門禁系統(tǒng)的故障診斷需要準確地數(shù)據(jù)輸入。假如感應器收集的數(shù)據(jù)存有偏差，比如讀寫器的電磁干擾造成刷卡信息有誤，AI 模型基于這些出現(xiàn)問題數(shù)據(jù)進行診斷便會得到不正確結果。

當沒有足夠的故障樣板數(shù)據(jù)時，AI無法學到有效的故障方式。比如一些新式門禁系統(tǒng)剛交付使用，其少見的故障種類應該沒有被充分記錄，這會影響AI 模型準確性。

門禁系統(tǒng)涉及很多人員出入信息等敏感數(shù)據(jù)。使用AI開展故障診斷環(huán)節(jié)中，數(shù)據(jù)的存儲、傳輸和解決都需要嚴格安全預防措施。一旦數(shù)據(jù)泄露，不但會侵害個人信息安全，還會導致黑客攻擊者利用數(shù)據(jù)開展欺騙性故障診斷或影響門禁系統(tǒng)正常運轉。

不同類型的門禁系統(tǒng)使用環(huán)境差別很大，如溫度、環(huán)境濕度、干擾信號等多種因素可能會影響設備運行。AI模型可能會在一種條件下練習得非常好，但另一種自然環(huán)境就狀態(tài)低迷。

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