人工智能是2024年中国家用电器技术大会热议的话题之一。会上，UL Solutions家电、暖通空调及照明事业部（AHL）亚太区总经理朱祥介绍了引入人工智能后的 Hazard Based Safety Engineering（HBSE，基于危害的安全工程），以及其能为电器认证带来的成本、便利和可持续性优势。
HBSE开启新的发展阶段
日新月异的人工智能使得家电行业发生深刻的变革，不仅推动了家电产品技术升级，还为产品认证带来新的方案。会上，朱祥做了“人工智能（AI）发展对HBSE的影响及挑战”的主题演讲，并通过案例分享介绍了算法的可持续性、安全性和易用性优势。
据朱祥介绍，HBSE是基于危害的安全工程，是一种诞生于19世纪末的工程方法论，主要目标是通过识别和评估产品、系统中的潜在危害，避免或者减少危害的发生和潜在的风险。例如，通过该方法论，评估家电产品在生产、运输、使用、回收、处理全生命周期中的安全性。“家电行业当前所熟知的IEC安全规范标准都是基于HBSE方法论所建立的。这些标准的更新和迭代，也是基于HBSE方法论所执行的。”朱祥表示，HBSE与家电行业息息相关，“我们当前所有的检测和检验同样是基于这个方法论所进行”。
随着AI的快速发展，HBSE开启了发展的第五个阶段，并迎来了新的机遇和挑战。
目前，HBSE 评估主要包括危害识别、风险评估、风险控制、测试和验证、持续监控等方面的内容。AI的应用，对HBSE评估的内容和能力进行了优化，为家电行业以及认证行业带来非常大的机遇。例如，在风险控制阶段，传统的风险控制措施往往是静态且通用的，而AI驱动型风险控制策略可以是动态且个性化的。通过机器学习算法，AI驱动型风险控制策略能够分析大量的历史控制措施数据，评估不同策略的有效性，并针对特定情况推荐理想的控制方案。朱祥进一步解释说：“通过AI的部署，可以更快速、更实时地去监测危害的产生，并得到控制和解决方法。例如，风险控制时，过去遵循的‘开发产品、检测产品、产品上市、产品进入消费者家中并被使用、客户投诉、收集投诉、将有问题的产品运回工厂进行失效再现、找到问题、找出解决方法’整套流程，将被AI驱动型风险控制策略改变和优化，当发生风险时，就可以通过AI的部署，实现整套流程的分析，并很快找出隐患，给出结论和应对措施，这将大大加快产品安全性能的迭代。”
AI的加持，还将提高家电产品的安全性和用户体验。朱祥以洗衣机产品举例，在传统控制逻辑中，当洗衣机在运行中出现故障或者发生风险时，需要遵循设定好的流程，例如需要降速、放水、解锁、断电等；但通过AI部署，可以立刻找到理想的解决办法并即刻执行，极大地提升了产品的安全性，大幅度提高了用户的体验感。
机遇和风险往往是并存的。应用AI，对于家电行业也有着不小的隐患，包括 AI 系统的复杂性、数据质量与安全性、伦理与法律考量、与现有系统的集成以及法规合规等。
其中，最大的难点是AI系统的复杂性，尤其是基于神经网络的大模型，要完全理解并预测其行为具有难度。“我们没有办法知道AI在想什么，也不知道AI为什么会做这个决策。”朱祥进一步解释道，“在传统控制决策中，大家执行的是强相关逻辑，会考虑各方面的因果 ：因为什么原因，所以要做什么事；因为发生了什么，所以要改变什么。但是AI和大数据结合之后，强相关逻辑决策变成了相关性决策，AI识别到产品出现这样的状态时，就会给出‘或许那样是最佳解决方案’的决策。”
提供AI应用服务方案
作为全球应用安全科学专家，UL Solutions可以为家电行业的AI应用提供服务方案，包括专业人员的培训、过程的验证与确认以及市场宣称认证服务，助力企业将产品安全、信息安全和可持续性挑战转变为机遇。
例如，UL Solutions可以为客户制定稳健框架，通过重新构建计算方法助力解决AI 再现性危机。据朱祥介绍，当电器依靠特殊功能算法来区分市场上的产品时，这些算法必须能够在每次按预期使用时可靠地产生可预测的结果。只有当消费者对这些电器的性能有信心时，AI设备才能发挥真正的潜力。正是基于这一背景，UL Solutions开发了用于AI算法再现性的UL市场宣称验证项目，有助于确认有关 AI 技术支持的产品中算法性能声明的准确性。
据朱祥介绍，目前，UL Solutions开放的验证方案已经在合作企业展开应用。例如，UL Solutions评估了韩国LG Electronics的7种型号洗衣机和干衣机产品，验证了产品AI算法性能的再现性以及LG的AI技术能力声明，并为其颁发了首个针对人工智能（AI）算法再现性的市场宣称验证标志。
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