TÜV莱茵工业服务与信息安全人工智能项目经理Ivy Chen深入解读了这一具有里程碑意义的法规，强调其不仅确立了AI系统的分类监管框架，更对高风险AI系统在透明度、可追溯性和人类监督等方面提出了严格要求。她结合法案落地的时间顺序，分享了企业在应对合规挑战时的战略路径。她指出，企业应结合自身在人工智能产业链的角色和相关的人工智能系统的风险分类，基于国际标准，提前部署合规路径。

他指出，实现ASPICE Level 4的关键在于过程的量化管理与可预测性提升，而数据与AI正是实现这一跃迁的核心引擎。他提出，通过数据驱动的洞察管理，企业能够实时分析开发数据，识别瓶颈、预测风险，并优化资源分配。现场展示的分析案例显示，AI系统的使用在数据驱动的基础上进一步推动开发流程优化，其在自动化评审辅助、缺陷趋势预测与资源分配等方面均展现出巨大潜力。

她结合数据安全的目标、策略、数据生命周期风险与应对措施，系统地分析了AI数据在采集、标注、训练、部署与运维等各阶段所面临的包括数据污染、隐私泄露及对抗攻击等安全风险，并提出应建立涵盖数据分类分级、加密传输存储、访问控制、审计追踪及模型鲁棒性测试等关键措施的全生命周期数据安全防护体系。她指出，数据治理不仅是技术问题，更是组织流程与合规文化的体现，必须纳入企业整体AI治理体系。

她指出，机器学习产品（如ADAS、智能座舱）在满足ASPICE及法规要求时面临着独特挑战，她对比了传统ASPICE的软件开发框架和机器学习过程域的要求，强调应将机器学习的软件模块看作整体软件的一部分。她分享了企业在机器学习项目上的管理、需求追溯、验证确认和变更管理等方面的落地建议，以应对ML模型的不确定性、黑箱特性与持续迭代需求。