| 功能 | 场景名 | 场景人机环 | 场景流程 | 场景风险 | 场景输出 | 文件链接 |
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| 数据源集成 | 实时风险预警与干预 | 人：驾驶员/乘客，监控人员；机：自动驾驶车辆、传感器、计算平台、执行机构；环：道路环境、交通状况、天气状况。 | 1. 传感器数据采集；2. 数据预处理与融合；3. 风险检测与评估；4. 风险等级判定；5. 干预策略选择；6. 干预指令执行（自动或人工）；7. 干预效果监控与反馈。 | 1. 传感器失效或数据异常；2. 算法误判或漏判；3. 执行机构故障；4. 驾驶员反应迟缓或误操作；5. 环境突变（如突然出现的障碍物）。 | 1. 风险告警信息（语音、图像、触觉等）；2. 干预指令（转向、制动、加速等）；3. 干预效果数据；4. 风险事件记录。 | DataSourceIntegration/Real-timeRiskWarningandIntervention.html |
| 数据源集成 | 远程故障诊断与修复 | 人：远程诊断工程师、维修人员；机：自动驾驶车辆、诊断设备、远程通信系统、知识库；环：车辆运行环境、维修车间环境。 | 1. 故障报告与数据采集；2. 远程数据传输与分析；3. 故障原因诊断；4. 修复方案制定；5. 远程指导或推送升级包；6. 修复效果验证；7. 故障记录与知识库更新。 | 1. 远程通信中断或延迟；2. 数据传输错误或丢失；3. 诊断算法不准确；4. 修复方案不适用；5. 维修人员操作失误。 | 1. 故障诊断报告；2. 修复方案建议；3. 升级包；4. 维修指导文档；5. 修复效果评估报告。 | DataSourceIntegration/RemoteFaultDiagnosisandRepair.html |
| 数据源集成 | 知识库驱动的事故复盘与改进 | 人：事故调查员、工程师、算法专家；机：数据分析平台、知识库、仿真系统、报告生成工具；环：事故现场环境、实验室环境。 | 1. 事故现场数据采集与还原；2. 事故数据分析与关联；3. 知识库检索与匹配；4. 事故原因分析与建模；5. 改进方案制定与评估；6. 改进方案实施与验证；7. 知识库更新。 | 1. 事故现场数据缺失或失真；2. 数据分析方法不合理；3. 知识库内容不完整或不准确；4. 改进方案效果不佳；5. 安全测试不充分。 | 1. 事故调查报告；2. 事故原因分析报告；3. 改进方案建议；4. 仿真测试报告；5. 知识库更新记录。 | DataSourceIntegration/Knowledge-drivenAccidentReview.html |
| 数据源集成 | 基于地图数据的地理围栏风险控制 | 人：地图数据维护人员、监管人员；机：自动驾驶车辆、地图数据平台、地理围栏系统、限速控制系统；环：道路环境、地理位置信息。 | 1. 地图数据采集与更新；2. 地理围栏设定与配置；3. 车辆位置实时监控；4. 驾驶策略动态调整；5. 超限告警与干预；6. 数据记录与分析。 | 1. 地图数据错误或更新不及时；2. 地理围栏设定不合理；3. 车辆定位精度不足；4. 驾驶策略调整不及时；5. 系统误判或漏判。 | 1. 地理围栏配置信息；2. 车辆位置轨迹数据；3. 超限告警记录；4. 驾驶行为数据；5. 风险区域统计报告。 | DataSourceIntegration/Map-basedGeofenceRiskControl.html |
| 数据源集成 | 预测性维护与健康管理 | 人：维护工程师、数据分析师；机：自动驾驶车辆、传感器、数据分析平台、预测模型；环：车辆运行环境、维护车间环境。 | 1. 车辆运行数据采集；2. 数据预处理与特征提取；3. 寿命预测模型训练与优化；4. 部件健康状态评估；5. 维护计划制定；6. 维护效果跟踪与评估；7. 模型更新与改进。 | 1. 数据质量差或缺失；2. 预测模型不准确；3. 维护计划不合理；4. 维护效果评估不准确；5. 维护资源不足。 | 1. 部件健康状态报告；2. 剩余寿命预测报告；3. 维护计划建议；4. 维护效果评估报告；5. 维护成本分析报告。 | DataSourceIntegration/PredictiveMaintenanceandHealthMgmt.html |
| 故障模式识别 | 实时故障预测与告警 | 人：驾驶员、远程监控人员；机：自动驾驶汽车、传感器、计算平台、Kafka消息队列；环：道路环境、交通状况、天气状况。 | 1. 传感器数据采集 -> 2. 数据预处理 -> 3. 特征提取 -> 4. 风险检测模块（规则引擎/机器学习）-> 5. 告警判断 -> 6. 告警通知（驾驶员/远程监控）-> 7. 告警记录。 | 1. 传感器数据异常/丢失导致误判；2. 规则引擎覆盖不全导致漏报；3. 机器学习模型过拟合导致泛化能力差；4. 告警信息延迟导致无法及时处理。 | 实时告警信息（故障类型、严重程度、发生概率、建议措施）、性能监控指标、告警记录。 | FaultPatternRecognition/Real-timeFaultPredictionandAlert.html |
| 故障模式识别 | 故障诊断与根因分析 | 人：维护工程师、专家；机：自动驾驶汽车、故障诊断系统、知识图谱；环：运行日志、故障报告。 | 1. 故障发生 -> 2. 故障信息采集（日志、传感器数据、用户反馈） -> 3. 故障模式识别 -> 4. 知识图谱推理/规则引擎匹配 -> 5. 根因分析 -> 6. 解决方案推荐 -> 7. 知识库更新。 | 1. 故障信息不完整导致诊断困难；2. 知识图谱不完整导致推理错误；3. 解决方案不准确导致无法修复；4. 知识库更新不及时导致相同问题重复发生。 | 故障诊断报告（故障原因、影响范围、解决方案）、知识库更新记录。 | FaultPatternRecognition/FaultDiagnosisandRootCauseAnalysis.html |
| 故障模式识别 | 风险评估与优先级排序 | 人：风险评估专家；机：风险评估模型、历史数据；环：行业标准、法规要求。 | 1. 风险识别 -> 2. 风险评估（风险等级、发生概率、影响程度）-> 3. 风险优先级排序 -> 4. 风险控制策略制定 -> 5. 风险控制措施执行 -> 6. 风险控制效果评估。 | 1. 风险评估不准确导致优先级排序错误；2. 风险控制策略不合理导致无法有效降低风险；3. 风险控制措施执行不到位导致风险仍然存在。 | 风险评估报告（风险列表、风险等级、优先级、控制策略）。 | FaultPatternRecognition/RiskAssessmentandPrioritization.html |
| 故障模式识别 | 知识库智能维护与推荐 | 人：知识库维护人员、系统用户；机：知识库系统、Elasticsearch、FastAPI、机器学习模型；环：故障报告、日志数据、用户反馈。 | 1. 数据源集成 -> 2. 自动化知识提取 -> 3. 知识质量评估 -> 4. 知识库更新 -> 5. 知识检索/推荐 -> 6. 用户反馈收集 -> 7. 推荐算法优化。 | 1. 知识提取错误导致知识库质量下降；2. 知识库更新不及时导致知识老化；3. 推荐算法不准确导致用户无法找到所需知识；4. 用户反馈缺失导致推荐算法无法有效优化。 | 知识库条目、推荐知识列表、知识库更新日志、用户反馈统计。 | FaultPatternRecognition/KnowledgeBaseMaintenanceandRecommendation.html |
| 故障模式识别 | 性能监控与动态告警调整 | 人：系统管理员；机：性能监控系统、告警系统、机器学习模型；环：系统运行状态。 | 1. 性能指标采集 -> 2. 历史数据分析 -> 3. 动态阈值预测 -> 4. 告警判断 -> 5. 告警通知 -> 6. 性能问题定位 -> 7. 系统优化。 | 1. 性能指标采集不准确导致监控失效；2. 动态阈值预测不准确导致误报和漏报；3. 告警通知延迟导致无法及时处理；4. 系统优化不彻底导致性能问题持续存在。 | 实时性能指标、告警信息、性能分析报告。 | FaultPatternRecognition/PerformanceMonitoringandAlertAdjustment.html |
| 故障模式识别 | 持续学习的风险控制策略优化 | 人：风险控制人员；机：风险评估模型, 风险控制系统, 机器学习平台；环：风险事件数据，干预措施数据。 | 1. 风险事件识别 -> 2. 风险评估 -> 3. 风险控制策略选择 -> 4. 干预措施执行 -> 5. 干预效果评估 -> 6. 机器学习模型训练 -> 7. 风险控制策略优化。 | 1. 风险事件数据不完整；2. 干预效果评估不准确；3. 机器学习模型无法有效提升干预效果。 | 优化后的风险控制策略、干预效果评估报告。 | FaultPatternRecognition/AdaptiveRiskControlStrategy.html |
| 风险事件检测 | 实时风险告警 | 传感器、自动驾驶系统、流处理平台（Kafka, Flink）、告警系统、监控人员 | 传感器数据 -> 流处理平台 (数据清洗、特征提取) -> 告警规则引擎/机器学习模型 (风险评估) -> 告警系统 (告警生成、通知) -> 监控人员 (风险确认、处理) | 数据延迟、告警阈值不合理、模型失效、网络中断、传感器故障、恶意攻击 | 实时告警信息 (包含风险类型、严重程度、发生时间、位置等)、告警趋势图、告警统计报告 | RiskEventDetection/Real-timeRiskAlerting.html |
| 风险事件检测 | 历史故障分析 | 失效案例分析报告、数据分析平台、算法工程师、知识库管理人员 | 失效案例分析报告 (数据收集) -> 数据清洗与预处理 -> 故障模式识别算法 (异常检测、聚类) -> 故障模式总结 -> 知识库更新 | 数据缺失、数据质量差、分析方法不合理、故障模式覆盖率低 | 故障模式列表 (包含故障类型、描述、触发条件、影响范围等)、故障模式覆盖率、知识库更新建议 | RiskEventDetection/HistoricalFailureAnalysis.html |
| 风险事件检测 | 性能监控与预警 | 自动驾驶系统、性能监控工具（psutil, Prometheus）、告警系统、运维人员 | 自动驾驶系统 (性能数据采集) -> 性能监控工具 (数据聚合、存储) -> 告警规则引擎 (性能指标阈值判断) -> 告警系统 (告警生成、通知) -> 运维人员 (问题定位、修复) | CPU 使用率过高、内存泄漏、磁盘空间不足、网络拥塞、应用服务异常、第三方服务故障 | 性能监控仪表盘 (包含 CPU 使用率、内存使用率、磁盘使用率、网络流量等实时数据)、性能告警信息、性能分析报告 | RiskEventDetection/PerformanceMonitoringandAlert.html |
| 风险事件检测 | 知识检索与推荐 | 知识库、知识检索系统、知识推荐引擎、用户 (开发人员、测试人员、运维人员) | 用户 (发起检索请求) -> 知识检索系统 (知识检索) -> 知识推荐引擎 (知识推荐) -> 用户 (评估推荐结果、采纳解决方案) | 知识库不完整、知识库准确率低、检索效率低、推荐效果差 | 知识检索结果列表、知识推荐列表、故障诊断报告、解决方案、最佳实践 | RiskEventDetection/KnowledgeRetrievalandRecommend.html |
| 风险事件检测 | 风险评估与优先级排序 | 风险信息、风险评估模型、风险评估专家、风险管理人员 | 风险信息 (数据收集) -> 风险评估模型 (风险评估) -> 风险评估专家 (审核、调整) -> 风险管理人员 (确定风险等级、优先级) -> 风险管控策略制定 | 风险评估不准确、风险等级划分不合理、优先级排序不正确 | 风险等级列表、风险优先级列表、风险评估报告 | RiskEventDetection/RiskAssessmentandPrioritize.html |
| 风险评估 | 实时风险监控与告警 | 人：运维人员、安全工程师；机：服务器、网络设备、传感器；环：生产环境、测试环境 | 数据流程：传感器/日志 -> 数据采集 -> 风险检测引擎 -> 告警触发；业务流程：风险事件发生 -> 系统检测 -> 告警生成 -> 人工确认 -> 事件处理；应用流程：配置数据采集组件 -> 定义风险检测规则 -> 配置告警策略 -> 监控告警。 | 数据源错误、规则引擎失效、告警风暴、误报/漏报 | 告警信息（包括风险类型、严重程度、发生时间、受影响的系统或服务等） | RiskAssessment/Real-timeRiskMonitoringandAlert.html |
| 风险评估 | 故障根因自动分析 | 人：运维人员、SRE；机：服务器、数据库、中间件；环：生产环境、开发环境 | 数据流程：告警、日志、性能数据 -> 数据整合 -> 根因分析引擎 -> 根因结果；业务流程：系统故障 -> 故障检测 -> 根因分析 -> 修复方案建议 -> 问题解决；应用流程：配置数据源 -> 训练根因分析模型 -> 配置故障场景 -> 自动分析。 | 数据缺失、数据质量差、模型偏差、知识库不完整 | 故障根因报告（包括根本原因、影响范围、修复建议等） | RiskAssessment/AutomatedRootCauseAnalysis.html |
| 风险评估 | 风险预测与预防 | 人：风险分析师、安全工程师；机：服务器、大数据平台、机器学习平台；环：生产环境、测试环境 | 数据流程：历史数据、实时数据 -> 特征工程 -> 风险预测模型 -> 风险预测结果；业务流程：风险预测 -> 预防措施制定 -> 措施执行 -> 效果评估；应用流程：数据收集 -> 模型训练 -> 风险预测 -> 预防策略。 | 数据偏差、模型过拟合、特征选择不当、外部威胁突变 | 风险预测报告（包括未来风险事件的概率、影响程度、建议的预防措施等） | RiskAssessment/RiskPredictionandPrevention.html |
| 风险评估 | 知识库智能检索与推荐 | 人：运维人员、开发人员、客服人员；机：知识库系统、搜索引擎；环：各种环境 | 数据流程：用户查询 -> 知识库检索 -> 结果排序 -> 推荐结果；业务流程：问题发生 -> 知识检索 -> 解决方案获取 -> 问题解决；应用流程：关键词输入 -> 知识库搜索 -> 结果展示。 | 知识库内容质量低、检索结果不准确、推荐结果不相关、知识更新不及时 | 知识条目列表（按照相关性排序），相关知识条目推荐 | RiskAssessment/Knowledge-basedRetrievalandRecommend.html |
| 风险评估 | 风险评估与优先级排序 | 人：安全分析师、风险评估师；机：评估模型、数据分析工具；环：所有环境 | 数据流程：风险事件信息 -> 风险评估引擎 -> 优先级排序；业务流程：风险事件发生 -> 风险评估 -> 优先级排序 -> 资源分配；应用流程：配置风险评估规则 -> 选择评估模型 -> 自动评估。 | 规则不准确、模型偏差、专家误判、数据不完整 | 风险评估报告（包括风险优先级、严重程度、发生概率、影响范围等） | RiskAssessment/RiskAssessmentandPrioritization.html |
| 风险评估 | 安全漏洞管理 | 人：安全工程师、开发人员；机：漏洞扫描器、代码分析工具；环：开发、测试、生产环境 | 数据流程：漏洞扫描器结果 -> 漏洞数据库 -> 漏洞信息；业务流程：漏洞扫描 -> 漏洞评估 -> 漏洞修复 -> 验证；应用流程：配置扫描策略 -> 执行扫描 -> 生成报告 -> 修复。 | 漏洞扫描不全面、漏洞修复不及时、配置错误、权限管理不当 | 漏洞报告（包括漏洞描述、影响范围、修复建议等） | RiskAssessment/SecurityVulnerabilityManagement.html |
| 风险评估 | 模型管理与监控 | 人：数据科学家、模型工程师；机：模型训练平台、监控系统；环：所有 | 数据流程：训练数据 -> 模型训练 -> 模型部署 -> 监控数据；业务流程：模型训练 -> 模型发布 -> 模型监控 -> 模型更新；应用流程：选择模型类型 -> 训练模型 -> 部署模型 -> 监控指标。 | 模型偏差、模型过时、数据漂移、监控不到位 | 模型性能报告（包括准确率、召回率、F1 值等），模型监控告警 | RiskAssessment/ModelManagementandMonitoring.html |
| 风险管控 | 风险识别与知识库更新 | 人：风险分析师，知识库维护人员；机：风险识别工具，知识库系统；环：企业IT环境，安全策略 | 业务流程：人工/自动风险识别 -> 风险信息记录 -> 专家审核 -> 知识库更新；数据流程：风险数据 -> 知识库；应用流程：风险识别工具 -> 知识库维护平台 | 知识库更新不及时导致风险识别滞后；专家审核不足导致知识库信息错误；自动化工具误判导致错误信息进入知识库。 | 更新后的知识库条目；风险识别报告；知识库更新日志。 | RiskControl/RiskIdentificationAndKnowledgeUpd.html |
| 风险管控 | 实时风险检测与告警 | 人：安全运维人员，监控系统管理员；机：监控系统，告警平台；环：企业IT环境，网络拓扑 | 业务流程：系统运行数据监控 -> 风险事件检测 -> 告警触发 -> 通知相关人员；数据流程：监控数据 -> 告警信息；应用流程：监控系统 -> 告警平台 | 监控系统误报导致资源浪费；告警信息延迟发送导致响应滞后；监控系统覆盖不足导致风险遗漏。 | 实时告警信息；风险事件报告；监控数据分析。 | RiskControl/RealTimeRiskDetectionAndAlert.html |
| 风险管控 | 自动化风险评估 | 人：风险评估人员，自动化工具管理员；机：风险评估工具，数据分析平台；环：企业IT环境，风险管理政策 | 业务流程：风险信息收集 -> 自动化风险评估 -> 风险优先级排序 -> 评估结果报告；数据流程：风险数据 -> 风险评估结果；应用流程：监控系统/告警平台 -> 风险评估工具 | 评估算法偏差导致风险优先级错误；数据质量不高导致评估结果失真；自动化工具无法处理所有类型的风险。 | 风险评估报告；风险优先级列表；风险等级分布。 | RiskControl/AutomatedRiskAssessment.html |
| 风险管控 | 主动干预与自动化修复 | 人：安全运维人员，自动化脚本维护人员；机：自动化执行平台，干预策略库；环：企业IT环境，应急响应计划 | 业务流程：高优先级风险识别 -> 干预策略选择 -> 自动化执行 -> 修复结果验证；数据流程：风险评估结果 -> 干预策略执行结果；应用流程：风险评估工具 -> 自动化执行平台 | 干预策略失效导致修复失败；自动化执行错误导致系统故障；干预策略未经充分测试导致潜在问题。 | 修复结果报告；干预策略执行日志；系统运行状态报告。 | RiskControl/ProactiveInterventionAndAutoFix.html |
| 风险管控 | 人工介入与复杂风险处理 | 人：安全专家，高级运维人员；机：人工干预平台，远程访问工具；环：企业IT环境，详细的操作指南 | 业务流程：复杂风险识别 -> 自动化干预失败 -> 人工干预请求 -> 安全专家介入 -> 执行干预措施 -> 记录干预过程；数据流程：风险评估结果 -> 人工干预记录；应用流程：自动化执行平台 -> 人工干预平台 | 人工误操作导致系统损坏；干预过程记录不完整导致后续分析困难；安全专家经验不足导致干预效果不佳。 | 详细的干预报告；系统恢复记录；操作过程审查结果。 | RiskControl/ManualInterventionComplexRisk.html |
| 风险管控 | 性能监控与瓶颈分析 | 人：性能工程师，监控系统管理员；机：性能监控工具，数据分析平台；环：企业IT环境，服务等级协议（SLA） | 业务流程：系统性能数据收集 -> 性能指标监控 -> 瓶颈识别 -> 优化建议生成；数据流程：性能数据 -> 瓶颈分析结果；应用流程：性能监控工具 -> 数据分析平台 | 监控数据不准确导致瓶颈识别错误；优化建议不适用导致性能下降；性能监控工具资源消耗过高影响系统性能。 | 性能监控报告；瓶颈分析报告；优化建议列表。 | RiskControl/PerformanceMonitoringAndAnalysis.html |
| 风险管控 | 风险控制效果评估 | 人：风险管理人员，数据分析师；机：风险管理平台，数据分析工具；环：企业IT环境，风险管理策略 | 业务流程：风险控制措施执行 -> 效果数据收集 -> 指标计算 -> 效果评估报告生成；数据流程：干预策略执行结果 -> 风险控制效果指标；应用流程：自动化执行平台/人工干预平台 -> 风险管理平台 | 数据收集不完整导致指标计算错误；指标定义不清晰导致评估结果偏差；缺乏基线数据导致无法准确评估改进。 | 风险控制效果评估报告；指标趋势图；改进建议列表。 | RiskControl/RiskControlEffectivenessEval.html |
| 风险管控 | 合规性审计与报告 | 人：合规审计人员，安全负责人；机：合规性审计工具，报告生成系统；环：企业IT环境，相关法规和标准 | 业务流程：合规性要求识别 -> 审计数据收集 -> 审计过程执行 -> 审计结果分析 -> 报告生成；数据流程：配置数据，日志数据 -> 合规性审计结果；应用流程：自动化审计工具 -> 报告生成系统 | 审计数据不完整导致遗漏违规行为；审计工具未能覆盖所有合规性要求；法规更新未能及时反映到审计流程中。 | 合规性审计报告；违规行为列表；改进措施建议。 | RiskControl/ComplianceAuditReporting.html |
| 知识库更新与维护 | 风险辨识 | 工程师、风险分析师；故障报告、日志数据、代码注释、传感器数据；办公环境、数据中心 | 1. 数据源集成（故障报告、日志、代码）; 2. 数据清洗和预处理; 3. 故障模式识别（异常检测、聚类）; 4. 模式权重评估; 5. 模型训练与验证; 6. 知识条目更新 | 知识过期、数据源错误、分析方法偏差、模型准确率不足 | 故障模式列表、风险因素列表、风险权重、知识库更新建议 | KnowledgeBaseUpdateAndMaintenance/RiskIdentification.html |
| 知识库更新与维护 | 实时风险检测 | 系统管理员、安全工程师；传感器、车载计算平台；道路环境、数据中心 | 1. 实时数据采集（传感器、日志）; 2. 数据预处理; 3. 风险检测算法应用 (阈值告警、机器学习模型); 4. 告警生成与分级; 5. 告警通知 | 传感器故障、数据传输延迟、算法误判、网络攻击 | 实时告警、风险事件列表、告警级别、告警时间戳 | KnowledgeBaseUpdateAndMaintenance/Real-timeRiskDetection.html |
| 知识库更新与维护 | 风险评估与优先级排序 | 风险分析师、运营人员；风险事件数据、知识库；办公环境、数据中心 | 1. 风险事件信息输入; 2. 风险评估模型应用 (规则引擎、机器学习模型); 3. 风险等级评估; 4. 风险优先级排序; 5. 人工复核（可选） | 评估标准不明确、数据不完整、模型偏差、人工干预失误 | 风险事件列表、风险等级、风险优先级、风险评分 | KnowledgeBaseUpdateAndMaintenance/RiskAssessmentandPrioritization.html |
| 知识库更新与维护 | 风险管控与主动干预 | 系统管理员、安全工程师；自动驾驶系统、管控策略库；远程控制中心、数据中心 | 1. 风险事件接收; 2. 管控策略选择; 3. 管控策略执行 (自动/手动); 4. 干预效果监控; 5. 结果记录与反馈 | 干预策略失效、执行错误、系统不稳定、环境突变 | 干预措施执行记录、系统状态报告、干预效果评估 | KnowledgeBaseUpdateAndMaintenance/RiskControlandIntervention.html |
| 知识库更新与维护 | 知识库更新与维护 | 知识库管理员、领域专家；知识库系统、专家经验、用户反馈；办公环境、数据中心 | 1. 知识条目收集（故障报告、日志、用户反馈）; 2. 知识条目审核; 3. 知识条目更新; 4. 版本控制; 5. 知识库备份 | 知识过期、信息不准确、用户反馈未响应、数据损坏 | 知识库更新日志、知识条目列表、版本信息、用户反馈处理记录 | KnowledgeBaseUpdateAndMaintenance/KnowledgeBaseMaintenance.html |
| 知识库更新与维护 | 知识检索与推荐 | 工程师、操作员；知识库系统、搜索引擎、推荐算法；办公环境、控制室 | 1. 用户查询输入; 2. 知识检索 (关键词匹配、语义搜索); 3. 知识推荐 (基于用户画像、协同过滤); 4. 结果展示; 5. 用户反馈收集 | 检索结果不准确、推荐知识不相关、响应速度慢、用户体验差 | 检索结果列表、推荐知识列表、相关度评分、用户反馈 | KnowledgeBaseUpdateAndMaintenance/KnowledgeRetrievalandRecommendation.html |
| 知识库更新与维护 | 性能监控与告警 | 系统管理员、运维人员；监控系统、性能指标、告警规则；数据中心、控制室 | 1. 性能指标采集; 2. 数据分析与处理; 3. 阈值比较; 4. 告警生成与通知; 5. 问题排查与解决 | 监控数据不准确、告警阈值设置不合理、告警风暴、响应不及时 | 性能指标监控图表、告警列表、性能分析报告 | KnowledgeBaseUpdateAndMaintenance/PerformanceMonitoringandAlerting.html |
| 知识检索与推荐 | 知识检索 | 用户、搜索引擎、知识库、网络环境、用户终端 | 1. 用户发起查询请求；2. 系统解析查询请求，进行关键词提取或语义理解；3. 搜索引擎在知识库中检索匹配的条目；4. 系统对检索结果进行排序、过滤；5. 系统将检索结果返回给用户。 | 搜索结果不准确、系统响应慢、知识库数据陈旧、用户查询意图理解偏差 | 知识条目列表（标题、摘要、链接）、相关度排序、检索时间、高亮关键词 | KnowledgeRetrievalAndRecommendation/KnowledgeRetrieval.html |
| 知识检索与推荐 | 语义搜索 | 用户、NLP模型、知识库、向量数据库、网络环境、用户终端 | 1. 用户输入自然语言查询；2. NLP模型将查询语句转换为向量表示；3. 系统在向量数据库中搜索相似向量；4. 系统将向量数据库中的结果映射回知识库条目；5. 系统对结果进行排序、过滤；6. 系统将检索结果返回给用户。 | NLP模型理解偏差、知识库向量化表示不准确、查询语句歧义、系统响应慢、相关性判断错误 | 知识条目列表（标题、摘要、链接）、语义相似度排序、置信度评估、相关性解释 | KnowledgeRetrievalAndRecommendation/SemanticSearch.html |
| 知识检索与推荐 | 知识推荐 | 用户、推荐算法、知识图谱、用户行为数据、网络环境、用户终端 | 1. 系统收集用户行为数据（浏览、搜索、采纳等）；2. 推荐算法分析用户行为数据，构建用户画像；3. 推荐算法根据用户画像和知识图谱，计算知识条目的推荐度；4. 系统对推荐结果进行排序、过滤；5. 系统将推荐结果展示给用户。 | 推荐结果不相关、用户偏好捕捉不准确、知识图谱更新滞后、算法冷启动问题、隐私泄露风险 | 推荐知识条目列表（标题、摘要、链接）、推荐理由、用户可能感兴趣程度预测 | KnowledgeRetrievalAndRecommendation/KnowledgeRecommendation.html |
| 知识检索与推荐 | 风险知识查询 | 用户、风险知识库、搜索界面、网络环境、用户终端 | 1. 用户输入风险名称或关键词；2. 系统在风险知识库中检索匹配的风险条目；3. 系统将风险条目的应对措施展示给用户。 | 风险知识库不完整、查询关键词不准确、应对措施不适用、信息更新不及时、风险知识库与实际情况不符 | 风险定义、风险机理、风险应对措施列表 | KnowledgeRetrievalAndRecommendation/RiskKnowledgeQuery.html |
| 知识检索与推荐 | 性能监控告警 | 监控系统、知识库系统、运维人员、告警规则、网络环境 | 1. 监控系统定期采集知识库系统的性能指标（检索时间、推荐采纳率等）；2. 监控系统将性能指标与预设阈值进行比较；3. 如果性能指标超过阈值，则触发告警；4. 告警信息发送给运维人员；5. 运维人员根据告警信息进行故障排查和处理。 | 误报、漏报、告警信息不及时、监控系统本身故障、指标阈值设置不合理 | 告警信息（时间、类型、级别）、性能指标趋势图、异常原因分析 | KnowledgeRetrievalAndRecommendation/PerformanceMonitoringAlert.html |
| 性能监控与告警 | 实时风险监控与告警 | 驾驶员/乘客, 车辆传感器(雷达, 摄像头, 激光雷达), 车载计算平台, 远程监控中心, 网络通信环境, 告警通知系统。 | 1.传感器数据采集 -> 2.数据预处理 -> 3.性能指标计算 -> 4.告警规则匹配 -> 5.告警触发判断 -> 6.告警通知发送 -> 7.响应人员处理 -> 8.处理结果记录。 | 传感器失效导致数据异常, 网络中断导致告警无法及时发送, 告警阈值设置不合理导致误报或漏报, 响应人员未能及时处理告警, 系统遭受恶意攻击篡改数据 | 实时性能指标监控面板, 超出阈值的告警信息 (包括指标, 时间, 严重程度, 可能原因), 告警通知 (邮件, 短信, APP推送), 风险趋势预测报告。 | PerformanceMonitoringAndAlerting/RealTimeRiskMonitoringAndAlert.html |
| 性能监控与告警 | 历史故障分析与模式识别 | 数据分析师, 历史故障数据 (传感器数据, 日志数据, 维护记录), 数据分析工具 (如Python, R), 知识库系统。 | 1.历史数据收集 -> 2.数据清洗与预处理 -> 3.故障模式识别 (异常检测, 聚类分析) -> 4.故障根源分析 -> 5.知识库更新建议 -> 6.生成分析报告。 | 历史数据缺失或错误影响分析准确性, 故障模式识别算法不准确导致误判, 无法识别新的或罕见的故障模式, 数据隐私泄露风险。 | 故障模式列表 (包括类型, 描述, 触发条件), 故障根源分析报告, 知识库更新建议, 故障趋势预测报告。 | PerformanceMonitoringAndAlerting/HistoricalFaultAnalysis.html |
| 性能监控与告警 | 基于知识库的故障诊断与修复 | 维护人员, 故障现场, 自动驾驶系统, 知识库系统, 诊断工具, 通信设备。 | 1.故障发生 -> 2.故障现象描述 -> 3.知识库查询 (关键词搜索, 语义搜索) -> 4.故障原因定位 -> 5.修复方案推荐 -> 6.修复操作执行 -> 7.验证修复结果 -> 8.记录修复过程 -> 9.知识库更新。 | 知识库内容不完整或过时导致诊断错误, 维护人员操作失误导致故障扩大, 通信中断导致无法访问知识库, 安全漏洞导致知识库被篡改。 | 故障诊断报告, 修复方案列表, 修复操作指导, 知识库更新记录。 | PerformanceMonitoringAndAlerting/KBBasedFaultDiagnosisAndRepair.html |
| 性能监控与告警 | 风险评估与优先级排序 | 风险评估人员, 风险事件数据 (包括传感器数据, 日志数据, 外部数据), 风险评估模型, 决策支持系统。 | 1.风险事件识别 -> 2.风险事件描述 -> 3.风险评估模型运行 -> 4.风险优先级计算 -> 5.人工复核 -> 6.优先级排序 -> 7.生成风险评估报告。 | 风险评估模型不准确导致优先级错误, 评估参数设置不合理导致结果偏差, 外部数据源不可靠影响评估质量, 人工复核流程存在主观性偏差。 | 风险评估报告 (包括风险描述, 严重程度, 发生概率, 影响范围, 优先级), 风险矩阵, 资源分配建议。 | PerformanceMonitoringAndAlerting/RiskAssessmentAndPrioritization.html |
| 性能监控与告警 | 预防性维护策略优化 | 维护策略制定者, 历史维护记录, 设备运行数据, 风险评估报告, 优化算法, 维护计划制定系统。 | 1.数据收集与分析 -> 2.风险评估结果整合 -> 3.维护策略优化算法运行 -> 4.生成优化后的维护计划 -> 5.维护计划实施 -> 6.效果评估 -> 7.策略调整。 | 维护策略过于保守导致成本增加, 维护策略过于激进导致故障发生概率增加, 数据质量差影响策略优化效果, 无法预测未知的故障模式。 | 优化后的维护计划, 维护周期调整建议, 备件库存优化建议, 维护成本预测报告, 设备寿命预测报告。 | PerformanceMonitoringAndAlerting/PreventiveMaintenanceOptimization.html |
| 性能监控与告警 | 告警抑制与根因分析联动 | 系统管理员, 告警系统, 根因分析引擎, 日志分析工具, 拓扑结构信息。 | 1.告警触发 -> 2.告警抑制规则匹配 -> 3.告警抑制判断 -> 4.根因分析流程触发 (如果告警被抑制) -> 5.根因定位 -> 6.生成根因分析报告 -> 7.修复方案推荐。 | 错误的告警抑制规则导致重要告警被屏蔽, 根因分析引擎不准确导致误判, 日志数据缺失或错误影响分析结果, 系统性能瓶颈导致分析延迟。 | 告警抑制规则列表, 根因分析报告, 修复方案列表, 告警风暴抑制效果报告。 | PerformanceMonitoringAndAlerting/AlarmSuppressionRootCauseAnalysis.html |