AIOS综述:安全可信的人工智能原生操作系统OA

随着人工智能技术的快速发展,传统操作系统在安全性、智能性与场景适配性等方面面临新的挑战。本文系统梳理了安全可信的人工智能原生操作系统(AI-native Operating System,AIOS)的研究进展与关键技术。首先,设计AIOS的分层架构,包括内核组件库、资源管理服务、共性基础服务以及领域基础软件栈。面向资源、运维与安全的系统级智能化服务框架和围绕安全内核架构、软硬件协同的安全与适配框架,以及虚拟化支撑的纵深防御安全访问框架构成共性基础服务。通过标准化接口与内核/核心服务在调度、内存、I/O与安全域等方面向上提供领域基础软件栈接口(涵盖人工智能(Artificial Intelligence,AI)软件栈与安全软件栈),支撑行业场景落地。其次,提出人工智能原生操作系统的关键技术:端侧智能操作系统聚焦模型压缩、推理优化(如键值(Key-Value,KV)缓存与分页注意力)与端云协同的异构资源调度及硬件抽象与驱动适配;记忆管理系统围绕记忆存储、检索与管理,结合短期、长期记忆以支撑长上下文理解与动态更新;安全可信机制涵盖内存安全与形式化验证、自动化检测、可信启动与远程证明,以及基于可信执行环境(Trusted Execution Environment,TEE)、机密计算与虚拟化隔离的纵深防御。随后,结合应用场景,综述AIOS在具身智能、工业与移动等领域的部署路径、能力边界与工程权衡,分析端侧推理、实时控制、跨设备协同与多模态交互的实践挑战。进一步,围绕新型操作系统基础技术、智能服务框架与关键技术梳理及安全可信基石,总结架构模块化与软硬件协同、智能服务的资源调度与安全鲁棒性、记忆系统的效率与隐私保护、领域基础软件栈的标准化与生态建设,以及跨平台与跨设备的智能协同与资源共享等开放问题与趋势。本文贡献在于提供结构化视角、术语边界与技术地图,并对典型系统与工具进行对比归纳,为AIOS研究与工程落地提供参考。