在 automatica 新闻发布的一篇采访中，TÜV SÜD 行业与基础设施事业部首席执行官 Walter Reithmaier 就物理AI的合规评估、监管与创新关系回答了提问。该采访更新于2026年10月6日。Reithmaier 认为，对于数字化、联网和AI驱动的机器，必须整体看待《机械法规》、欧盟《人工智能法案》和《网络弹性法案》，因为它们针对不同的保护目标，但内容上存在重叠。
对于企业而言，这意味着应尽早采取基于风险且跨学科的方法，并在开发阶段就把合规纳入考虑。首先需要识别相关危害以及AI和网络风险，推导适当措施，然后将其与监管要求和相应的合规评估程序进行比对。企业负责人应确保功能安全、网络安全和AI治理不在彼此分离的组织单元中处理，而是汇聚到整合方案中。越早考虑监管要求，就越能降低风险、避免昂贵的返工，并加快新产品的市场准入。TÜV SÜD 可在整个合规流程中为制造商和运营商提供支持，从咨询和专业陪伴，到适当的评估程序，再到使用数字工具，以确保高效且可靠的合规证明。
对于自学习或基于AI的机器，合规评估会变得更加复杂，但仍可掌控。已知危害依然存在；新情况在于，AI可能影响安全相关决策，或补充传统控制系统。因此，必须将投放市场和运行阶段放在一起评估。这需要扎实的风险评估、适当的技术措施、对照《机械法规》、AI法案和相关标准的评估，以及在运行中对安全相关决策进行持续监控。
仅靠通用标准和通用解决方案还不够。还需要领域特定的解决方案和评估方法，例如用于自动化和确定性识别危险情况的方法。这些方法应与工业伙伴在试点项目中共同测试，以便从中推导出可靠的标准，以及针对投放市场和运行阶段的认证与监控方案。Reithmaier 表示，他相信监管能够跟上技术进步，前提是产业界、研究机构、监管部门和独立检测机构之间保持密切交流。
监管与创新常被描述为对立面，但Reithmaier 不这样看。良好的监管创造信任，而信任是新技术获得广泛接受的核心前提。因此，物理AI领域的监管不应被理解为创新障碍，而应被视为必要的护栏，用以创造安全、方向和可计算的责任风险。正因为技术发展常常领先于现有标准，才需要一种务实且基于风险的方法：标准和认证为企业提供方向，但不能僵硬到阻碍新解决方案。关键在于，通过扎实的风险评估、可靠的证明和适当的合规评估程序，满足监管的保护目标。
此外，相关报道还提醒关注新的《机械法规》。新《机械法规》即将生效，企业现在就需要了解 MVO 的相关要求。机械安全认证专家 Jens Müller 也就此提供了说明。
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下届展会时间：2027年06月22号~06月25号
展会行业：自动化
