這是一個供應鏈風險 + 資安治理 + 合規管理的問題。
3S Market 整理
如果目標是避免採用中國所開發或訓練的 AI 演算法之安控產品（如 AI 攝影機、NVR、臉部辨識系統），需要從「品牌來源」升級到「技術來源與供應鏈透明度」層級管理。
下面是一套企業級可落地的完整做法。
一、先定義你要避開的是什麼
很多企業只避開「中國品牌」，但實際上可能：
- 演算法來自中國研發團隊
- 模型在中國訓練
- SoC 晶片使用中國 AI IP
- ODM 代工在中國
- Firmware 由中國團隊維護
所以應該定義清楚範圍：
建議至少要做到：
✅ 品牌 + 演算法來源 + Firmware 維護來源可追溯
二、實務篩選流程（企業標準流程）
Step 1️⃣ 建立合規標準
可以參考通過如下認證或規範：
- 美國 NDAA Section 889（禁止特定中國安控品牌）
- TAA (Trade Agreements Act)
- EU Cybersecurity Act
- ISO 27001 / 27701
- IEC 62443（工業資安）
制訂內部規範：
任何 AI 安控產品需提供：
- 演算法研發地
- 模型訓練地
- 韌體維護團隊所在地
- 供應鏈國別聲明
Step 2️⃣ 要求廠商提供以下文件
必須要求的文件清單
若廠商無法提供 → 直接排除。
Step 3️⃣ 注意 ODM 代工陷阱
很多「歐美品牌」：
- 實際由中國 ODM 設計
- 只是貼牌銷售
- 演算法核心仍來自中國
判斷方法：
- 查 FCC ID
- 查產品拆機
- 查 SoC 型號
- 查 SDK 來源
常見中國 AI SoC 廠：
- HiSilicon（華為）
- Ambarella 中國版型號＊（備註1）
- Fullhan
- Goke
＊（備註1）：Ambarella 自身晶片型號是統一的，並不會按國家「分版本」，因此只能從韌體是否存在有中國慣用語、拼音，以及中國演算法的常態慣性，如功能多、支援中國當地雲端等方式辨別。通常以中國業者的習慣，他們會形成「公版」，大量複製以求大量供應與應用。
三、較安全的供應來源方向
可優先考慮（但仍需查證）
⚠ 注意：
Axis 已被 Canon（日本）收購，但傳聞生產可能有部分仍在中國（是否為市場競爭同行攻擊，無法證實）。據傳，這些委託中國製造的產品，主要流通在地緣政治緊張，或無 NDAA 要求、價格導向市場的國家。
四、技術層面降低風險的方法
如果無法完全避免中國製造，可以：
1️⃣ 使用如下 Edge AI 但自行佈署演算法（但是仍存在一定風險）
- 關閉內建 AI
- 改用自建伺服器 AI 分析
- 只把影像當原始資料流
2️⃣ 使用 On-Prem AI Server（相對具高安全性）
- 不用攝影機內建 AI
- 攝影機只負責影像輸出
- AI 在企業私有 GPU Server 執行
3️⃣ 封鎖外部連線（要採此方式，OT 資安要做好，但是 OT 資安最繁複）
- 禁止設備連外
- VLAN 隔離
- Firewall 控制
五、合約條款建議
可以加入以下條款：
- AI 演算法非中國研發
- 韌體不得由中國境內團隊維護
- 禁止未經許可遠端更新
- 提供 SBOM
- 若發現違反可解約
六、業者要特別注意的灰色地帶
- 台灣品牌但中國團隊寫 AI
- 美國品牌但中國 ODM 設計
- 日本品牌但中國生產
- 雲端 AI 分析在中國伺服器
- Firmware 更新伺服器在中國
真正要查的是：
「誰寫演算法？」
「誰維護韌體？」
「模型在哪裡訓練？」
七、如果是政府或關鍵基礎設施
建議直接要求：
- NDAA Compliant
- TAA Compliant
- 產品原產地非中國
- 不使用中國 AI SoC
- 不使用中國雲端
八、簡化決策版本
如果你只是一般企業想降低風險：
✅ 避免海康 / 大華 / 宇視
✅ 選 NDAA 合規品牌
✅ 要 SBOM
✅ 不用中國雲端
✅ 攝影機只做影像，AI 在自己伺服器
🎯 核心觀念
真正的風險不是「Made in China」
而是：
- 誰控制韌體更新
- 誰寫 AI 演算法
- 誰能遠端連線
- 誰持有資料
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