在移动支付成为日常刚需的 2025 年，用户在地铁、商场等公共场景的支付安全隐患，以及交易数据传输风险、老年群体防诈需求，成为金融类 APP 的核心痛点。本次基于鸿蒙 6.0 重构某银行支付模块，以 “星盾安全架构 + AI 智能防护 + 方舟引擎优化” 为技术底座，实现支付场景 “防窥、防篡改、防诈骗” 全链路防护，全程落地踩坑无数，最终达成 99.7% 的安全合规率与 50% 的性能提升，现将

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以 "文本分类模型镜像" 为例，基于 Docker 完成从环境配置到功能封装的全流程实现，适配 Python3.10+PyTorch 技术栈。AI 镜像开发的核心是 "封装一致性、运行高效性、部署灵活性"，通过本文的实战流程，开发者可快速掌握从自定义构建到云原生部署的全链路技能。大模型镜像优化：结合 DeepSpeed 实现分布式推理，通过模型并行降低单卡资源占用；边缘智能镜像：适配 ARM 架构