自动驾驶数据闭环工程 - 数据闭环是涵盖数据采集、标注、训练、仿真验证到OTA更新的完整生命周期 而非简单的数据收集与回放 [3] - 自动驾驶从L2向更高级别演进过程中 数据量呈指数级增长 场景覆盖广度与深度决定系统安全性 [3] - 行业正经历从"功能堆砌"到"安全为本"的转变 需建立科学验证标准并平衡迭代速度与系统稳定性 [3] 数据闭环核心痛点 - 长尾问题：极端场景（如极端天气、复杂路况）发生概率低但安全影响大 捕捉和纳入训练体系难度高 [3] - 数据处理效率：单车每日产生TB级数据 需解决海量数据筛选、标注和利用的效率瓶颈 [3] - 验证难题：传统测试方法覆盖不足 需优化仿真测试与实车验证的科学互补机制 [3] 行业技术动态 - 复旦BezierGS利用贝塞尔曲线实现驾驶场景SOTA重建 [7] - 清华与博世联合开源纯血VLA框架Impromptu-VLA 性能达SOTA水平 [7] - 清华与吉利开发Challenger框架 可高效生成自动驾驶对抗场景 [7] 行业活动与测试 - 懂车帝联合央视新闻及公安部交管局开展辅助驾驶测试 技术角度客观讨论测试结果 [4] - 一线量产数据专家Ethan将探讨自动驾驶数据闭环的工程化落地挑战 [3]