从 MarketsandMarkets 亚太 IAM 报告，看派拉软件身份与访问控制战略升级

近日，MarketsandMarkets 发布《Asia Pacific Identity and Access Management Market 2025–2030》报告。

报告显示，亚太身份与访问管理市场预计将从 2025 年的 52.9 亿美元增长至 2030 年的 95.5 亿美元，2025–2030 年复合增长率达到 12.5%。

报告同时指出，Access Management 仍将占据最大市场规模，B2B IAM 预计拥有最高增长率，Non-human Identity 非人类身份也将保持快速增长。

表面看，这是一份关于 IAM 市场增长的报告。但更深层的信号是：IAM 的治理对象、访问边界和技术内涵正在被重新定义。

过去，企业谈 IAM，更多关注员工账号、统一认证、单点登录、权限分配和账号生命周期管理等。今天，随着云、SaaS、API、自动化工具、机器身份和 AI Agent 快速进入企业，身份安全正在从“管人”走向“管所有访问主体”，从“登录认证”走向“持续授权与全链路治理”。

这也正是派拉软件产品技术演进的重要方向：以数字身份安全为基础，逐步拓展到生态用户身份管理、非人类身份治理，并进一步走向面向 AI Agent 的身份认证、动态授权、工具治理、模型治理、数据访问控制与审计闭环。

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IAM 的基础价值没有消失，而是成为 AI 安全的前提

MarketsandMarkets 报告将亚太 IAM 市场拆分为 Access Management、IGA、PAM 等技术方向，并覆盖 Workforce IAM、CIAM、B2B IAM、人类身份、非人类身份、云部署、本地部署与混合部署等多个维度。

这说明，IAM 早已不只是一个“登录系统”，而是企业数字业务运行中的基础安全控制层，回答的是：谁、以什么身份、在什么条件下、访问什么资源，过程是否可审计，权限是否可持续治理与回收。

在这一阶段，派拉软件长期积累的数字身份安全能力，构成了 AI 时代安全访问控制的基础底座。

无论企业要治理的是员工、合作伙伴、服务账号，还是 AI Agent，都首先需要一个稳定、统一、可信的身份体系。没有统一身份源、账号生命周期、标准化认证协议、权限治理与审计基础，就很难进一步讨论 AI Agent 的身份识别、授权边界和责任追踪。

因此，AI 安全访问控制并不是对传统 IAM 的替代，而是在传统数字身份安全能力之上的延展与升级。

派拉软件原有的统一身份认证、单点登录、账号生命周期管理、组织架构同步、权限管理、应用接入、PAM管理、审计追踪，以及对 AD、LDAP、OIDC、SAML、CAS、钉钉、飞书等身份生态的兼容能力，仍然是企业构建 AI 访问控制体系的第一层基础。

换句话说：AI 时代，企业不是不需要 IAM ，而是需要一个更强的 IAM。它不仅要管理人，还要管理应用、机器、API、工具和 AI Agent。

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从内部员工到业务生态，身份安全边界正在外扩

报告指出，在 IAM 类型维度中，B2B IAM 预计将在预测期内拥有最高复合增长率，达到 14.7%。这背后反映的是一个重要变化：企业身份边界正在从组织内部走向业务生态。

过去，身份安全主要围绕内部员工展开。重点解决员工入职、转岗、离职，登录、菜单权限和操作审计等问题。

但今天，企业业务越来越开放，访问主体也越来越复杂：合作伙伴、供应商、外包人员、渠道客户、第三方应用、自动化脚本，以及正在进入企业业务流程的 AI Agent，都可能成为新的访问主体。

这意味着，身份安全不再只是内部 IT 管理问题，而是企业开放协作、生态连接和跨组织业务运行中的安全底座。

对派拉软件而言，这一趋势并不是全新的命题。

从传统企业员工身份管理开始，派拉软件已经逐步帮助企业将身份治理范围扩展到合作伙伴、供应商、外包人员、渠道、客户等多类生态用户，支持复杂组织、多业务线、多系统、多角色、多身份源场景下的统一认证、统一授权与集中审计。

这一阶段，派拉软件解决的是“企业内部身份”到“生态用户身份”的扩展问题：让所有参与业务协同的访问主体，都能够被识别、被管理、被授权、被追踪。

而随着 AI 技术的发展，身份边界还在继续外扩。具备自主执行能力的 AI Agent，正在成为企业数字业务中的新型访问主体，也必须被纳入统一身份管理和访问控制体系。

03

非人类身份快速增长，AI Agent 必须拥有自己的“数字身份证”

这份报告中，最值得关注的信号之一，是它将 Identity Type 明确拆分为 Human Identity 和 Non-human Identity。报告指出，非人类身份细分市场预计在 2025–2030 年保持快速增长，复合增长率为 13.9%。

这意味着，IAM 的治理对象正在发生根本变化。

过去，企业主要围绕“人”建立认证、授权和审计体系。今天，越来越多访问行为并不是由人直接发起，而是由服务账号、API Key、Token、证书、自动化脚本、RPA、工作负载、应用身份、机器身份等非人类身份发起。

AI Agent 又是其中更特殊的一类。

它不是普通的服务账号，也不是简单的后台脚本。AI Agent 可以理解任务、拆解步骤、调用工具、访问数据、生成内容，甚至代表用户执行多步业务操作。它既有“机器身份”的特征，又具备一定自主性和任务执行能力。

因此，企业不能只把 AI Agent 当作普通应用插件处理，而必须回答：Agent 是谁？由谁创建？属于哪个部门、应用或业务场景？代表谁执行任务？是否继承了某个用户的权限？调用系统时是否携带身份上下文？行为是否能够追溯到责任主体？

而这正是派拉 AIM——智能体身份安全认证管理软件要解决的问题。

如果说传统 IAM 解决的是“员工是谁、能不能登录”，那么 AIM 进一步解决的是“Agent 是谁、代表谁、以什么身份进入企业系统”。

面向 AI Agent 进入企业应用和业务流程的新趋势，派拉 AIM 可以为 Agent 建立独立、可信、可追踪的数字身份，并将 Agent 与用户、部门、应用、业务场景等上下文绑定起来。

同时，AIM 可以对接企业已有 IAM、IdP、AD、LDAP、OIDC、SAML 等身份基础设施，避免 AI Agent 通过共享账号、共享 API Key、共享服务 Token 的方式进入业务系统。

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Access Management 仍是最大市场，但访问控制正在从静态走向动态

报告指出，按技术类别看，Access Management 预计将在预测期内占据最大市场规模。其增长与单点登录、多因素认证、自适应访问控制在云和混合环境中的广泛采用有关。

这说明，访问管理仍然是 IAM 的核心基础盘。但在 AI Agent 时代，访问控制的内涵正在发生变化。

过去，访问控制更多关注的是：用户能不能登录某个系统、属于哪个角色、能不能访问某个菜单、有没有某项操作权限。这类模型在传统业务系统中仍然有效，但面对 AI Agent，会遇到新的复杂性。

因为 Agent 的访问行为不是单点、静态、一次性的。它可能围绕一个任务连续调用多个工具，跨多个系统读取数据，基于模型推理生成下一步动作，再继续调用接口执行操作。

也就是说，AI Agent 时代的访问控制必须从静态权限走向动态授权，从粗粒度角色走向细粒度策略，从一次性授权走向运行时持续判断。

这也是派拉 AAM——智能体权限管理软件的价值所在。

如果说 AIM 解决的是“Agent 是谁”，那么 AAM 解决的就是“Agent 被允许做什么”。

面向 AI Agent 的访问控制，AAM 可以围绕工具、动作、数据、场景和上下文建立细粒度授权策略。例如，某个 Agent 可以查询某类数据，但不能导出；可以生成审批建议，但不能自动提交；可以调用低风险工具，但调用高风险工具时必须触发人在回路确认。

这种授权方式，比传统“用户—角色—菜单”的权限模型更适合 AI Agent 的运行特点。

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AI 访问控制必须覆盖模型、工具、应用和数据

报告同时指出，云部署预计将在亚太 IAM 市场中占据最大份额。云部署的增长，与可扩展性、成本优势、远程办公、数字化、多云策略和集中身份管理需求有关。

这反映出企业 IT 环境正在变得更加复杂。

今天的企业系统往往不是一个统一、标准、干净的环境，而是云系统、本地系统、SaaS、自研系统、老旧应用、数据库、文件系统、API、低代码平台和各种业务工具并存。

AI Agent 要真正进入企业生产系统，并不是接入一个大模型就结束了。它必须连接业务系统、调用工具、访问数据、执行流程。而每一个连接点，都可能成为新的安全边界。

因此，AI 访问控制不能只停留在“Agent 身份”和“Agent 权限”两层，还必须覆盖模型、工具、应用和数据。

这正是派拉软件从基础数字身份安全能力，进一步构建 AI 安全访问控制产品矩阵的原因。

首先，派拉 AI 网关，解决的是企业大模型调用入口的统一治理问题。

面对多个模型、多类应用、多种调用场景，企业需要统一接入、统一路由、统一策略、统一审计。此外，AI 网关还可以帮助企业对模型调用进行流量管理、安全检测、成本治理、日志记录和风险控制等，让 AI 应用不是分散接入，而是在统一网关下可管理、可监控、可审计。

其次，是派拉 MCP 网关，解决的是 AI Agent 工具调用治理问题。

随着 MCP 成为 AI Agent 连接外部工具和企业能力的重要方式，企业必须知道有哪些工具被接入，谁批准了这些工具，工具能执行哪些动作，哪些属于高危工具，调用过程是否留痕，异常调用是否能够被识别。

第三，是 Ditto，解决的是传统应用工具化问题。

很多企业存在大量无标准接口、难以 API 化的传统应用。Ditto 可以将无接口应用转化为可被 AI Agent 调用的 API 或 MCP 工具，帮助企业把传统应用能力纳入 AI 工具生态，同时配合身份、授权和审计能力实现可控接入。

第四，是AI数据网关，解决的是 Agent 访问数据的安全边界问题。

AI Agent 一旦进入企业业务流程，必然会触达数据，如查询客户信息、读取合同、检索知识库、分析业务数据，甚至生成导出内容。因此，企业需要围绕数据访问权限、敏感数据识别、脱敏、调用审计和导出风险控制建立统一治理能力。

由此可以看到，派拉软件面向 AI 时代的产品演进，并不是从传统 IAM 跳到一个孤立的 AI 安全产品，而是沿着“身份识别—访问授权—模型治理—工具治理—应用连接—数据访问—全链路审计”的路径逐步展开。

这也形成了派拉 AIGS 产品矩阵的核心逻辑：围绕 AI Agent 进入企业生产系统后必然经过的身份、权限、模型、工具、应用、数据和审计链路，构建一体化安全访问控制体系。

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身份安全的演进，是从“管人”到“管 Agent”的连续升级

MarketsandMarkets 这份亚太 IAM 市场报告展示了一个清晰趋势：IAM 市场仍在增长，但增长背后的核心变化，已经不只是企业继续采购认证、单点登录和权限管理系统，而是身份安全正在面对更复杂的访问主体、更开放的业务边界和更动态的授权场景。

对派拉软件而言，这条变化路径并不是突然发生的：

第一阶段，是传统员工身份管理。

企业需要解决员工入职、转岗、离职，账号如何开通，权限如何分配，应用如何登录，操作如何审计等基础问题，这是数字身份安全建设的起点。

第二阶段，是生态用户身份管理。

随着业务开放和组织协同深化，合作伙伴、供应商、外包人员、渠道、客户等外部主体开始进入企业业务系统。身份治理从“内部员工”扩展到“业务生态”，访问控制也从企业内部管理走向跨组织协同治理。

第三阶段，是非人类身份管理。

服务账号、API Key、Token、证书、自动化脚本、应用身份和机器身份大量出现，越来越多访问行为不再由人直接发起。企业必须重新定义“谁在访问”，并对这些非人类身份建立可识别、可授权、可审计的治理机制。

第四阶段，是 AI Agent 安全访问控制。

AI Agent 不只是一个新的非人类身份，更是能够理解任务、调用工具、访问数据、执行流程的新型数字主体。它既可能代表人，也可能代表应用、部门或业务场景执行动作。因此，企业不仅要识别 Agent，还要管理 Agent 的权限、工具、模型、数据和行为链路。

从这个角度看，派拉软件从传统数字身份安全，到生态用户身份管理，再到非人类身份治理和 AI Agent 安全访问控制，并不是一次简单的产品扩展，而是一条顺应企业数字化与智能化演进的技术路线。

面向智能体时代，派拉软件正在沿着这条路径，构建一体化身份与访问控制治理体系，让人、生态用户、应用、机器和 AI Agent，都能够在统一身份、统一授权、统一策略和统一审计体系下，安全地访问业务、调用工具、使用数据、执行流程。