【导语：大语言模型等AI新技术应用给物联网系统带来效率提升，将AIoT推进新阶段。但AI与物联网融合也存在潜在风险，可能形成大量“技术债务”，需提前采取措施应对。】
一位工业物联网专家撰文指出，人工智能工具加速物联网开发，但在接近硬件层面，可能会形成大量“技术债务”。作者引用1996年Ariane 5号火箭发射爆炸事件说明，在复杂系统中，看似可接受但与上下文不符的代码也很危险，若AI助手出现类似问题，就会产生潜在“技术债务”。
一是重现遗留模式与错误，AI助手可能继承现有代码库的错误和偏见，不良做法会被保留且规模更广泛。研究显示，五个评估的AI工具中，每个提交中至少有15%存在至少一个代码质量问题，四分之一的问题在最终版本代码中仍未修复。
二是没有形成有意识的“快速修复”，AI可能未考虑整体架构，生成的代码违反架构协议。
三是逻辑重复与维护复杂度增加，AI助手会编写新版本代码，导致同一逻辑多个独立实现，修复漏洞困难。
四是忽略硬件约束，AI助手若未考虑硬件限制，生成的代码在物理设备上可能运行失败。
一是强制性人工代码审查，要考虑硬件环境约束、逻辑是否重复及与整体架构是否相符，但人工审查易形成瓶颈。
二是限制项目关键部分AI工具应用，明确自主AI生成的“禁区”，关键代码需人工监督，开发者掌握最终决策权。
三是定期重构和监控，架构至少每六个月审查一次，同时监控设备状态，及时发现隐藏问题。
编辑观点：AI为物联网带来效率提升的同时，“技术债务”问题不可忽视。提前采取措施应对，才能保障物联网系统的可靠性和稳定性。
