影子模式测试 (Shadow Mode Testing) 是一种在自动驾驶领域中应用的测试方法，主要用于在真实交通环境中对自动驾驶算法进行验证和评估，同时确保不会对驾驶员和周围交通造成干扰。这种模式的核心在于，自动驾驶系统在车辆正常行驶时处于待命状态，实时接收传感器数据并做出决策，但实际控制权仍然掌握在人类驾驶员手中。通过比较系统决策和驾驶员实际操作，可以识别出潜在的极端工况和算法的不足之处，进而触发数据回传进行进一步分析和算法优化。
影子模式的概念最早由特斯拉提出，并被视为走「渐进式」路线的公司能够充分发挥数据优势的关键武器之一。特斯拉通过在量产车型上加装传感器，将用户驾驶的车辆作为现实数据的捕捉器，捕捉用户在实际驾驶过程中遇到的路况信息，并将相关数据回传以进行算法训练。这种方法不仅帮助公司收集到了大量真实世界的驾驶数据，而且通过数据闭环提高了自动驾驶系统对复杂驾驶场景的适应能力。
影子模式的应用不仅限于数据收集，它还可以用于验证新功能是否能正常工作或者是否带来副作用。此外，影子模式的实施还面临一些挑战，例如如何科学评价机制、处理无效数据、以及如何利用收集到的数据进行仿真等。
在自动驾驶技术的研发过程中，影子模式发挥着重要作用，它通过虚拟仿真环境模拟真实场景，对自动驾驶系统进行全面的测试和验证，同时降低测试风险和成本。
然而，影子模式也存在争议，例如在 SAE Level 3 自动驾驶中，人类驾驶员是否能够有效监督系统的安全性，以及在何种情况下将驾驶责任交还给人类驾驶员等问题。此外，影子模式的终极形态可能会随着自动驾驶技术的发展而发生变化，例如从学习人的驾驶行为转变为学习其他终端的行为，以完善整个交通系统的相互配合。
尽管影子模式在自动驾驶领域具有重要价值，但它并非万能的。它需要与其他验证手段如道路测试、封闭赛道测试和仿真技术等相互配合，形成一个综合而高效的验证体系。同时，建立行业标准和不断创新验证方法也是推动自动驾驶领域发展的关键。