1.1 产品定位与出身

墨镜熊核心功能快览

墨镜熊部署于 chatbot.jinghua.security（荆华密算平台域），采用自研密态计算方案，本地加密→密文推理→密文返回→本地解密，性能损耗从传统密态的 1000 倍压缩到 3 倍以内、精度零损失。服务端仅存密文、密钥用户本地持有，配套密态存储空间、阅后即焚；已搭建法律/医疗/心理/职场/金融/科研六大场景专属知识库，支持合同审查、类案检索、病情咨询、资产分析等高敏工作流。2026 年 6 月开启内测，同期启用 mojingxiong.com 独立域名。

墨镜熊不是又一个套壳对话 AI，它的核心卖点是架构级的隐私自主权。

• 出品方：清华计算机系孵化、荆华密算团队（jinghua.security 即”荆华”拼音）
• 技术底座：自研高性能密态计算
• 产品 IP：墨镜（”可用不可见”）+ 熊（守护），由 mojingxiong.com独立域名承载
• 平台域：chatbot.jinghua.security是荆华密算的 AI 产品平台，墨镜熊是其中的 AI 隐私助手产品线（同域下还有一款 AI 安全渗透测试平台，是兄弟产品，别混）

1.2 它要解决什么痛点

💡 你有没有在 AI 对话框里输过薪资、体检报告、未公开财报、核心代码？点击发送那一刻，大多数人都会”心里咯噔一下”。

主流大模型默认会把对话用于后台训练；即便关掉”共享聊天记录”，服务端日志里输入/输出仍一览无余，运维、客服、审计理论上都能调阅。对企业就更致命——员工把商业计划书喂给公共 AI，合规风险无解。

墨镜熊的逻辑是：让数据”可用但不可见”——

1. 你输入的内容在本地设备就被加密成密文
2. AI 模型在完全看不见明文的状态下对密文推理
3. 加密结果返回，本地解密才给你看

传输是密文、计算是密文、存储还是密文。根据荆华密算团队公布的数据，密态计算性能损耗从传统方案的 1000 倍压缩到 3 倍以内，精度无损失——这是它能做成”日常可用”的关键。

1.3 六大高敏感场景

墨镜熊搭了针对性专属知识库，每个场景有专业边界：

场景	典型用法
法律	合同审查、类案检索、案情分析、文书润色
医疗	病情咨询、体检报告解读（不走明文上传）
心理	私密倾诉日志对话
职场	商业信息、内部方案讨论
金融	资产数据、财报分析
科研	未发表数据、假设推演

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二、墨镜熊主要功能和特点

用列表把关键信息收一下：

🛡️ 墨镜熊主要信息

• 全链路密态：输入→传输→计算→存储→返回，全程加密，服务端仅持密文、密钥在用户侧
• 密态存储空间：会话记录、上传文件、知识库内容加密存服务端，服务端被攻/内部人员查看都只是乱码——架构级而非功能级隐私
• 阅后即焚：配套能力，已在 mojingxiong.com 可体验
• 六大场景知识库：法律/医疗/心理/职场/金融/科研，每场景有专业边界
• 法律专研方向：合同审查、类案检索、争议焦点提炼、文书润色，首批面向律师限 200 体验官
• 性能数据：密态计算损耗 ≤3 倍（传统方案 ~1000 倍），精度零损失
• 出身背书：清华计算机系孵化、荆华密算自研

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三、如何使用墨镜熊？（操作指南）

目前墨镜熊在 2026 年 6 月内测阶段，流程大概是这样：

1. 访问入口：https://chatbot.jinghua.security/（荆华密算平台）或 https://www.mojingxiong.com（6/26 启用的独立域名）
2. 注册/登录：内测期需注册账号，登录后进入对话界面
3. 选择场景：从法律/医疗/心理/职场/金融/科研六大场景里选你要的那个（会影响背后知识库和边界）
4. 正常对话：输入问题，本地自动加密 → 密文上云推理 → 密文返回 → 本地解密展示，用户侧无感
5. 上传文件（如有）：走密态存储通道，密钥本地持
6. 内测体验官活动（2026/06 档）：
   • 注册当日消耗 200 积分 → 9.9 元
   • 次日消耗 500 积分 + 接受回访 → 20 元
   • 连续 7 日消耗积分 ≥200 → 50 元
   • 单用户最高可得万元档

⚠️ 内测名额有限（法律方向首批 200 体验官），普通用户注册后也能用基础对话，但部分高阶能力可能分批放量。

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四、官方地址与获取方式

渠道	地址	说明
荆华密算平台入口（墨镜熊承载页）	https://chatbot.jinghua.security/	主平台域，墨镜熊在此上线
墨镜熊独立域名	https://www.mojingxiong.com	2026/06/26 正式启用
客户端	目前未见 Win/Mac 独立客户端官宣	内测期以 Web 网页版为主
浏览器插件 / APP	暂未公开	可关注 mojingxiong.com 后续公告

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五、墨镜熊 vs 同类型竞品对比

我把”真·隐私 AI 助手”这个细分里能对标的三款拉出来比：Proton Lumo（瑞士、开源模型、端到端加密零日志）、Maple AI（AWS Nitro Enclave 机密计算）、网易 LobsterAI（国产、本地/教育办公向）——加上墨镜熊，给你一张横评。

维度	墨镜熊（荆华密算）	Proton Lumo	Maple AI	LobsterAI（网易有道）
出身	清华计算机系孵化	Proton（瑞士）	PSPC GmbH	网易有道
隐私技术路线	自研密态计算（密文推理）	用户端 AES-256 加密 + 零日志	AWS Nitro Enclave 机密计算	本地 + 合规，教育办公向
性能损耗	≤3 倍，精度无损​	常规（明文推理，仅存储加密）	enclave 开销中等	未公开
模型	未公开（推测国产大模型+场景精调）	Mistral Small 3 / Nemo / OLMo 2 等开源	开源模型	有道自有
密钥持有	用户本地持密钥，服务端仅密文	用户设备，Proton 零访问	匿名账号可选	本地优先
六大场景知识库	✅ 法律/医疗/心理/职场/金融/科研	❌ 通用	❌ 通用	❌ 教育/办公
国内直连	✅	❌（需梯）	❌	✅
收费状态（2026.06）	内测积分制 + 体验官现金奖励	免费入门	付费（BTC 可匿名）	未公开
适用人群	律师/医生/金融/科研等高敏国产用户​	海外隐私偏执党	匿名偏执党	教育办公求稳

我的判断：

• 如果你在国内、做法律/医疗/金融/科研，墨镜熊是唯一把”场景知识库 + 国产合规 + 全密态”三件事捆在一起的产品，Lumo / Maple 再强你也直连不了、也没中文法律医疗精调。
• 如果你是极客、要匿名，Maple 的 Nitro Enclave + BTC 支付是另一条路。
• LobsterAI 是”合规拉满但功能中庸”的求稳款，跟墨镜熊不是同一档（墨镜熊冲的是高敏专业岗）。

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六、典型应用场景与实际体验

6.1 律师：案卷和合同终于敢喂 AI 了

传统路径的困境：合同审查、类案检索、争议焦点提炼 AI 效率吊打人工，但律师职业道德 + NDA 让”把案情喂公共 AI”合规风险爆表。

墨镜熊的路径：

• 选”法律”场景 → 背后是法律专属知识库
• 上传合同 PDF / 案卷摘要 → 走密态存储，服务端只持密文
• 让 AI 做条款风险点提取、类案类比、文书润色
• 服务端运维看不到你案号、当事人、合同条款——这一点对律所过合规比什么都重要

6.2 医生/心理：病历和倾诉日志

体检报告解读、心理倾诉日志这类”说出来都怕被人知道”的场景，墨镜熊的”阅后即焚 + 密态存储”能兜住。

6.3 金融研究员：未发财报前的推演

未发表的假设、内部资产数据，喂给公共 AI = 泄露。墨镜熊金融场景知识库 + 密态推理，至少让”推理过程”不会留下明文的服务器日志。

6.4 实际体验的感受（基于内测期公开反馈 + 站长之家报道）

• “发送那一刻不再咯噔”——这是站长之家评测文章里用户侧最直观的反馈
• 性能：损耗 3 倍内，日常对话体感跟普通 AI 差不多，不会卡到不可用
• 短板（目前）：内测期、模型能力上限未公开对标（Lumo 用的是 Mistral Small 3 这类开源款，墨镜熊后端模型还没官宣，推测是国产大模型+精调），如果你要的是”最聪明”而非”最安全”，它可能不如 Claude/GPT-5 系

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七、墨镜熊能为用户带来的价值

浓缩成三条：

1. 合规兜底：律师/医生/金融/科研这些”数据黑盒就丢饭碗”的行业，墨镜熊把隐私从”功能开关”升到”架构自治”——服务端被攻、内部人员查日志，都是乱码
2. 效率不减：密态损耗压到 3 倍内、精度零损失，意味着你不用为了安全退回”纯本地小模型”的弱智状态
3. 场景精调：六大高敏场景各自有知识库和专业边界，不是拿通用对话模型硬套

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八、最近 3-6 个月重大动态（2026.04-06）

按时间线收一下：

• 2026/06/04：站长之家报道荆华密算团队”AI 隐私”全密态助手开启内测，披露密态计算损耗压到 3 倍内这一关键指标
• 2026/06 上旬：法律专研方向”AI 隐私助手”启动首批 200 体验官内测招募，主打合同审查/类案检索/文书润色
• 2026/06/26：mojingxiong.com独立域名正式启用，”墨镜熊”作为 AI 隐私平台专属 IP 对外发声，同步上线内测体验官现金激励活动（单用户最高万元档）

📌 节奏上看，6 月是墨镜熊从”清华孵化技术项目”往”独立产品品牌”走的关键月，下半年大概率会放开公测 + 公布后端模型身份。

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九、常见问题 FAQ

Q1：墨镜熊是真的看不到我的数据，还是宣传话术？

A：它用的是荆华密算自研密态计算——推理阶段模型直接算密文，不是”传输加密 + 服务端解密推理”那种半吊子。密钥在你本地，服务端只存密文，这是架构级的。当然，”真的”与否最终要靠第三方审计/开源佐证，目前内测期还没看到代码开源公告，建议关注后续。

Q2：密钥丢了怎么办？

A：按墨镜熊的架构描述（密钥本地持、服务端仅密文），密钥丢失 = 你自己的密态存储空间和内容本地也解不开，这是”自主隐私”的代价，用之前建议确认恢复机制（内测期可问官方客服）。

Q3：收费吗？

A：2026 年 6 月还在内测，目前是积分制 + 体验官现金奖励的反向补贴逻辑（消耗积分返现），正式定价未公布。推测后期会对高敏专业岗走 B 端/订阅，个人轻量可能留免费额度。

Q4：和 ChatGPT / Claude / DeepSeek 比，聪明程度咋样？

A：墨镜熊的定位不是”最聪明”而是”高敏场景敢用”。后端模型官方还没点名，直觉是国产大模型 + 六大场景精调。如果你要的是 coding / 创意写作天花板，还是走 GPT-5 / Claude 4；如果你要喂合同、体检报告、未发论文——墨镜熊。

Q5：chatbot.jinghua.security 和 mojingxiong.com 什么关系？

A：jinghua.security是荆华密算（”荆华”= Jinghua）的平台主域，墨镜熊是上面的一款 AI 产品；mojingxiong.com是 2026/06/26 给墨镜熊启用的独立品牌域名。两个都能进，后者是品牌向。

Q6：同域下的”AI 驱动后渗透测试平台”是墨镜熊吗？

A：不是。jinghua.security 域下荆华团队还挂了一款 AI 安全渗透测试产品（LangChain4j + 175 工具 + 21 技能那款），那是安全测试兄弟产品，跟墨镜熊（隐私对话助手）是两回事，别走错门。

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十、总结

墨镜熊在 2026 年的国产 AI 工具盘子里切了一个很窄但很痛的口子：高敏感人群的 AI 对话隐私。清华荆华密算的技术底子让它把”密态计算损耗压到 3 倍内、精度零损失”这件业内难事做成了可日常用的状态，六大场景知识库 + 密态存储 + 阅后即焚 + 用户持密钥这套组合，在国内目前没有直接对位的竞品——Lumo/Maple 你直连不了也没有中文法律医疗精调，LobsterAI 又没冲这么高敏。

它不适合所有人：你要的是”最强模型智商”就别来；但如果你是律师、医生、金融研究员、在读 PhD 手里攥着未发数据——墨镜熊是目前国产里少数能让你”把数据喂进去不咯噔”的选项。

内测期建议去 mojingxiong.com或 chatbot.jinghua.security注册蹭一波体验官奖励，顺便替法律/医疗/金融这几个场景踩踩坑，下半年公测定价出来前是入手成本最低的时候。

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参考文章或数据来源

本文引用了以下平台的内容，数据来自中华网/今日热点网（墨镜熊独立域名启用与内测奖励公告）、站长之家（荆华密算团队内测报道与密态计算 3 倍损耗数据）、夜雨聆风（法律专研版内测与 200 体验官信息）、GreyCoder（Private AI 竞品对比参考）、GeekAIHub（Duck.ai 隐私 AI 参考）。特此声明以证专业性与可靠度。

1. 中华网数码，《今天，AI隐私平台域名正式启用！”mojingxiong”→ 墨镜熊》，2026-06-26，https://digi.china.com/articles/20260626/202606261903098.html
2. 站长之家，《别再把商业机密喂给AI了!”AI 隐私”助手开启内测招募，真正可用不可见》，2026-06-04，https://www.chinaz.com/2026/0604/1756700.shtml
3. 夜雨聆风，《案卷数据不留痕!法律专研”AI 隐私”助手内测，首批体验官火热招募中!》，https://www.yeyulingfeng.com/a/727116.html
4. GreyCoder, Private AI Comparison: Maple, Proton Lumo, Kagi Assistant and Perplexity, https://greycoder.com/private-ai-comparison-maple-proton-lumo-and-perplexity-incognito-mode
5. GeekAIHub, Duck.ai: 隐私优先的 AI 助手如何超越 Perplexity?, https://www.geekaihub.com/duck-ai-privacy-first-ai-assistant/

📅 本文最新更新日期：2026 年 6 月 28 日（基于 2026 年 6 月内测期公开信息整理，后续公测/定价/模型官宣请以 mojingxiong.com 为准）