搞自驾这七年，绝大多数的「数据闭环」都是伪闭环

主要观点总结

作者分享了关于自动驾驶数据闭环的实践经验，并探讨了如何构建一套有效的数据闭环系统。他提出，真正的数据闭环至少应满足三层要求：问题发现自动化、解决效果可量化、可复盘，以及自愈程度。目前，大多数厂商所做的所谓“数据闭环”实际上仅局限于单个算法团队的小视角，并未达到系统级的闭环。作者指出，构建数据闭环的关键在于实现自动化发现问题、量化解决方案效果、数据到方案的链路畅通、以及自愈系统的建立。作者还分享了自己的一套数据闭环实践，包括从体感指标出发、设计车端Trigger、按团队定制数据、实现代码级统一、建立问题自动分发机制、统一Trigger框架、区分世界标签和算法标签，以及正确利用生成式/仿真数据。他强调，尽管数据闭环在理论和实践中仍面临诸多挑战，但端到端/模仿学习类架构和闭环仿真/世界模型的快速发展为构建真正的数据闭环提供了可能性。

关键观点总结

关键观点1: 什么是真正的数据闭环

真正的数据闭环至少要满足三层要求：问题发现自动化、解决效果可量化、可复盘，以及自愈程度。

关键观点2: 现实里大多数厂商在做什么

目前，大多数厂商所谓的“数据闭环”仅局限于单个算法团队的小视角，并未达到系统级的闭环。

关键观点3: 构建数据闭环的关键

实现自动化发现问题、量化解决方案效果、数据到方案的链路畅通、以及自愈系统的建立是构建数据闭环的关键。

关键观点4: 作者的数据闭环实践

作者分享了自己的一套数据闭环实践，包括从体感指标出发、设计车端Trigger、按团队定制数据、实现代码级统一、建立问题自动分发机制、统一Trigger框架、区分世界标签和算法标签，以及正确利用生成式/仿真数据。

关键观点5: 面临的挑战与未来展望

尽管数据闭环在理论和实践中仍面临诸多挑战，但端到端/模仿学习类架构和闭环仿真/世界模型的快速发展为构建真正的数据闭环提供了可能性。