制造业部署AI前必须关注的四大优先事项
人工智能正在为制造业注入强劲的生产力，但绝大多数企业仍在依赖那些并非为AI时代设计的传统OT网络，导致网络攻击与合规风险同步扩大。问题的关键并不在于AI本身，而在于网络基础设施。制造商在部署AI之前，必须率先解决资产可视化与数据完整性、IT与OT融合的内嵌安全、治理与可审计性，以及应对AI驱动型攻击的网络韧性。
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目前，许多企业运营的自动化系统依然依托于早期设计的传统OT网络，这些网络从不是为AI驱动而生的。尽管AI能够优化生产计划、实现预测性维护和供应链管理，但过时的网络架构会让制造商更容易暴露在网络攻击的威胁之下。
近期一项调查发现，超过半数的OT环境仍然依赖传统系统。与此同时，分析显示供应链攻击的数量同比增加了20%。这些传统系统尤其容易成为攻击目标。国家网络安全中心也曾发出警告，指出AI将“几乎必然使网络入侵行动的各个环节变得更加有效和高效”。
如今，AI既是一种运营优势，也是一个潜在的对手。
那些愿意对网络进行现代化改造，并尽早嵌入安全与合规措施的制造商，才能收获AI带来的生产力提升，同时将其伴随的风险降至最低。拥有正确的基础，人们就能够自信地驾驭AI的力量。
以下是制造商在部署AI之前必须解决的4个关键事项。
确保资产完全可视化和数据完整性
唯有对所有连接设备、数据流和运行状况拥有经过验证的、完整且清晰的了解，AI才能做出安全、有效的决策。否则，数据错误可能导致停机、生产失误乃至连锁故障。
制造商应重点关注：
• 全面的OT/IT资产发现
• 实时系统监控
• 严格的数据质量与验证控制
全球有近7万台OT设备暴露在公共互联网上，其中许多设备运行着存在已知漏洞的陈旧固件。对于安全的AI部署而言，完全的可视化和可信赖的数据是至关重要的基石。
在IT和OT中内嵌安全措施以支持自主系统
传统网络并非为自主系统而设计，安全措施必须从一开始就融入其中。否则，制造商将面临工业系统暴露于AI驱动的恶意软件和精准攻击的巨大风险。
关键步骤包括：
• 网络分段与安全远程访问
• 持续威胁检测
• 持续漏洞管理
Info-Tech Research指出，传统工厂在设计时往往未充分考虑连通性与网络安全，这凸显了预先内嵌安全措施的必要性。
建立强有力的治理、合规和AI可审计性
AI在数据处理、决策透明度和变更控制方面带来了新的责任。治理薄弱或缺失会增加监管违规（如NIS2、机械安全、数据保护）、法律责任以及审计失败的风险。
制造商必须建立：
• 结构化的AI治理与审计日志
• 模型可追溯性与正式变更审批流程
• 与行业标准相符的合规框架
英国监管机构强调，AI系统需要在完整的AI生命周期中明确责任归属，这使得治理与可审计性成为不容妥协的要求。
构建应对新兴AI网络威胁的韧性
网络犯罪分子已经在利用AI加速侦察和自动化攻击。如果没有分层防御能力，入侵可能在相互连接的OT环境中快速蔓延，导致生产中断或系统逻辑损坏。
有效的防御能力需要：
• 事件响应计划和受保护的数据备份
• 微分段与异常检测
• 快速隔离能力以维持正常运营时间
NCSC指出，AI正在使侦察活动变得更加有效、高效且难以察觉，这凸显了主动构建防御能力的紧迫性。
网络现代化释放AI的真正益处
制造商不应将此视为采用AI的障碍。只要拥有正确的网络基础、全面的可视化、内嵌的安全措施和强有力的治理，AI就能安全地带来巨大收益。大多数问题的根源在于传统网络，而非AI技术本身。
那些已通过分段、监控和执行监管重新评估其运营技术安全的制造商，最有能力自信地部署AI，在提升生产力的同时，避免增加网络或合规风险。
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