在技术实现路径上，该公司正推动安全运营中心（SOC）向"自动驾驶"模式演进。科尔茨提出的五级自动化框架中，最高层级要求系统在无需人工干预的情况下完成威胁识别、决策和响应的全流程。"就像特斯拉的自动驾驶需要处理复杂路况，我们的系统必须能应对网络攻击中的各种变数。"他解释道，网络超级智能实验室的研发重点正是突破这种极限场景下的自动化瓶颈。
这种转型带来显著的经济优势。专用模型通过精准定位安全需求，避免了通用大模型在资源消耗和响应延迟上的弊端。测试数据显示，SafeMind在攻击路径预测任务中，资源占用率较通用模型降低63%，而漏洞修复速度提升4倍。这种效率提升使企业能够以更低成本实现安全能力的指数级增长。
面对智能体治理的复杂性，科尔茨承认完全自动化仍需时日。"某些关键决策可能需要人工确认，但我们的目标是让系统处理99%的常规威胁。"他透露，已有金融和医疗行业客户开始试点部署相关技术，这些对实时性要求极高的场景将成为验证系统效能的试金石。
