Runtime Governance Philosophy
什么是 Runtime Governance？
Runtime Governance（运行时治理）是一套持续观察、组织运行时证据、复用历史调查经验的工程体系。
它的目标不是替代工程师，而是让每一次运行时事件（Runtime Execution Failure，REF）的调查更加快速、标准、可复用。
Atlas 将运行时调查从一次性的工程活动，转变为持续积累的组织能力。
Atlas 的使命
机器人每天都在不同环境中运行。
真正困难的不是收集数据，而是在大量运行时数据中快速找到与事件相关的证据。
Atlas 的使命是：
将海量运行时数据，组织成可调查、可复用、可持续积累的工程资产。
Atlas 的第一性原则
Atlas 的设计遵循以下五项原则。
1. Evidence Before Opinion
先证据，后结论。
任何调查都应建立在运行时证据基础上，而不是经验猜测。
2. History Before Reinvention
先历史，再重新开始。
每一次新的 REF，都应优先召回 Historical RGA。
工程团队应从已有经验开始调查，而不是重复过去已经完成的工作。
3. Engineers Make Decisions
Atlas 不替代工程师。
Atlas 负责：
- 观察
- 保存
- 组织
- 检索
- 关联
最终调查结果始终由工程师确认。
4. Organizational Knowledge Compounds
每一次调查完成后：
- Investigation Result（IR）
- Lesson Learned（LL）
- Runtime Governance Asset（RGA）
都会成为组织资产。
下一次类似事件发生时，可以直接复用。
组织能力会随着每一次调查不断积累。
5. Standardized Investigation
不同工程师应采用相同的调查流程。
Atlas 将调查过程标准化，包括：
- Runtime Dataset
- Evidence Pack
- Historical RGA Recall
- Investigation Context
- Investigation Result
- Lesson Learned
- Ticket Closure
Atlas 的角色
Atlas 是运行时治理基础设施。
Atlas 不负责机器人业务逻辑，也不负责算法开发。
Atlas 位于 Sensor 与 Application 之间。
Sensor
│
Power / Bus
│
Linux Runtime
│
Driver
│
ROS Topic
│
Application
Atlas 负责组织这一运行时边界上的证据。
Atlas 不做什么
Atlas 不负责：
- Root Cause Confirmation（最终根因确认）
- Liability Assignment（责任归属）
- AI 自动诊断
- Robot Navigation
- Motion Control
- SLAM
- AI Algorithm
这些工作仍由工程团队完成。
Atlas 的价值
Atlas 带来的价值包括：
- 更快定位运行时问题
- 减少重复调查
- 建立组织知识库
- 提高跨团队协作效率
- 将一次调查沉淀为长期资产
Atlas 的目标不是减少工程师，而是让工程师把更多时间投入到产品创新，而不是重复排查。
Philosophy Summary
Atlas 坚持以下原则：
- Evidence before Opinion
- History before Reinvention
- Engineers Make Decisions
- Organizational Knowledge Compounds
- Standardized Investigation
每一次运行时调查，都应该成为下一次调查的起点，而不是终点。
下一步阅读
- Why Atlas
- Runtime Governance Principle