自动驾驶单 Case 证据审查与复核任务交接工作台
把 GT、prediction、评测协议、AI 辅助判断与人工决策收进一条可追溯闭环。
在线版仅加载仓库内的脱敏合成案例，使用显式标注的确定性 Mock LLM 演示闭集排序；不调用外部模型、不读取 API Key，也不输出专家结论。真实开放数据与真实 LLM 是可选专项扩展，不是公开体验或发布的依赖。
自动驾驶团队发现一个候选 Case 后，仍需要确认数据、模型输出、评测口径与结论边界是否一致。证据分散时，环境条件容易被误写成根因，单帧现象也可能被扩大成模型整体结论。
AutoInsight AI 聚焦一个高频且可验证的任务：让感知算法工程师在单个 Case 上先核验证据，再审查 AI 建议，最后形成可交接的工程任务。
flowchart LR
A["已触发 Case"] --> B["证据门禁<br/>GT / PRED / lineage / protocol"]
B --> C["确定性重算<br/>TP / FN / FP / metric"]
C --> D["受约束 AI<br/>候选与任务闭集排序"]
D --> E["Human Gate<br/>采纳 / 驳回 / 补证"]
E --> F["任务包<br/>owner / evidence / acceptance"]
这不是全量数据平台，也不负责自动发现所有 Bad Case、自动确认根因、自动改模或自动上线。
打开 autoinsight-ai.pages.dev，可以直接走通：
- 在“处理流程”选择一个脱敏合成 Case；
- 检查场景分类、证据状态、lineage 和评测现象；
- 输入“分析证据并生成闭环任务”，运行 Mock LLM；
- 查看每个候选引用的 evidence ID 与限制；
- 显式选择候选、采纳或驳回、填写理由并选择任务；
- 生成本地 JSON 任务包。
线上 Mock 输出是可复现的产品交互样例，不参与模型效果评估。异常输入会返回明确错误，不会拼接伪造结论。
- 证据先于结论：GT、prediction、协议、指标与 lineage 未就绪时，流程停在对应门禁。
- L0–L3 结论分级：场景候选、模型输出、评测现象和根因验证使用不同的允许表述。
- 目标—场景联动复核：逐目标 TP/FN/FP 可关联同步相机视角、GT/PRED 投影与匹配规则。
- AI 闭集约束：LLM 只排序既有候选、evidence ID 和 task ID，不生成新的事实或指标。
- 人工责任不可跳过：采纳与驳回都需要理由，任务包保留人工判断和证据引用。
- 可复现开放数据影子流程：支持 nuScenes mini 与官方 PointPillars prediction 的单帧评测现象重建。
| 层级 | 当前证据 | 允许结论 | 明确禁止 |
|---|---|---|---|
| L0 | 场景与 GT 可追溯 | 收录场景候选、发起补证 | 模型异常、Bad Case、根因 |
| L1 | 指定 prediction 已对齐 | 输出可进入评测 | 指标异常、整体退化 |
| L2 | 协议可重算且告警触发 | 当前 sample / class / protocol 的评测现象 | 官方 benchmark、整体性能、根因 |
| L3 | 独立实验 artifact + 人工确认 | 受范围约束的根因结论 | 当前原型未实现，所有请求主动拒绝 |
场景层级、道路与基础设施、环境条件、动态要素、自车行为、触发事件、系统表征和证据成熟度分别记录；ODD 条件不会直接充当根因。
flowchart TB
UI["原生 Web 工作台<br/>HTML / CSS / JavaScript"]
CORE["领域规则<br/>证据门禁 / evaluator / task schema"]
API["分析接口"]
MOCK["Cloudflare Pages Functions<br/>确定性 Mock LLM"]
LOCAL["Node.js 本地服务<br/>可选真实 LLM"]
DATA["脱敏案例 / 本地开放数据适配器"]
UI --> API
API --> MOCK
API --> LOCAL
MOCK --> CORE
LOCAL --> CORE
CORE --> DATA
线上部署不保存用户输入；任务包只在浏览器内生成。Cloudflare Functions 复用与本地服务相同的领域规则，以避免展示模式绕过证据校验。
要求 Node.js 20 或更高版本。
npm ci
npm run dev打开 http://127.0.0.1:4173。默认无需密钥，使用本地确定性证据引擎。
如需在受控环境验证真实 LLM，可让服务端读取仓库外的私有 env 文件：
AUTOINSIGHT_ENV_FILE=/absolute/path/to/private/.env npm run devLLM 只读取结构化、脱敏的证据与任务语义；API Key 不进入浏览器、日志或 Git。
npm run data:open
npm run test:open-data该流程会从官方来源下载完整 nuScenes v1.0-mini 与 PointPillars prediction，校验固定大小和 SHA-256，并在本地构建三层证据：
- 真实场景 + GT 的 L0 候选；
- 确定性模拟 prediction 契约沙盒；
- 真实场景 + 官方 baseline prediction 的单帧 L2 评测现象。
大型数据、prediction 和相机帧均被 Git 忽略，仓库只保留下载/导入脚本、证据契约与验证记录。使用时需遵守 nuScenes Dataset Terms 与 CC BY-NC-SA 4.0 的非商业条款。
基础检查：
npm run check公开发布门禁：
npm run check:release公开门禁包含语法检查、63 项单元测试、脱敏构建、Mock 契约和敏感内容扫描；浏览器验收覆盖 1440×900 / 1920×1080 两档 PC 视口。完整开放数据与真实 LLM 的旧验证链路保留为可选 npm run check:integration，不参与线上 Mock 放行。当前公开基线记录在验证报告。
| 材料 | 内容 |
|---|---|
| 完整产品方案 · PDF | 问题推导、用户、架构、AI 边界、指标与路线图 |
| 产品使用指南 · PDF | 操作路径、异常恢复、演示导览与产品边界 |
| 产品概览 Slides · PDF | 13 页 16:9 交互式产品概览 |
| 工具链调研 | 采集、治理、挖掘、标注、训练、仿真验证与问题回流 |
| 场景语义分类 | GB/T 46896、ISO 34501 与 OpenODD 映射 |
| 评测证据契约 | artifact、lineage、hash、确定性评测与 L0–L3 边界 |
| 开放数据影子测试 | 三层开放数据证据及可重建限制 |
重新构建 HTML / PDF：
python3 -m pip install -r requirements-docs.txt
npm run docs:buildapp/ Web 工作台、领域规则与脱敏案例
functions/api/ Cloudflare Pages Mock API
scripts/ 本地服务、数据导入、完整性与发布验证
tests/ 规则、异常路径、API 与 artifact 绑定测试
docs/research/ 自动驾驶数据闭环工具链调研
docs/product/ 产品方案、场景语义和证据契约
docs/deliverables/ 可浏览、可打印的公开交付物
docs/validation/ 实际命令、结果、截图与已知限制
output/pdf/ 可直接阅读的 PDF 版本
这是可演示、可测试的公开原型，不是生产系统。它尚未接入车端/云端流式数据、企业身份权限、模型注册中心、标注/训练/仿真平台写回、审批审计、SLA 或生产监控。当前 L2 结果只对固定单帧、类别和产品协议成立，不能外推为模型整体性能或真实根因。