下面我给你一份**“机器人监控十年演进（2015→2025）”的体系化总结，专门面向你关心的 AMR/移动机器人/自动驾驶类系统：监控不是“装个 Prometheus + Grafana”，而是从“看见设备活着”演进为“SLO 驱动的治理控制器（Robot SRE）”，与发布/回滚/自愈/防复发**形成闭环。十年里监控的核心问题不断变化——这决定了监控体系的形态、指标、告警方式与组织流程。

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0) 一句话总纲：监控从“观测”进化为“控制器”

2015：监控=设备在线与硬件健康（知道活着吗）。
2020：监控=任务/车队/站点运营（知道干得怎么样）。
2025：监控=治理闭环（知道该做什么动作，并能自动触发门禁、回滚、自愈、防复发）。

判断你处于哪个年代，看一句话就够：

你的监控系统是否能回答：“这次异常我应该自动执行什么动作？（隔离/降级/重定位/交通管制/回滚）”
如果只能回答“发生了什么”，大概率还停留在 2020 以前。

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1) 三段式范式迁移：Device → Fleet/Task → SRE/Governance

1.1 2015–2018：设备监控（Device Monitoring）

典型场景：单机/小车队，现场运维为主

监控对象

• 在线/离线、心跳
• 电量、电压、电流、温度
• 急停、碰撞条、驱动器故障码
• 传感器连接状态（LiDAR/相机/IMU）

监控方式

• 阈值告警（battery low、temp high）
• 简单轮询 + 少量 push

主要价值

• 知道“车还活着”
• 支撑最基础的运维

典型问题

• 告警噪声大、不可行动（报警=通知）
• 缺少业务上下文（哪个任务、哪个站点、哪个版本）
• 无法评估影响面，也无法形成闭环动作

这一阶段监控是“报警器”，不是“控制系统”。

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1.2 2019–2021：任务/车队监控（Fleet & Task Monitoring）

典型场景：开始规模交付，远程运维成为刚需

监控对象升级（从设备到业务）

• 任务：成功率/失败率、取消率、超时率、重试率
• 性能：任务耗时分布（P95/P99）、排队长度、吞吐
• 车队：可用车辆数、故障车辆比例、充电占比
• 站点：拥堵热点、死锁次数、瓶颈区域、资源争抢（电梯/门/狭窄通道）

监控方式升级

• 指标聚合与维度切分：按站点/车型/版本
• 基础看板与报表：日报、周报、站点健康评分
• 告警开始分级（P1/P2）并挂 Runbook

主要价值

• 能远程发现“哪里效率掉了/哪里失败多了”
• 支撑交付验收与基础运营

典型问题（行业常见瓶颈）

• 口径不统一（成功率怎么算？重试算成功吗？）
• 仍然割裂变更治理：发布/配置/地图/策略改动对指标影响难归因
• 复发率高：监控能报，但系统不会“越运营越稳定”

这一阶段监控是“仪表盘”，但还不是“治理控制器”。

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1.3 2022–2025：SRE 监控（SLO + 闭环控制）

典型场景：上千台车队运营，质量与成本（TCO）可控成为核心

这一阶段监控的本质变化是：
监控不再只是观测，而是治理系统的一部分。你需要的不是更多图表，而是更强闭环。

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2) 2025 监控的核心：SLO/误差预算 + 事件模型 + 与发布/自愈/防复发联动

2.1 SLO/误差预算：把稳定性变成“可运营目标”

常见机器人车队 SLO（示例）：

• Availability（可用性）
• P99 任务成功率（不是平均）
• MTTR（恢复时间）
• 自恢复率（自动恢复占比）
• 人工介入率（每千任务/每台车）
• near-miss 率（近失碰/急刹/险情触发）
• 事故半径（一次问题影响车/站点数量）

误差预算的价值：

• 告诉你“还能承受多少风险变更”
• 把发布节奏与稳定性绑定（不达标就暂停扩灰）

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2.2 事件模型：incident / event / action（告警必须可行动）

监控体系从“报警”变为“事件驱动控制”：

• event：客观状态变化（定位退化、重定位失败、拥堵急剧上升）
• incident：聚合后的可行动事故（影响SLO/业务）
• action：标准化处置动作（自愈/回滚/隔离/升级）

关键点：

• 告警必须绑定动作，否则就是噪声
• 事件必须携带上下文（robot/task/site/version/trace/incident）

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2.3 与发布治理联动：灰度门禁 + 自动回滚

2025 的监控必须“管得住发布”：

• 灰度扩展条件：SLO 达标才扩大比例
• 越界自动回滚：P99成功率/near-miss/MTTR等触发回滚
• 版本维度强关联：把问题归因到 software/config/map/policy/calib

没有“监控→门禁→回滚”，规模化后发布就是事故制造机。

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2.4 与自愈联动：监控触发动作编排（降介入率的核心）

常见动作库：

• 定位类：自动重定位、切换定位源、降速、禁行区绕行
• 规控类：重规划、限速、避障策略切换
• 调度类：任务重派单、故障车隔离、拥堵区域交通管制
• 通信类：链路重连、切换通道、边缘缓存
• 系统类：组件重启、容器重拉、版本/配置回滚

自愈有效的前提是：

• 触发条件清晰（指标阈值/趋势/异常检测）
• 动作风险可控（防扩大事故半径）
• 动作结果可验证（执行后 SLO 是否恢复）

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2.5 与防复发闭环联动：把监控变成“质量资产发动机”

重大事件（S1/S2）必须做到：

• 自动抓取 replay bundle（关键窗口数据+版本上下文）
• 抽象 scenario 入库
• CI 回归覆盖，作为发布门禁
• 让复发率持续下降

监控 + 证据链 + 回归门禁，是“越运营越稳定”的根因。

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3) 监控指标的十年演进：从设备指标到质量×成本指标

下面给你一张“指标演进地图”，可以直接当指标体系蓝图。

3.1 设备层（2015 核心）

• 在线率、心跳丢失
• 电池健康（SOC/SOH）、温度、电流
• 传感器健康、驱动器错误码

3.2 任务/业务层（2020 核心）

• 任务成功率/失败率/取消率
• 任务耗时分布（P95/P99）
• 吞吐、排队长度、拥堵指数
• 可用车辆数、充电占比、故障占比

3.3 治理层（2025 核心）

• Availability / SLO 达标率
• P99 任务成功率（强口径）
• MTTR、自恢复率
• 复发率、人工介入率
• near-miss 率（安全）
• 事故半径（灰度能否限制）
• 站点复制周期（交付效率）

2025 的指标不是“多”，而是“能驱动动作、能驱动门禁、能驱动成本下降”。

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4) 2025 标杆级监控体系的“最小可行标准”（对标清单）

你可以用这 7 条做自查，缺任何一条都很难进入 2025 水平：

1. SLO 已定义且口径统一（成功率/MTTR/介入率等有明确统计规则）
2. 上下文贯穿：robot/task/site + map/config/policy/software/calib + trace/incident
3. 告警可行动：每个关键告警绑定 action / Runbook / 自动化流程
4. 告警去噪：聚合、抑制、关联，减少告警疲劳
5. 发布联动：灰度门禁 + 越界自动回滚
6. 自愈联动：动作库与编排，自恢复率成为硬KPI
7. 防复发联动：S1/S2 自动生成 replay bundle → 场景库 → 回归门禁

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5) 落地路线：把监控从“2020仪表盘”升级为“2025治理控制器”

按最高 ROI 顺序（每一步都能显著降低事故与运维成本）：

1. 统一指标口径 + SLO 定义（先把“算得清”做好）
2. 上下文贯穿（尤其版本上下文）：map/config/policy/software/calib
3. 事件模型（incident/event/action）+ 告警去噪
4. 发布门禁化：灰度扩展条件 + 自动回滚阈值
5. 自愈动作库：先覆盖 TOP 5 高频/高损失事件
6. S1/S2 replay 自动抓取：把复现变成默认能力
7. 场景库 + CI 回归门禁：把复发率打下来

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