注意力
测量关注时长、视频监看、告警与并行任务。
部署评估 · 16
操作员负担与人工介入
测量持续注意力、告警处理、恢复、训练以及一人真正能监督的机器人数量。
证据状态现场任务判断框架 · 须按任务、地形与场地验证最近核验：2026年8月15日
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FUURAA 核心判断
人工支持是合理控制措施，其劳动与可靠性必须保持可见。
工程拆解
把标题拆成可以观察、测量与复核的工程对象。
每一层都说明需要建立什么边界，以及什么证据能够支持下一步决定。
介入
记录原因、频率、时延、持续时间与结果。
能力
跟踪初训与复训、场景覆盖与技能衰减。
验证问题
先把问题写清，再决定需要演示、测试、试点还是长期运行证据。
问题应有明确对象、条件、分母、阈值和负责作出决定的人。
- 01
一人能安全监督多少台机器人？
- 02
哪些事件需要持续关注？
- 03
操作员不可用时会怎样？
- 04
人工介入是否计为失败？
应保留的证据
让下一位读者能够重建条件、结果、失效和决定。
只保留结论会丢失复核能力；原始记录、配置与排除项同样重要。
- 01
证据包 1
基于任务的工作负荷研究
- 02
证据包 2
介入与告警分布
- 03
证据包 3
训练与熟练度记录
适用边界
页面明确说明这组证据仍然不能外推什么。
- 01
被称为自主的机器人仍可能依赖路线示教、监控、异常处理与回收。
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本页是工程阅读与决策框架，不替代针对具体应用的风险评估、符合性工作、采购验收或专业意见。
来源与证据状态
把标准范围、测量证据与应用结论分开阅读。
来源日期与核验状态均公开；外部来源在新窗口打开。