当企业开始部署AI Agent执行客户服务、数据分析甚至代码生成任务时，一个根本性问题浮出水面：这些“数字员工”是否应被纳入与人类员工同等的安全监管体系？答案正变得越来越明确——必须纳入，且需更前置、更智能的治理机制。2026年5月，亿格云宣布完成数亿元B轮融资，其战略定位从“办公安全一体化平台”跃升为“AI时代企业安全治理基础设施”，标志着企业安全领域正式进入“人+AI”双主体治理新阶段。
这一转变并非概念炒作，而是源于真实业务场景中的迫切需求。AI Agent具备自主决策、跨系统调用、持续运行等特性，其行为边界模糊、意图难以预判，传统基于静态规则和事后审计的安全模型已无法有效覆盖。企业面临的核心矛盾是：既渴望AI带来的效率跃升，又担忧其引发的数据泄露、越权操作或合规风险。亿格云的解决方案，正是试图在这对矛盾中构建平衡支点。
从“管人”到“管人+管AI”：安全治理对象的根本性扩展
过去十年，企业安全体系围绕“人类员工”构建，核心逻辑是身份认证、权限分配与行为审计。然而，AI Agent的引入彻底改变了这一范式。它们没有生物身份，却拥有系统权限；不会疲劳，但可能因提示词注入或训练数据偏差而执行危险操作；不主动违规，却可能在无意识中违反数据隐私法规。
亿格云观察到，当前多数厂商仍停留在“在旧架构上打补丁”的阶段——例如，在EDR（终端检测与响应）中增加AI进程监控，或在DLP（数据防泄漏）中加入AI输出内容扫描。这种改良式路径存在天然缺陷：治理逻辑割裂、策略无法统一、风险响应滞后。真正的突破在于重构底层架构，将AI视为与人类对等的治理主体。
为此，亿格云提出“同身份、同策略、同审计”三大原则。所谓“同身份”，并非赋予AI生物特征，而是为其建立数字身份凭证，纳入统一身份管理系统（IAM）；“同策略”意味着AI的操作权限同样遵循最小权限原则，且策略可动态调整；“同审计”则要求所有AI行为轨迹与人类操作一样，被完整记录并支持关联分析。这一框架确保了治理标准的一致性，避免出现“人类严管、AI放养”的安全洼地。
云枢平台：三位一体的AI时代安全治理中枢
支撑上述理念落地的核心载体是亿格云的“云枢企业统一治理平台”。该平台并非多个安全模块的简单堆砌，而是深度融合SASE（安全访问服务边缘）、AIDR（AI检测与响应）与AI-IRM（内部风险管理智能体）的有机整体，形成“感知—决策—执行”闭环。
云枢SASE 解决的是基础访问安全问题。无论员工身处何地，也无论请求来自人类还是AI Agent，平台均通过一次强身份认证，动态评估设备状态、网络环境与应用上下文，实施五层防护（身份、设备、网络、应用、数据）。这种能力在混合办公与AI远程调用场景下尤为重要，确保每一次交互都建立在可信基础上。
云枢AIDR 则是专为AI员工设计的“行为监护人”。它首先厘清企业内所有AI资产的分布与依赖关系，建立资产图谱；其次，对关键行为（如数据库查询、文件导出、API调用）实施细粒度管控；同时，全量留存操作日志，支持从单次动作回溯到整个任务链。更重要的是，AIDR引入“默认拒绝、显式授权”机制——任何未被明确允许的AI行为均被阻断，从根本上压缩攻击面。
云枢AI-IRM 聚焦于人机协同场景下的风险预判。传统内部威胁管理主要关注人类异常行为，而AI-IRM则能识别“人机组合”产生的新型风险。例如，当人类员工指令模糊时，AI可能自行推断并执行高风险操作；或当多个AI Agent协同工作时，权限叠加可能形成越权漏洞。AI-IRM通过分析指令语义、上下文环境与历史模式，在操作执行前介入判断，实现“先判后行”。
治理逻辑三重跃迁：从被动响应到AI自治
亿格云的另一大创新在于推动AI治理逻辑的“三重跃迁”，这标志着安全体系从机械化防御向智能化自治演进。
第一重跃迁是从“看Agent做什么”到“看Agent想做什么”。传统监控仅记录已发生的操作，而亿格云通过解析AI的中间推理步骤、工具调用序列与上下文依赖，推测其潜在意图。例如，若AI在生成报告前频繁查询客户敏感信息，即使最终输出合规，系统也会标记该行为链进行复核。
第二重跃迁是从“事后追溯”到“先判后行”。借助AI-IRM的前置决策能力，高风险操作在执行前即被拦截或要求二次授权。这不仅降低损失，更减少事后调查成本。某金融客户案例显示，该机制将内部数据误操作事件减少了76%。
第三重跃迁是从“人工研判”到“AI自治”。EagleEye安全治理智能体作为管理层的决策中枢，能通过自然语言交互理解复杂查询（如“过去一周所有涉及客户数据的AI操作中，哪些偏离了常规模式？”），自动生成风险报告与处置建议，并跟踪闭环。这极大提升了安全团队的响应效率，使其从繁琐的日常监控中解放，专注于战略风险防控。
真实场景驱动：500万终端构筑的数据飞轮
技术理念的先进性需经实战检验。亿格云已服务全球1000余家头部企业，覆盖智能制造、金融、医药、互联网等20多个行业，守护超500万个终端。这一规模带来了独特的“真实数据飞轮”效应：海量人机行为数据持续反哺AI治理模型，使其在复杂场景中不断进化。
以汽车行业为例，某新势力车企部署AI Agent进行供应链数据分析。初期，AI因权限过大曾尝试访问未授权的供应商合同库。亿格云的AIDR系统不仅即时阻断，还通过行为分析发现该AI的权限配置存在冗余，自动建议收缩范围。类似案例在医药研发、金融风控等领域反复验证，证明统一治理框架的有效性。
连续三年超100%的营收增长与130%以上的NDR（净收入留存率），反映出客户对价值的高度认可。2025年实现全年盈利，更说明该模式具备可持续的商业基础，而非依赖资本输血的概念项目。
资本与战略：从产品提供商到标准制定者
本轮融资由Monolith砺思资本领投，老股东未来启创基金持续加码，凸显资本市场对“AI原生安全”赛道的长期看好。投资方指出，亿格云的价值不仅在于技术产品，更在于其定义新治理范式的能力——从解决具体问题的产品商，进阶为输出方法论的标准制定者。
这一战略升级包含两层含义：一是沉淀可复用的治理框架，如“零信任+三重跃迁”模型，供行业参考；二是加速全球化布局，将中国企业在AI安全领域的先行经验推向国际市场。随着欧盟AI法案、美国NIST AI风险管理框架等法规出台，全球企业对标准化AI治理方案的需求激增，亿格云的先发优势有望转化为国际竞争力。
企业敢用AI、用好AI的前提，是建立可信、可控、可审计的治理环境。亿格云的实践表明，安全不应是AI落地的绊脚石，而应成为其规模化应用的助推器。通过将人类与AI置于同一治理天平，以智能引擎替代机械规则，企业方能在享受技术红利的同时，筑牢安全底线。这场从“管人”到“管人+AI”的变革，或许正是下一代企业安全基础设施的真正起点。
