影子模式（Shadow Mode）是自动驾驶系统开发中的一种重要测试方法，指在真实驾驶环境中同时运行自动驾驶算法和人类驾驶员，但系统不实际控制车辆，仅以“影子”形式进行决策比对。这种模式下，自动驾驶系统会持续接收传感器数据并生成控制指令，但车辆仍由人类驾驶员操控，系统计算结果与实际操作结果将被并行记录用于分析。影子模式的价值在于能够收集算法决策与人类驾驶行为的差异数据，同时完全规避安全风险。
在产品落地层面，影子模式已成为自动驾驶算法迭代的关键基础设施。特斯拉率先将这套系统规模化应用于车队数据收集，通过对比80亿英里的人类驾驶数据持续优化Autopilot系统。这种“数据飞轮”模式既能验证算法在长尾场景中的表现，又能发现人类驾驶员的潜在错误决策——比如在暴雨天气中，系统可能记录到人类驾驶员未能及时开启雾灯的情况，这些数据将反哺算法改进。值得注意的是，影子模式的数据采集需要处理隐私合规问题，通常要对人脸、车牌等信息进行脱敏处理。