工廠里的數(shù)據(jù)大多是傳感器傳來的高頻時序數(shù)據(jù)，和AI訓(xùn)練常用的文本、圖像數(shù)據(jù)不一樣。加上這些數(shù)據(jù)涉及商業(yè)機(jī)密，采集和共享都受限制，訓(xùn)練樣本不夠，會影響模型效果。歷史數(shù)據(jù)還可能不均衡、代表性不足，讓AI 決策有偏差。而且設(shè)備老化、工藝調(diào)整后，模型性能會慢慢下降，得持續(xù)更新。

AI模型運(yùn)算需要不少算力，容易有延遲或結(jié)果不確定，滿足不了工廠實時監(jiān)控、快速決策的需求。工廠環(huán)境復(fù)雜，設(shè)備故障類型多，遇到罕見或復(fù)雜故障，AI識別不準(zhǔn)，還得靠人工干預(yù)。

AI行業(yè)喜歡快速更新創(chuàng)新，制造業(yè)卻看重穩(wěn)定和控制成本，兩者在決策節(jié)奏、風(fēng)險接受度上有差異。要是AI系統(tǒng)被攻破，可能被操控做危險操作，比如篡改維護(hù)預(yù)警、誤導(dǎo)人員疏散。

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