文档更新 上线监控 监控指标 回退机制 上线实施 变更管理 上线保障会议 上线窗口 上线前准备 实施方案评审 测试计划 环境准备 备份方案 上线标准 关键告警清零 平台巡检通过 预警整改完成 云服务许可检查通过 业务 上线 管理 活动 所需交 付文件 实施方案 上线业务清单 系统账号清单 测试报告 上线评审checklist 典型的运维规范包含业务故障等级定义、业务上线 及时接收事件并根据事件给出相应的解决方案； 6、确认事件是否处理完毕，相应故障或请求是否处理完成，故障或请求已处理 完成，关闭事件工单;故障或请求未处理完成，将事件工单转至问题管理。 监控告警/巡检/业务请求 输入/外部流程 活动描述 服务台 云平台 运维工程师 远程支持 输出/外部流程 重大事件处理流程 事件接收与处理 4 事件关闭 6 是否解决 事件分类和分派 3 一般事件 主动运维线 深度巡检：在运维流程设计时应制定完善的风险防控机制，对云平台日常维护期内各云服务关键配置、健康 度进行巡检，发现潜在风险，减少异常情况对业务带来负面影响。 16 例行计划 问题管理 1、根据问题管理流程、例行计划、人员、资源等制定巡检计划； 2、审批巡检计划可实施性，保证合理配置，确保巡检计划顺利完成； 3、根据批准后的巡检计划创建巡检工单，指派工单给巡检执行人；根据巡检需 要准备巡检内容等；

智能化部署：AI基于用户需求，自动生成配置文件并完成数据库部署，简化传统部署流程。 �.� AI对传统运维的影响 故障诊断与智能运维：根据不同数据库特性，利用AI生成巡检、监控、处置脚本和工具，协助完成 日常运维的巡检、监控、告警等操作，生成巡检报告以及事件总结报告。也可以构建AI Agent，将 运维排查和维护任务集成到智能工具，自动调用相关数据并结合知识库和预设策略，实现对数据 库的自动排查和维 � 数据库可靠运维的核心目标是保障数据库的可用性、一致性、安全性，确保业务连续性，这需要 “故障预警、问题定位、应急处置、复盘优化” 的全流程高效执行。 需要制定对等的权责制度，明确各角色在巡检、故障处置、变更等环节的权责，避免跨角色协作时 “有权无责” 或 “有责无权”，防止问题悬置、故障恢复延迟。与此同时，以责任约束权限，避免因 “有权无责” 导致的违规变更、误操作等问题，从源头减少数据库宕机、数据丢失等风险。 管理服务：负责集群管理、多种语法兼容模式的数据库内核实例部署及实例生命周期管理、扩缩 容、监控告警、备份恢复、灾备管理、资源管理和任务管理等运维功能。 DBbrain 智能管家：提供异常诊断、故障分析、SQL优化、日常巡检、事件跟踪和风险预测等功能， 帮助用户智能监控和管理数据库。 OBS 监控告警服务：实时采集数据库性能指标（如QPS、延迟、资源利用率），支持阈值告警与可视 化报表。 元数据库：存储集群元数

自然界生物群体的行为，实现群体优化协调。在感知交互方面，基于 机器视觉技术的识别类模型应用比较成熟，在机器人的操作取物、移 动避障等各类功能中应用广泛，部分企业甚至开始了针对表面缺陷、 产品特征识别、安全巡检等难度较高任务的深度学习探索；基于语音 交互技术的语言类模型虽然较为成熟，但是主要用于陪伴对话、教育 辅导、智能家居等服务型场景，而由于可靠性要求高、工业知识积累 6 不足等限制，尚未在工业中大规模应用。在推理决策方面，基于深度 人的应用场景。其中，以工业视觉为代表的感知交互技术在软硬件层 面都趋于成熟，因此与其他模型的组合使用较为常见，如搭载“识别 类+复杂操作类”模型的分拣机器人、质检机器人；搭载“识别类+ 自主导航类”模型的巡检机器人、配送机器人等。 图 2 机器人产品智能化的三个方向及组合 8 （三）具身智能尤其是人形机器人前沿研究持续火热 1、大模型为具身智能提供模拟人类的“大脑” 具身智能是人工智能与机器人技术的结合，是“具身化的人工智 1“机器人+人工智能”在工业领域的应用场景 环节名称 六大重点环节 细分场景 研发设计 试验验证 —— 生产制造 生产操作 焊接、喷涂、冲压、切割、组装等 质量管理 表面检测、综合质检 安全管理 安全巡检 产线优化 —— 运营管理 物流配送 码垛、上下料、仓储、分拣、配送等 本报告分析了 88 个国内外“机器人+人工智能”应用案例，其中 生产操作、物流配送和质量管理占比较高，分别达到 40%、25%和

1. 典型场景及成效 工业制造场景是率先落地的主要领域，有望成为新型工业化的关键 核心，为工业制造业的智能化升级提供支持。目前，人形机器人已经在 智能巡检、柔性制造、精密装配等方面取得了良好的应用效果。在智能 巡检场景中，借助多机器人协同与分布式智能系统，机器人能够优化任 务分配和路径规划，例如结合红外夜视功能进行设备间温湿度监测、人 员入侵识别以及跑冒滴漏预警，同时支持多端远程管理，多台机器人协 器人在工业制造领域已经有了一些较为成熟的应用，但要大规模进入工 业应用场景，还需要一定的适配时间，工业制造场景的可靠性要求以及 企业对成本的管控是制约其规模应用的主要问题。人形机器人首先在工 业巡检、上下料、拖拽料车、质检、搬运等结构化程度高且节奏较慢的 场景落地，未来在工厂等实际环境中应用时，持续采集和利用真实场景 数据来优化自身的智能和性能，通过 “数据飞轮” 效应逐步实现工业场 景中对精度和柔性有一定要求的任务。 半导体制造和医药等行业。制造业流程化的特点使得人形机器人技术落 地应用方面占据先发优势。工业人形机器人能够有效提升工厂生产任务 的灵活性与适应性。其次，在重点场景方面，前期规模化落地重点关注 制造行业中的重点环节，在上下料、搬运、巡检等环节进行规模化应用。 未来随着技术的成熟，针对不同流程环节，重要性不一样，提升制造速 度。 二是构建国际人形机器人协同创新合作机制。通过定期组织技术研 讨会与成果对接活动，推动在具身感知、人机交互、自主决策等核心技

量数据，建立质量数据 算法模型预测生产过 程异常，并实时预警； c) 应基于模型实现质量 知识库自优化 设备管理 应定期对设备进行点巡检与 保养，并进行设备运行状态 记录 a) 应通过信息技术手段制 定设备维护计划； b) 应通过信息技术手段实 现设备点巡检与维护保 养等过程管理 a) 应通过信息系统实现设 备点检、监测、维修、保 养、更换的数字化管理， 具备设备运行管理、设备

2025，与国华集团设香港合资公司，计划 辐射东南亚、欧洲 北美市场销售 欧洲市场销售 日韩市场销售 典型企业及海外细分场景 • 教育 • 康养 • 商业接待 • 工业物流 • 特种巡检 • … 日韩 东南亚市场销售 商业服务 家庭康养（含教育） 特种应用 仓储物流 工业 海外市场主要应用场景 Pre-02 M2 2025 Proprietary and Confidential

服务，客户可随时在终端查看车辆实时位置、 能耗状态以及由预测性维护模型生成的故障预 警。在车辆使用过程中，边缘计算节点与云端 AI 算法协同分析车辆实时数据，使车企能够变 被动响应为主动服务，提前上门巡检，并根据 实际使用数据为客户优化运行方案。双方的合 作得以持续深化，共同研发迭代升级版产品。 整个过程超越了传统的“买车交车”一次性交 易，演进为一种以云和联接技术为引擎的全程 协同、长期服务的共赢模式。 100% 覆盖，地下矿突破 50%。 全域安监：安全监控与风险预警 安全监控完成从“被动响应”到“主动预 警”的转变。光量子传感网络以纳特斯拉级灵 敏度监测微震波，为岩爆预警争取关键时间； 防爆巡检机器人通过激光光谱秒级识别瓦斯泄 漏。远程控制中心依托 VR 技术映射井下实景， 操作员可像“实况电玩”般遥控设备，彻底消 除人工进入高危环境的必要性。当前的安监系 统虽能实现粉尘预警，但多系统割裂导致响应 延迟；而 2035 年岩爆预警可直接触发采掘机 械臂避障，粉尘超标联动矿卡降速，形成全流 程自响应机制，应急响应速度从小时级压缩至 分钟级，安全事故归零从愿景变为常态。此外， 井下固定岗位由巡检机器人全覆盖。作业机器 人集群重构生产链，预测到 2035 年 100% 高 危场景作业机器人可替代。 通过采掘、运输、安监三大环节的深度集 成与协同优化，智能矿山最终形成了完整的自 主运行生态系统。这一系统不仅实现了全流程

通过整机硬件、光模块和线材自采压低建网成本，较商 用解决方案节约 70% 的成本。 ②管控平台开发，提升效率，降低人力成本 通过自研管控平台 + 开源组件，实现从设计、部署、 交付，到运维、变更、监控、巡检等流程的全周期管控 覆盖。平台通过智能化架构生成、零配置部署，大幅降 低了低阶设计方案的成本，降低了配置错误率以及人工 成本，提高了部署效率，平均单台交换机部署成本节约 70%，开局和验收时间下降 需开发交换机功能，实现拥塞自愈、无损网络等功能， 无需购买商用系统进行功能授权及售后支持等付费项目。 ②管控平台开发，提升效率，降低人力成本 通过自研管控平台 + 开源组件，实现从设计、部 署、交付，到运维、变更、监控、巡检等流程的全周 期管控覆盖。平台通过智能化架构生成、零配置部署， 大幅降低了低阶设计方案的成本，降低了配置错误率 以及人工成本，提高了部署效率，平均单台交换机部 署成本节约 70%，开局和验收时间下降 / 内存指标分析、网络流量诊断等 工具接口，实现多系统协同操作。 该项目在经济效益方面体现出多维度的实际价值， 显著提升了运维效率、资源利用率和服务保障能力，降 低了企业运营成本。通过构建智能巡检、故障辅助诊断 与资源分析机制，有效提升了运维支持的响应速度，能 够实现分钟级故障识别与初步定界，较传统方式缩短故 障排查时间超过 50%，大幅降低因故障长时间未处理 造成的业务中断风险。系统对闲置或低效云资源的识别

UHF RFID，可 能会对这个市场有较直接的促进作用。 6 电力 UHF RFID 在电力市场也有较广泛的应用，其中最主要的应用场景是针对电表进行管理，而除了电表之外，也有部分 其他的场景，比如巡检资产管理、地埋标签管线管理等，本章节就详细分析这个市场。 6.1 市场驱动力与需求度分析 驱动力分析 政策驱动力 国家电网对于 RFID 相关的政策支持较多，比如《电网资产统一身份编码建设实施方案》、《国网设备部关于强化配 2、通过数字化的管理，实现对电力资产的合理分配，此外部分场景有安全方面的需求。 来源：AIoT 星图研究院 制图：AIoT 星图研究院 6.2 市场潜力与渗透率 电力市场的细分场景主要有：电表、电力巡检资产、电力物资资产、文档资料等，从标签的使用量角度来算，目前最 主要的标签量是用于电表的管理，其他的量比较小，可以归纳在一起。 图表 34 中国电力市场 RFID 标签需求潜力分析 电力细分市场 自己管理，比如大学校园等场景，这个市场比较零散，且占整个电 表总量的比例大约有 5% 左右。 电力行业其他资产管 理 电力的巡检工具基本都实现了用 RFID 进行管理，而其他 的电力资产（比如物资资产、文件档案等）也在开始用 RFID 进行管理。 物资的范围很广，主要有维修巡检工具、电线电缆、开关、变压器 零部件等，再加上文件档案等，整体的量是千亿级 PCS，平均到每 年来算，1 年也有小几百亿 PCS

规模化发展提供坚实的基础。 1）工业制造场景 人形机器人有望成为工业制造的核心技术，特别是在汽车制造等 标准化场景中已开始推广应用，如底盘装配、外观检测、物料搬运等。 此外，3C 制造和安防巡检领域也在逐步实现“机器替人”的应用。 2）家庭服务场景 26 家庭场景是人形机器人最具应用潜力的市场应用。从功能看，人 形机器人走入家庭可分为陪伴和服务两个路线， 陪伴是针对老幼的情 感陪 ISO 发布的标准中，ISO/TS 15066:2016 对工 业协作机器人安全要求做出规定，IEC/TC129 发布的 IEC 63439-1-1、 55 IEC 63439-2-1 对电力系统巡检无人机通用技术要求做出规定。服务应 用方面，IEC 发布 IEC 62849:2016，对家用及类似用途机器人的性能 评估方法进行规定；医疗应用方面，IEC 80601-2-77:2023、IEC