智能系统真能自己搞定一切？
现在不少单位都上了智能系统，比如自动调度的仓储机器人、办公楼的智能空调控制，甚至小区里的门禁识别系统。很多人觉得，既然是“智能”的，那应该能自检、自修、自己更新，出问题了点一下重启就行，何必还请人盯着？
系统聪明，不代表它不会“生病”
就像再健康的人都可能感冒发烧，智能系统也会遇到数据错乱、通信中断、算法误判的情况。某公司用AI排班系统，突然连续三天把员工调到错误岗位，查了半天才发现是时间戳同步出了偏差。这种问题，普通行政人员根本看不出端倪，得靠懂系统架构的人翻日志、对时间源，才能定位。
日常维护不只是“重启试试”
很多人一看到系统卡顿，第一反应是重启服务。但这只能解决表面现象。真正的维护包括定期清理缓存数据、检查模型漂移、更新安全策略。比如人脸识别系统用久了，光线变化或人群结构改变会导致识别率下降，必须有人定期重新训练模型，调整参数阈值。
故障排查离不开经验判断
有次一个工厂的智能质检系统频繁报错，提示“图像异常”。操作员换了摄像头、重装软件都没用。后来工程师调出原始图像和特征提取日志，发现是光源老化导致色温偏移，超出了算法容忍范围。这种跨硬件与算法的交叉问题，没有经验根本无从下手。
代码配置也得有人把关
很多智能系统允许通过配置文件调整行为逻辑。但一旦改错一个参数，可能引发连锁反应。例如：
<rule name="auto_shutdown" enabled="true">
<condition type="temp" threshold="85" unit="c" />
<action type="shutdown" delay="10" />
</rule>如果把 threshold 错写成 8.5，设备可能动不动就停机。这类修改必须由熟悉系统逻辑的人来执行。
专业人员干的是“防患于未然”的活
真正厉害的维护不是等报警才出动，而是提前发现趋势性问题。比如分析历史日志发现某个模块每三个月就会内存泄漏一次，那就提前安排周期性重启或代码优化。这种工作，靠自动化脚本辅助可以，但决策还得人来做。
普通人也能参与，但得在框架内
一些基础操作，比如查看状态灯、提交故障报告、执行预设恢复流程，经过培训的普通员工完全可以处理。但涉及底层逻辑调整、数据校准、权限变更等操作，依然要交到专业人员手里。就像家里空调坏了可以重启，但制冷剂泄漏就得找师傅。