廣(guang)州2022年11月1日 /美通社/ -- 歐盟人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI。）法案將于2024年強制執行， 為協助中國人工智能相關企業提前應對即將到來的國際監管，TUV南德意志集團（以下簡稱"TUV南德"）已推出人工智能評估服務：AI質量架構評估方案。

本文為Trust AI@TUV SUD系列專欄的第八篇：人工智能在工業4.0中的應用及其安全問題。

人工智能在工業4.0中的應用

隨著(zhu)電(dian)子(zi)商務的(de)(de)發(fa)展，傳統以(yi)產(chan)品(pin)為(wei)導向(xiang)的(de)(de)工業生產(chan)形式正在被以(yi)解決方案和以(yi)客戶為(wei)導向(xiang)的(de)(de)理念所取代(dai)。工廠(chang)收到的(de)(de)生產(chan)訂單批量越(yue)來越(yue)小，差(cha)異越(yue)來越(yue)大，直至完全的(de)(de)個性(xing)化生產(chan)。但(dan)是(shi)由于成本、速度、精度等因素，或者問題的(de)(de)解決超出(chu)人類能(neng)力(li)(li)范圍，完全的(de)(de)個性(xing)化生產(chan)需要生產(chan)過(guo)程具(ju)有更高水平(ping)的(de)(de)自(zi)主性(xing)，而這(zhe)需要提升生產(chan)系(xi)統的(de)(de)認(ren)知能(neng)力(li)(li)，只能(neng)通(tong)過(guo)AI技(ji)術來實(shi)現。以(yi)定制化的(de)(de)客戶需求為(wei)出(chu)發(fa)點，生產(chan)系(xi)統將從(cong)"自(zi)動"轉(zhuan)為(wei)"自(zi)主"，生產(chan)和物流策略(lve)將在AI的(de)(de)幫(bang)助(zhu)下進行自(zi)我(wo)優(you)化。

AI的(de)使(shi)用旨在提高工(gong)業(ye)流程(cheng)的(de)效(xiao)率和有效(xiao)性。從工(gong)業(ye)的(de)角(jiao)度來看，AI技術可以被理(li)解(jie)(jie)為能(neng)夠幫助制造(zao)系統感(gan)知(zhi)環境、處理(li)所(suo)感(gan)知(zhi)的(de)事(shi)物、獨立解(jie)(jie)決問(wen)題、尋找解(jie)(jie)決問(wen)題的(de)新方(fang)法、做出決策(ce)的(de)方(fang)法和程(cheng)序，尤其是從經(jing)驗中學習，以便(bian)制造(zao)系統更(geng)熟練地完成動作和任務(wu)。過程(cheng)中對人工(gong)干(gan)預(yu)的(de)需求減(jian)少了(le)。

在工(gong)業(ye)(ye)4.0的(de)(de)語境(jing)下，在工(gong)業(ye)(ye)流程中(zhong)(zhong)實(shi)施AI的(de)(de)關鍵是資(zi)產(chan)管理(li)殼(Asset Administration Shell)，它可以連接數據源(yuan)、學習機制、系(xi)統邊界和(he)人工(gong)干(gan)預。工(gong)業(ye)(ye)4.0的(de)(de)參考(kao)模(mo)型架(jia)構 (RAMI 4.0) 的(de)(de)結構化(hua)網絡組件(jian)和(he)標準化(hua)功能接口也為將(jiang) AI技(ji)術集(ji)成到工(gong)業(ye)(ye)生產(chan)過程中(zhong)(zhong)提供了基礎。

AI在工業(ye)環(huan)境中(zhong)廣(guang)泛應用(yong)的(de)一個(ge)領域是對傳感器(qi)數(shu)據(ju)(ju)的(de)分(fen)(fen)析和(he)解釋(shi)，這些數(shu)據(ju)(ju)分(fen)(fen)布在機器(qi)和(he)生(sheng)產(chan)設(she)施中(zhong)。 它(ta)記錄機器(qi)各個(ge)不同方面的(de)狀態，并據(ju)(ju)此執行動作(zuo)。其核(he)心(xin)目的(de)是識(shi)別不明顯的(de)相(xiang)(xiang)關性，比如實現預(yu)測性維護工作(zuo)。AI還可以用(yong)于工業(ye)生(sheng)產(chan)過程中(zhong)的(de)流(liu)程、物流(liu)和(he)能耗優化(hua)，例如，為了(le)響應環(huan)境中(zhong)的(de)波動，必須調(diao)整(zheng)復雜(za)的(de)相(xiang)(xiang)互關聯(lian)的(de)機械設(she)定參數(shu)。"物聯(lian)網"，即分(fen)(fen)布式數(shu)據(ju)(ju)提供者(zhe)和(he)數(shu)據(ju)(ju)用(yong)戶的(de)相(xiang)(xiang)互通信(xin)，是AI的(de)基礎。

人類定義系統邊界

AI包括一系列應用程序和技術。這些應用程序和技術能夠使系統實現自主功能，并使資產增值。"自主"的能力必須控制在人類定義的系統邊界內。由人類定(ding)義整體系(xi)統要達到(dao)哪一等(deng)級的(de)自主能力，并決定(ding)允許AI運行(xing)(xing)的(de)區域(yu)和功能。一個系(xi)統的(de)自主程(cheng)度不一定(ding)由AI的(de)技術限(xian)制決定(ding)，還可能受到(dao)法(fa)律框架、人類行(xing)(xing)為的(de)預估(gu)或數據保護(hu)要求等(deng)方面的(de)影響。

自(zi)主等(deng)級定義了(le)所使用的(de)(de)(de)AI技術的(de)(de)(de)系統(tong)邊界(jie)，即允許執(zhi)行哪(na)些任務。舉一(yi)個大(da)眾更加熟悉的(de)(de)(de)例子(zi)，自(zi)主等(deng)級3的(de)(de)(de)自(zi)動駕(jia)駛汽車(che)可以獨立(li)在高(gao)速公路上行駛，但不(bu)能獨立(li)的(de)(de)(de)離開高(gao)速公路。等(deng)級3以上的(de)(de)(de)自(zi)主系統(tong)必須(xu)能夠獨立(li)感知環境并在指定的(de)(de)(de)系統(tong)邊界(jie)內做出"真(zhen)正(zheng)的(de)(de)(de)"自(zi)主決策(ce)，而無(wu)需進(jin)一(yi)步的(de)(de)(de)人工(gong)干預。這(zhe)引發了(le)重(zhong)要的(de)(de)(de)法律問題，例如(ru)關于決策(ce)的(de)(de)(de)責任和(he)可理(li)解(jie)性。這(zhe)些是整個社會需要討論的(de)(de)(de)問題，超越了(le)工(gong)業(ye)和(he)政治領(ling)域，無(wu)論是自(zi)動駕(jia)駛還是工(gong)業(ye)生產(chan)過(guo)程中(zhong)AI的(de)(de)(de)使用。

與簡單自動化(hua)過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)的(de)(de)(de)經典程(cheng)(cheng)(cheng)序(xu)相比，在(zai)流(liu)程(cheng)(cheng)(cheng)更復雜、決策要求更高的(de)(de)(de)情況下，AI的(de)(de)(de)使用意味著不能每次(ci)都獲得完全相同的(de)(de)(de)結果(guo)。這是(shi)(shi)因為學習過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)使用了大量的(de)(de)(de)數(shu)據和信息。 使用AI追(zhui)求的(de)(de)(de)是(shi)(shi)不斷優(you)化(hua)流(liu)程(cheng)(cheng)(cheng)并(bing)在(zai)出現問題時(shi)做出"正(zheng)確"的(de)(de)(de)決策。 允許AI系統提(ti)出的(de)(de)(de)并(bing)非完全符合預期(qi)(qi)的(de)(de)(de)方案建議， 但是(shi)(shi)做出的(de)(de)(de)決定必(bi)須始終是(shi)(shi)合理的(de)(de)(de)，并(bing)且盡可(ke)能符合預期(qi)(qi)。

AI對工業過(guo)(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)的(de)(de)(de)(de)沖擊可(ke)以(yi)(yi)分(fen)(fen)為兩個階段：決(jue)(jue)策（規(gui)(gui)則(ze)創建(jian)/設(she)計(ji)）和執行(xing)(xing)（規(gui)(gui)則(ze)執行(xing)(xing)），可(ke)以(yi)(yi)認為分(fen)(fen)別(bie)是決(jue)(jue)策所需(xu)的(de)(de)(de)(de)技(ji)能（在(zai)編(bian)程(cheng)(cheng)(cheng)時確定）和執行(xing)(xing)決(jue)(jue)策的(de)(de)(de)(de)動作（在(zai)執行(xing)(xing)時產生影(ying)響）。在(zai)采(cai)用了(le)AI輔助(zhu)技(ji)術的(de)(de)(de)(de)工業系統(tong)設(she)計(ji)中，系統(tong)通過(guo)(guo)初始學(xue)習(xi)(xi)過(guo)(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)進行(xing)(xing)訓練，并與部分(fen)(fen)經(jing)典(dian)編(bian)程(cheng)(cheng)(cheng)一起(qi)執行(xing)(xing)工業過(guo)(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)。在(zai)初始"設(she)計(ji)"階段，扮演"監督者"角(jiao)色的(de)(de)(de)(de)人(ren)類需(xu)要提前決(jue)(jue)定學(xue)習(xi)(xi)過(guo)(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)的(de)(de)(de)(de)許可(ke)程(cheng)(cheng)(cheng)度，即哪(na)些(xie)數(shu)據(ju)可(ke)以(yi)(yi)用于第一個學(xue)習(xi)(xi)階段。以(yi)(yi)及允許AI系統(tong)在(zai)過(guo)(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)控制期(qi)間接收哪(na)些(xie)數(shu)據(ju)以(yi)(yi)進行(xing)(xing)進一步的(de)(de)(de)(de)學(xue)習(xi)(xi)。盡管優化過(guo)(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)需(xu)要數(shu)據(ju)，但必須避免過(guo)(guo)擬(ni)合(he)。這是因為數(shu)據(ju)分(fen)(fen)析(xi)的(de)(de)(de)(de)過(guo)(guo)擬(ni)合(he)會對現有的(de)(de)(de)(de)問題解(jie)決(jue)(jue)模(mo)型產生負面影(ying)響。規(gui)(gui)則(ze)的(de)(de)(de)(de)執行(xing)(xing)可(ke)以(yi)(yi)按自主等(deng)級(ji)分(fen)(fen)類。如下圖所示(shi)。

人工智能在工業應用中的倫理討論

工(gong)(gong)業(ye)生產，特別是(shi)工(gong)(gong)業(ye)4.0中使用(yong)(yong)AI，有很多倫理(li)方面的問(wen)題，但是(shi)一(yi)般來說(shuo)"強人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)(neng)"不(bu)在討論范圍。可(ke)以一(yi)般性的認為，用(yong)(yong)于工(gong)(gong)業(ye)過程(cheng)的AI旨在通過自(zi)動化(hua)流程(cheng)擴(kuo)展人(ren)類(lei)的能(neng)(neng)力。工(gong)(gong)業(ye)AI應(ying)用(yong)(yong)在本質上主要(yao)是(shi)技術性的應(ying)用(yong)(yong)程(cheng)序(xu)，不(bu)會對(dui)人(ren)類(lei)生活產生重大沖擊。然而(er)(er)，這(zhe)并(bing)不(bu)意味著(zhu)這(zhe)些應(ying)用(yong)(yong)程(cheng)序(xu)不(bu)用(yong)(yong)受制(zhi)于工(gong)(gong)業(ye)法(fa)規，例如(ru)職業(ye)安全法(fa)規或(huo)功能(neng)(neng)安全法(fa)規。這(zhe)些法(fa)規，無論是(shi)在歐洲或(huo)世界各地(di)，都是(shi)基(ji)(ji)于人(ren)類(lei)社(she)會長(chang)期(qi)發展而(er)(er)來的基(ji)(ji)本的倫理(li)原則。

關于(yu)"自主原則"，值得(de)一(yi)(yi)提的(de)是，機器的(de)決策(ce)傳統(tong)上是基于(yu)預先編程的(de)算(suan)法做出的(de)，因而是確(que)定性的(de)。但是盡管深度(du)神(shen)經網絡(luo)可以(yi)被人類將參數設定在非常狹小(xiao)的(de)范圍內，仍(reng)然(ran)可能以(yi)不確(que)定的(de)方(fang)式行動。因此，現代(dai)AI研究人員將"可解(jie)釋性"視為人類增(zeng)強對自主AI的(de)信任的(de)重要領域之一(yi)(yi)。

人工智能對機械安全的沖擊

隨(sui)著AI，物聯網和機器(qi)(qi)人(ren)技術的(de)(de)(de)發展，越來越多的(de)(de)(de)不依賴(lai)于人(ren)類操作(zuo)員(yuan)的(de)(de)(de)先進機械(xie)(xie)投放市(shi)場(chang)。特別是協作(zuo)機器(qi)(qi)人(ren)，由(you)于可以在環境中學習(xi)新(xin)的(de)(de)(de)動(dong)作(zuo)而變得更加自(zi)主。這些先進機械(xie)(xie)可以實(shi)時處理信息，自(zi)學習(xi)，自(zi)主規劃移動(dong)路線，根(gen)據環境動(dong)態調整或改(gai)進動(dong)作(zuo)，因此給傳統的(de)(de)(de)基于考慮"最壞(huai)可能(neng)"的(de)(de)(de)風險評(ping)估并(bing)固定安全(quan)保護設置(zhi)的(de)(de)(de)機械(xie)(xie)安全(quan)理念提出(chu)了(le)新(xin)的(de)(de)(de)挑戰。

新版機械指(zhi)令草案對于采(cai)用(yong)AI的機械產品(pin)及其(qi)控制系統增(zeng)加了很(hen)多具體的要(yao)求:例如：

在(zai)核心職業健康安全要(yao)求(EHSR)中(zhong)，制造商或其歐盟代理需要(yao)執行的(de)風(feng)險分析(xi)和風(feng)險降低(di)流(liu)程的(de)c)條修改(gai)如下:

確定機械產品生命周期內可能產生的危險及其關聯的危險場景，包括在機器投放市場的時刻起可以預見的，機器設計達到的自主等級決定的，全部或部分介入的行為或邏輯可能產生危險。就此而言，當機械產品集成了AI系統，機械產品的風險評估必須考慮為滿足歐洲議會和歐盟理事會提出的AI法案所執行的風險評估。

高風險(xian)機械(xie)產(chan)品清單中增加了(le)兩項與AI相關的(de)產(chan)品(軟件):

24.保證安全功能的軟件，包括AI系統 

25.嵌入了保證安全功能的AI系統的機械 

人工智能在工業4.0中的信息安全

• 人工智能與邊緣計算

由(you)于(yu)電子產(chan)業的飛速發展，AI的應用(yong)(yong)也(ye)逐漸邊(bian)緣(yuan)化（邊(bian)緣(yuan)計(ji)(ji)算）。大部分AI只有在(zai)訓(xun)練的時(shi)候需要大量計(ji)(ji)算能力，而在(zai)使用(yong)(yong)時(shi)，小型設備即可滿足其運算要求(qiu)，比如手機。在(zai)工業4.0中(zhong)(zhong)，AI的應用(yong)(yong)也(ye)逐漸從云中(zhong)(zhong)轉移到公司內部運行維護，這樣也(ye)可減少遠程的成(cheng)本(ben)和(he)風(feng)險。但(dan)是，雖然在(zai)邊(bian)緣(yuan)計(ji)(ji)算中(zhong)(zhong)的AI應用(yong)(yong)可以極大地提高產(chan)業效率(lv)和(he)智能化，但(dan)同時(shi)其本(ben)身也(ye)存(cun)在(zai)信(xin)息安全(quan)風(feng)險，需要以最新的標(biao)準(zhun)來創建和(he)維護基于(yu)AI的產(chan)品(pin)可信(xin)度。

"Zero Trust Concept"--零信(xin)(xin)任理念的(de)(de)(de)提出(chu)和使用(yong)是為了構建(jian)可(ke)信(xin)(xin)任的(de)(de)(de)、安全的(de)(de)(de)AI系(xi)統(tong)應用(yong)。這一理念是在(zai)(zai)大量(liang)迅速且不(bu)斷變(bian)化(hua)的(de)(de)(de)數(shu)據通信(xin)(xin)中(zhong)，這些參與(yu)者最初(chu)應被分(fen)配零信(xin)(xin)任值，隨后在(zai)(zai)信(xin)(xin)任評分(fen)系(xi)統(tong)中(zhong)"贏(ying)得"其他參與(yu)者的(de)(de)(de)信(xin)(xin)任，任何組件(jian)都將在(zai)(zai)數(shu)據訪(fang)問之(zhi)前(qian)先檢查所涉(she)及的(de)(de)(de)身份認(ren)證和授權。

同時(shi)，AI的(de)設計也應提(ti)高互操作性，這樣(yang)在(zai)整個工業4.0的(de)流程中獲得更(geng)快的(de)速度和更(geng)高的(de)穩定(ding)性。

• 人工智能與工業4.0價值鏈

AI也可以為公司價(jia)值鏈提供重要貢獻，可以評估價(jia)值鏈參(can)與者(zhe)的(de)(de)各(ge)方面(mian)，如交(jiao)付可靠性，支付行(xing)為，公司狀態，產(chan)品質量(liang)，市(shi)場(chang)定(ding)位，定(ding)價(jia)策(ce)略，經(jing)濟形勢(shi)，環(huan)境保(bao)護，等等。在所(suo)有(you)生(sheng)產(chan)參(can)與者(zhe)運行(xing)期(qi)間，杜(du)絕任何(he)異常情況，迅速采取行(xing)動并更換參(can)與者(zhe)。但在此(ci)類大數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)互聯互通的(de)(de)過(guo)程(cheng)中，各(ge)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)鏈參(can)與者(zhe)的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)訪問以及(ji)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)保(bao)護的(de)(de)問題(ti)便顯(xian)露出來。嚴格(ge)的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)分離(li)才可以提高(gao)此(ci)部分的(de)(de)安全性：嚴格(ge)的(de)(de)設置(zhi)權限，只有(you)確切相關方才可以訪問或修改數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)。

• 安全數字身份

在工(gong)業4.0中，會有大(da)量分(fen)布式的(de)(de)智能(neng)設(she)備(bei)參(can)與共(gong)建整體(ti)智能(neng)制(zhi)造(zao)的(de)(de)生產(chan)流(liu)程。也(ye)由(you)于這(zhe)些去(qu)中心化的(de)(de)架構，設(she)備(bei)數(shu)字身(shen)份(fen)的(de)(de)分(fen)配和管理也(ye)變(bian)(bian)(bian)得(de)復雜。在大(da)規模生產(chan)中，出于成(cheng)本原因，可(ke)(ke)(ke)能(neng)很難要(yao)求(qiu)每個(ge)產(chan)品或組件在整個(ge)價值鏈中都有唯(wei)一不可(ke)(ke)(ke)偽造(zao)的(de)(de)身(shen)份(fen)證明(ming)。但(dan)是(shi)AI可(ke)(ke)(ke)以通(tong)(tong)過一些其他的(de)(de)數(shu)據來(lai)評估安(an)全(quan)身(shen)份(fen)，如(ru)：使用軟硬件、工(gong)牌、生物特征來(lai)確認身(shen)份(fen)真實性(xing)；要(yao)求(qiu)通(tong)(tong)信參(can)與者的(de)(de)安(an)全(quan)通(tong)(tong)信屬性(xing)（如(ru)加密和通(tong)(tong)信的(de)(de)方式和級(ji)別(bie)）；數(shu)據的(de)(de)可(ke)(ke)(ke)審查性(xing)和可(ke)(ke)(ke)追(zhui)溯性(xing)。AI也(ye)可(ke)(ke)(ke)以通(tong)(tong)過學習行為(wei)模式來(lai)檢(jian)測偽造(zao)身(shen)份(fen)的(de)(de)攻(gong)擊(ji)，如(ru)：溝通(tong)(tong)頻率的(de)(de)變(bian)(bian)(bian)化，通(tong)(tong)信時的(de)(de)安(an)全(quan)屬性(xing)區(qu)別(bie)，響應速度的(de)(de)區(qu)別(bie)，網(wang)絡地址的(de)(de)異常，數(shu)據非(fei)常規變(bian)(bian)(bian)化等。

• 信任基礎設施

目(mu)前工業4.0相關(guan)工作(zuo)組仍在討(tao)論應如何(he)建造全(quan)球(qiu)AI信(xin)(xin)任基礎設(she)(she)施（Trust infrastructure）。但(dan)這(zhe)個(ge)信(xin)(xin)任基礎設(she)(she)施是(shi)對全(quan)球(qiu)價值鏈安(an)全(quan)運行(xing)的(de)先決條件，可以提供必要的(de)安(an)全(quan)功能從(cong)而使各價值鏈來建立安(an)全(quan)的(de)身(shen)份認證和通信(xin)(xin)，同時保護網(wang)絡攻擊。在現有設(she)(she)施，如PKI（Public Key Infrastructures）和CA（Certificate Authorities）中，AI可以通過(guo)識別異常通信(xin)(xin)來保護此類設(she)(she)施，如：非常規通信(xin)(xin)路徑，異常證書組合(he)，首次(ci)認證后的(de)異常行(xing)為等。

• 基于特性的訪問控制

可以(yi)(yi)對每個組件設置在不(bu)(bu)同(tong)生產狀(zhuang)態下基于不(bu)(bu)同(tong)條(tiao)件的(de)規則(ze)集（如(ru)時(shi)間、數據類型、天氣、溫濕度、功耗轉速、依賴(lai)關(guan)系等）。對于如(ru)此龐(pang)大的(de)規則(ze)集，使用AI可以(yi)(yi)對其模擬進行復雜(za)測試(shi)，并在使用過程中迭代更新，而且可以(yi)(yi)實時(shi)監控分析出現的(de)任何異常(chang)情況。

• 協同狀態監控

協(xie)同(tong)狀態監(jian)(jian)控(kong)(Collaborative Condition Monitoring)可(ke)以(yi)應(ying)用在以(yi)上組(zu)件的協(xie)作場景。在一條價值鏈中(zhong)(zhong)，兩個安全組(zu)件通(tong)(tong)過(guo)安全通(tong)(tong)信(xin)相(xiang)互溝通(tong)(tong)，基于信(xin)任基礎設(she)施確保(bao)認(ren)證(zheng)安全，并通(tong)(tong)過(guo)基于特性的訪(fang)問(wen)控(kong)制(zhi)讀(du)取數據。AI可(ke)以(yi)在其中(zhong)(zhong)檢測未(wei)經授(shou)權或異常的訪(fang)問(wen)和任何異常數據流，監(jian)(jian)控(kong)人員也(ye)可(ke)以(yi)通(tong)(tong)過(guo)AI的匯總(zong)報告檢索所有信(xin)息。

• 資產管理殼

資產管理殼在(zai)工(gong)業4.0中的應用(yong)是極(ji)其重要的，不(bu)只因(yin)為(wei)(wei)其負責了整體系(xi)統(tong)的信息安全，更因(yin)為(wei)(wei)它包含(han)了各種生(sheng)產數(shu)據(ju)(ju)(ju)和商業機密(mi)。AI在(zai)監控數(shu)據(ju)(ju)(ju)間(jian)諜活動(dong)和數(shu)據(ju)(ju)(ju)篡改操縱方面非常有用(yong)，而(er)人類(lei)很難對這些(xie)不(bu)同(tong)屬性的龐大數(shu)據(ju)(ju)(ju)進行實時分析和管理。但AI的分析結果很難用(yong)同(tong)一(yi)AI軟件進行解(jie)釋，因(yin)此也(ye)同(tong)時需要輔助工(gong)具，以便人類(lei)對其警報進行最終分析和做出決定(ding)。

結語

AI的(de)(de)應(ying)用可以極大的(de)(de)提(ti)高工(gong)廠(chang)的(de)(de)智(zhi)能(neng)化(hua)程度，如：自動(dong)化(hua)、驅動(dong)控制、生產維護、生產優化(hua)、異(yi)常及殘次品檢測。但(dan)同(tong)時AI方案在(zai)工(gong)廠(chang)的(de)(de)應(ying)用中(zhong)也有很(hen)多局(ju)限性因素：不能(neng)達到100%的(de)(de)覆蓋率(lv)，很(hen)難分(fen)析錯誤原(yuan)因，數據質量(liang)難以保證，在(zai)實施中(zhong)太過專業性，先(xian)進(jin)機械日益提(ti)升的(de)(de)自主性和協作性給機械安(an)全(quan)帶(dai)來的(de)(de)挑戰，邊緣計(ji)算帶(dai)來的(de)(de)信息安(an)全(quan)等問題。

在選擇適(shi)合工業(ye)4.0的(de)AI應著重考慮(lv)以(yi)下屬性(xing)：基于產(chan)線機械及傳(chuan)感器數據的(de)應用(yong)；使用(yong)遷移學習的(de)方法以(yi)更容易適(shi)應新工廠環(huan)境；適(shi)用(yong)復雜的(de)傳(chuan)感器數據網絡；易用(yong)性(xing)；信息安全。

對于(yu)日益采(cai)用AI實現自主和(he)協作功能(neng)的(de)(de)(de)智能(neng)機械設備(bei)，其制造商，系統(tong)集成商和(he)終端業主都必須執行全(quan)面(mian)的(de)(de)(de)，覆蓋機械安全(quan)和(he)信(xin)息安全(quan)的(de)(de)(de)風險(xian)評估(gu)，并向歐盟公(gong)告(gao)機構(gou)申(shen)請(qing)合規性評定(ding)。