影子影响（Shadow Influence）是指自动驾驶系统在运行过程中，由于环境感知或决策算法的不确定性，导致车辆对周围环境产生非预期的行为影响，即便这些行为并未真实发生。这种现象得名于系统如同被看不见的「影子」所左右，在实际操作中表现为过度保守或激进的行为倾向。例如，当感知系统错误地将树影识别为障碍物时，车辆可能会采取不必要的制动措施，这种虚拟的「影响」虽未造成物理接触，却会显著降低行驶效率和乘客舒适度。
在AI产品开发中，影子影响是衡量系统鲁棒性的关键指标之一。工程师常通过「影子模式」进行数据采集与分析——即在人类驾驶时并行运行自动驾驶算法，对比两者决策差异，从而量化系统行为偏差。特斯拉于2016年率先采用该技术优化Autopilot系统，其技术白皮书显示，通过持续监测数亿英里的影子模式数据，可将误判率降低40%。当前主流解决方案包括多传感器冗余校验、基于强化学习的决策优化，以及引入概率风险评估模型（PRA）来区分真实威胁与虚影干扰。