L4数据闭环：三端统一Trigger框架，让异常事件自动长成问题单

主要观点总结

文章主要介绍了自动驾驶中异常事件从日志中自动发现、自动归因、自动长成问题单，并最终汇总成头部问题的过程。这一核心过程是通过一个三端统一的 Trigger 框架实现的，该框架将时间序列原始信号转换为可供分类的 Token 序列，并在云端、车端和仿真端使用统一的执行接口。同时，文章还提到了如何利用大模型和RAG（规则与算法）辅助编写Trigger，以及如何利用这些Trigger来构建从异常事件到结构化case的流水线，实现自动分类、自动提单、自动回归和自动关闭问题的工单闭环。

关键观点总结

关键观点1: 三端统一的 Trigger 框架

通过统一的执行接口，将时间序列原始信号转换为可供分类的 Token 序列，并在云端、车端和仿真端使用。

关键观点2: 大模型和RAG辅助编写Trigger

利用大模型和RAG知识库，为研发提供编写Trigger的AI助手，降低编写门槛。

关键观点3: 从异常事件到结构化case的流水线

通过Trigger，构建从异常事件到结构化case的流水线，实现自动分类、自动提单、自动回归和自动关闭问题的工单闭环。

关键观点4: 自动分类、自动提单、自动回归和自动关闭的工单闭环

利用LLM和工作流驱动，实现工单的自动分类、提单、回归和关闭，减少对人力的依赖。

关键观点5: Trigger框架的作用

作为数据闭环的“中枢神经”，连接底层的数据收集、分析和上层的问题管理、仿真回归等高阶能力。