的可行性与高效性，更在数据处理速度、智能决策能力等方面展现出显著优势，为政企数智化转型提供了实践范例。