六端交付标准 防守端之一 Fault-tolerant
高容错
允许模型的概率偏差，兜住企业的确定底线。
定义与交付底线
允许模型的概率偏差，兜住企业的确定底线。分级防御：第一层内部自愈（捕获错误、自动诊断、重试与改写），第二层优雅降级（置信度不足或触及高危红线时，退回规则引擎或拉人接管，绝不硬撑）。
和其他端的关系
进场核查
手册 2.4「六端信息核查表」里高容错端的事项。等级：硬，拿不到就不能开启对应能力或不能上线；降，可收窄范围先上线，边跑边补；弃，客户明确不在意时按最小标准处理或跳过。
| 信息与权限项（向谁要） | 企业没有时如何自采 | 缺失对交付的影响 | 等级 |
|---|---|---|---|
| 高危操作清单加签字（负责人、财务、法务） | 自己起草分级，逐条确认签字 | 绝对硬缺口：第一次事故就是系统死刑且责任全在 FDE；签字既是对齐也是免责 | 硬 |
| 人工兜底资源（部门负责人） | SOP-4 实测响应 | 人机回环变消息黑洞；兜底不足就收窄自动化范围 | 降 |
| 降级承接方：规则引擎或审批流（IT、业务） | 把访谈出的死规整理成最小规则集 | 降级无处可退，只能全退人工 | 降 |
| 历史事故史（老员工） | 访谈挖，当事人会淡化 | 风险分级靠猜；保守起步即可 | 弃 |
设计模式
手册 3.1「十个部署设计模式」里对应高容错的模式：
- P2 三段渐进 Copilot 建议、HITL 人确认后执行、HOTL 异常才找人；晋级由验收门控制（见 4.1） 对应端：无感、高容错
- P4 数字安灯 分级防御：第一层自愈（重试、改写、自动诊断），第二层降级（退规则引擎或拉人）；触发条件为置信度阈值与高危清单 对应端：高容错
- P9 预算熔断 每任务成本实时计量，超预算触发降级链路 对应端：可度量、高容错
验收门里的相关项
手册 4.1「单流程三级验收门」里和高容错有关的验收项：
门 B：HITL 自动执行门（人确认后执行）
- 高危： 该流程全部操作在高危清单之外，或已配置双确认
- 兜底： 兜底响应实测达标；兜底人承载量与打断频次经本人确认
门 C：HOTL 高度自动化门（异常才找人）
- 降级演练： 模拟模型故障、断网、接口失效，系统按预案优雅降级
- 安灯健康： 安灯触发率与人工接管率进入稳态，无积压
理论锚点
手册附录 A：
- 理论锚点
- 自働化与安灯绳（丰田）、瑞士奶酪模型（里森）、高可靠性组织（韦克）、反脆弱（塔勒布）
- 一句话引用
- 丰田七十年前就在做 human-in-the-loop，我们给 AI 装的就是安灯绳
业界案例里的这一端
Datawhale《FDE 案例100》第一期的 24 个案例里，我们标注了 15 个体现高容错的案例。下面是标注理由（我们的分析，不是原书内容）：
- NO.2 从人工审材料到自动化办件：FDE用AI提升车管所网办效率 正常件由系统自动办结，异常件退回人工核验，自动化只接手有把握的部分。
- NO.4 从人工研判到智能调度：FDE用AI重构城市规划研判流程 某个部门缺数据时只少做对应场景，核心交付不中断；精确计算由专业工具完成，不让模型自由发挥。
- NO.5 从大海捞针到全链路提效：FDE用AI重构TikTok达人建联与履约 AI 仍可能犯低级错误，因此与重要达人的沟通坚持人工、不做全自动建联；催办由系统先提醒，无效再转人工。
- NO.9 从“表哥表姐”到智能执行：FDE用AI重构央国企财务流程效率 多个 AI 角色交叉监督，拿不准的单据转入风险监控交给人，守住财务这类严肃业务的底线。
- NO.10 从人工核对到智能对账：FDE用AI让线下零售对账又快又准 AI 只做第一轮核对，差异交给人裁定；规模化阶段还专门规划了应对 AI 出错的冗余。
- NO.12 从人工盯图到公司级生产：FDE用AI重塑鞋服电商素材工作流 电商图必须与实物一致，AI 初检后再由人工确认，一致性不达标不放行，业务责任始终由人承担。
- NO.13 从纸质流程到数据驱动：FDE用AI推动传统消防维保企业数字化转型 AI 只做辅助生成，流程完整和数据准确由系统保证，消防专业上的最终判断留给人。
- NO.14 从技术交付到业务自驱：FDE用AI推动国企工作流程真正落地 大模型是概率生成，流程必须来自企业本身；法务等涉及责任的环节，AI 先筛查，由人确认和签字。
- NO.15 从经验写稿到稳定量产：FDE用AI重构本地生活短视频内容生产 设有回退机制：AI 在哪个节点不稳定，就把该节点交还给人，最终审核始终由人把关。
- NO.16 从人工分析到分钟级洞察：FDE用AI重构电信网络数据分析 承认模型有随机性，但用组件拆分和逐步校验把它约束住，要求同一问题重复执行结果一致，最后仍由人确认质量。
- NO.17 从老师傅报价到AI深度协同：FDE用AI重构非标制造售前链路 模型只做图纸结构化，价格回到企业规则库匹配，低置信字段交人工复核，每一单经人工校准后才对外报价。
- NO.19 从人工排队到审核前置：FDE用AI重构消费品研发协同与包装审核 确定性规则和 NRV 计算交给代码，模型只做解释，并配有降级策略，人接手时知道哪些结果可信、哪些需要复查。
- NO.21 从人工绘图到智能协作：FDE用AI重塑建筑图纸交付流程 AI 只在消防规范转成的规则引擎范围内生成，不做超出规则的判断，关键节点由设计人员确认，守住验收底线。
- NO.22 从库存割裂到业务联动：FDE用AI打通跨境电商的库存、补货与广告决策 识图结果保留人工核对，补货单经人工确认才发给供应商，模型出错不会直接流到下游。
- NO.23 从老板报价到长尾承接：FDE用AI打通工程租赁获客与报价 大客户报价始终留给老板，小订单谈不拢或过于复杂时直接放弃或转人工，AI 只处理相对标准化的部分。