AI在门禁系统故障诊断中存在哪些局限性？

门禁系统的故障诊断需要准确地数据输入。假如感应器收集的数据存有偏差，比如读写器的电磁干扰造成刷卡信息有误，AI 模型基于这些出现问题数据进行诊断便会得到不正确结果。

当没有足够的故障样板数据时，AI无法学到有效的故障方式。比如一些新式门禁系统刚交付使用，其少见的故障种类应该没有被充分记录，这会影响AI 模型准确性。

门禁系统涉及很多人员出入信息等敏感数据。使用AI开展故障诊断环节中，数据的存储、传输和解决都需要严格安全预防措施。一旦数据泄露，不但会侵害个人信息安全，还会导致黑客攻击者利用数据开展欺骗性故障诊断或影响门禁系统正常运转。

不同类型的门禁系统使用环境差别很大，如温度、环境湿度、干扰信号等多种因素可能会影响设备运行。AI模型可能会在一种条件下练习得非常好，但另一种自然环境就状态低迷。

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