●然后，根据这些数据进行场景分析，建立相应的算法评测体系；同时也建立虚拟仿真环境、生成测试场景。

●在自动驾驶车辆投入市场的运营阶段，车辆产生的数据也能自动回传，成为数据闭环新的开始，通过OTA的链路为自动驾驶系统的迭代升级获取新的数据“燃料”。

●同时，采集或回传的数据也可以反馈给高精度地图，在云端进行更新之后推送到车端。

由此可见，一个围绕数据采集、场景构建、测试验证、运营更新的数据流通链条得以形成。

苏奎峰也认为，数据要素利用效率的提升是全链条事情，并非一个单点就能解决。

比如从数据采集角度看，知道采集何种数据就十分重要。在了解白天黑夜、拥堵与非拥堵路段等数据需求之后，可以将动态场景进行自动或手动标定触发，从而提升数据获取效率，避免重复。

而在车辆真正在路上运行之后，也可以根据相应的触发条件，自动筛选一些有用的数据回传到云端；此外，腾讯还会提供数据管理系统，将采集回来的数据进行标签化，快速清洗、筛选、查找需要的数据，进行高效流转。