知识点 › 采集与回传

影子差异触发

Shadow-mode Trigger

采集与回传Lv.2

定义

车上同时跑「影子模型」与「在用策略」,当两者输出的差异超过阈值(轨迹偏离、检测类别/位置不一致、置信度骤降)时触发回传。它能发现「模型错了但系统没出事」的隐性 bad case,是自动发现的核心。

关键要点

  • 差异度量:轨迹 L2 距离、加速度差、检测 IoU、语义不一致、时序抖动
  • 阈值设计要控制回传量:太松淹没,太紧漏召回
  • 影子模型版本要与回传数据绑定,否则无法归因

面试怎么答

这是最容易被追问的点:说清「比什么、阈值怎么定、回传量怎么控」。

相关知识

  • 影子模式 — 新模型在车上「并行运行但不控车」,与在用策略/人类驾驶对比,差异片段回传。它是「零风险验证 + 自动发现 bad ca…
  • 触发采集策略 — 决定「哪些片段值得回传」,是数据闭环里杠杆最大的设计。好的触发让数据分布贴近「模型失败的地方」,差的触发只会重复采集简…
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