全球智駕排名的數(shù)據(jù)收集涉及多方面。一方面會收集車輛傳感器的數(shù)據(jù)，像視覺傳感器、雷達等，不同技術(shù)路線下這些傳感器發(fā)揮著不同作用，比如純視覺路線靠攝像頭收集信息，“視覺+激光雷達”路線則利用激光雷達獲取環(huán)境信息 。另一方面，用戶行為數(shù)據(jù)也在收集范圍內(nèi)，數(shù)據(jù)挖掘能從中提取潛在模式。通過對這些不同來源數(shù)據(jù)的綜合收集，為全球智駕排名提供依據(jù) 。

在車輛傳感器數(shù)據(jù)收集方面，視覺傳感器中的攝像頭可謂是“主力軍”。純視覺路線高度依賴攝像頭，它們?nèi)缤囕v的“眼睛”，時刻捕捉周圍環(huán)境的圖像信息。無論是道路標識、交通信號燈，還是其他車輛和行人的動態(tài)，都能被清晰記錄。這些圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過復雜的算法處理，轉(zhuǎn)化為車輛可理解的信息，從而實現(xiàn)對路況的判斷和決策。

而激光雷達在“視覺+激光雷達”路線中扮演著關(guān)鍵角色。它通過發(fā)射激光束并接收反射信號，精確測量車輛與周圍物體的距離，構(gòu)建出三維的環(huán)境模型。其優(yōu)勢在于能在各種光照條件下穩(wěn)定工作，精確提供距離信息，讓車輛對周圍環(huán)境有更準確的感知，這對于自動駕駛的安全性和可靠性至關(guān)重要。

用戶行為數(shù)據(jù)同樣不容小覷。車輛的行駛習慣、駕駛操作頻率、對智能駕駛功能的使用偏好等，都蘊含著大量有價值的信息。例如，頻繁使用自動跟車功能的用戶，可能更關(guān)注該功能的穩(wěn)定性和響應速度；而經(jīng)常在復雜路況行駛的用戶，其行為數(shù)據(jù)能反映出智能駕駛系統(tǒng)在應對復雜場景時的表現(xiàn)。

通過全面、細致地收集車輛傳感器和用戶行為數(shù)據(jù)，能夠從技術(shù)性能和實際使用體驗兩個關(guān)鍵維度，為全球智駕排名提供豐富且準確的信息，讓排名更具說服力，為消費者和行業(yè)發(fā)展提供有力參考。