在自动驾驶汽车（ADAS）系统的研发与部署中，一个常被忽视却至关重要的概念是“浴缸曲线”（Bathtub Curve），它形象地描述了产品故障率随时间变化的规律，初期，产品因设计缺陷和制造问题故障率高；随后进入稳定期，故障率较低；但长期使用后，因磨损和老化，故障率再次攀升，犹如汽车在“浴缸”中经历的起伏。
对于ADAS系统而言，这意呀着在系统设计初期，需严格进行测试和验证，确保“浴缸”的“边缘”尽可能低，通过持续的远程监控和数据分析，及时发现并解决因使用磨损导致的“后期”故障问题，利用AI技术进行故障预测，可提前干预，避免系统“溺水”在海量数据中。
理解并应对“浴缸效应”，是确保ADAS系统长期稳定运行、提升用户体验的关键，它提醒我们，技术的进步不应止步于初期的辉煌，而应着眼于全生命周期的维护与优化。
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